数据库设计的基本步骤

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段

1.需求分析

2.概念结构设计

3.逻辑结构设计

4.物理结构设计

5.数据库实施

6.数据库的运行和维护

在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段（常用自顶向下）

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。

2.概念结构设计阶段（常用自底向上）

概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法：

自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。

自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。

逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。

混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

3.逻辑结构设计阶段（E-R图）

逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。

在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。

E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。

4.物理设计阶段

物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。

常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。

5.数据库实施阶段

数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。

6.数据库运行和维护阶段

数据库应用系统经过试运行后，即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价，调整，修改。

(一)数据内容

基础数据库包括系统运行前所采集到的所有支撑数据，数据的具体内容在数据分类与数据源章节中已描述，概括可分为以下几类。

(1)遥感影像数据:包括历史图像数据，以及按照一定监测周期更新的遥感图像数据。

(2)数字线划图数据:矢量数据(现状专题图和历史专题图数据)、栅格数据、元数据等。入库前数据以ArcInfoCoverage格式分幅或整体存储，采用地理坐标系统。

(3)数字栅格图数据:包括1∶5万和1∶10万基础地理图形数据的扫描栅格数据。

(4)数字高程模型数据:塔里木河干流河道1∶1万和“四源一干”区域1∶10万数字高程模型。

(5)多媒体数据:考察照片、录像、录音和虚拟演示成果等多媒体资料。

(6)属性数据:社会经济与水资源数据、水利工程数据、生态环境数据等。

(二)数据存储结构

1.栅格数据

栅格数据包括遥感影像、数字栅格图、数字正射影像图、数字高程模型等，这些数据的存储结构基本类似，因此可进行统一设计。遥感图像数据库与普通的图像数据库在存储上有些差别，遥感图像作为传感器对地理、空间环境在不同条件下的测量结果(如光谱辐射特性、微波辐射特性)，必须结合同时得到的几个图像才可以认为是对环境在一定的时间条件下的完整的描述，也即是说，可能需要一个图像集合才能构成一个图像的完整的概念，并使之与语义信息产生联系(罗睿等，2000)。因此，遥感图像数据存储结构模型必须能够描述几个图像(波段)之间的逻辑关系。利用ArcSDE进行数据入库时，系统可自动建立各图像(波段)之间的关系，并按一定规则存储在数据库系统中。

对栅格数据在后台将采用Oracle数据库管理系统进行存储。Oracle系统可直接存储影像信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现栅格数据信息的快速检索和提取。数据引擎采用ArcSDE，实现各类影像数据的入库。数据存储的关键是建立图幅索引，本系统数据的存储按图幅号、图名、采集时间等内容建立索引。

栅格数据依据图形属性一体化的存储思想，采用大二进制格式直接存储数据，这种方式的存储可实现内容的快速检索查询，按索引表检索出相关项后可直接打开栅格数据，提高栅格数据的管理效率。

2.矢量数据

本系统采用图属一体化思想即将空间数据和属性数据合二为一，全部存在一个记录集中的思想存储空间数据，是目前GIS数据非常流行的存储方法。考虑到数据的具体情况，决定采用数据库存储空间数据和属性数据，部分具有少量、定型几何信息的地理要素如水文测站、河流、湖泊等，采用图属一体化思想存储其信息，而与其有关联关系的大量、多边化的属性信息如水文信息，则存储在属性数据表中，利用唯一标识符信息建立两表的关联。

针对本系统空间数据的特点，系统按照“数据库—子库—专题(基础数据)—层—要素—属性”的层次框架来构筑空间数据库，按照统一的地理坐标系统来存储空间数据，以实现对地理实体/专题要素进行分层叠加显示。

3.多媒体数据

Oracle系统可直接存储图片和视频信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现多媒体信息的快速检索和提取。多媒体数据存储的关键是建立索引表，本系统多媒体数据的存储按类型、时间、内容等项目建立索引，直接存储于Oracle数据库中。

多媒体数据存储时，可以将多媒体内容与索引表结构合为一体，采用大二进制格式直接存储，这种存储方式可实现内容的快速检索和查询，按索引表检索出相关项后可直接打开多媒体内容，而且多媒体数据库也便于维护管理。

(三)空间索引设计

1.矢量空间索引

确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大，在一个格网内有多个空间实体，查询检索的准确度就低。格网太小，则索引数据量成倍增长和冗余，检索的速度和效率低。每一个数据层可采用不同大小、不同级别的空间索引格网单元，但每层级数最多不能超过三级。索引方式设置遵循以下基本原则:

(1)对于简单要素的数据层，尽可能选择单级索引格网，减少RDBMS搜索格网单元索引的级数，缩短空间索引搜索的过程

(2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大，应选择2或3级索引格网

(3)如果用户经常对图层执行相同的查询，最佳格网的大小应是平均查询范围的1.5倍

(4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小。为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性，格网单元的大小应取要素封装边界平均大小的3倍

(5)格网单元的大小不是一个确定性的问题，需要多次尝试和努力才会得到好的结果。有一些确定格网初始值的原则，用它们可以进一步确定最佳的格网大小。

SDE(Spatial Data Engine，即空间数据引擎)，从空间管理的角度看，是一个连续的空间数据模型，可将地理特征的空间数据和属性数据统一集成在关系型数据库管理系统中。关系型数据库系统支持对海量数据的存储，从而也可实现对空间数据的海量存储。空间数据可通过层来进行数据的划分，将具有共同属性的一类要素放到一层中，每个数据库记录对应一层中一个实际要素，这样避免了检索整个数据表，减少了检索的数据记录数量，从而减少磁盘输入/输出的 *** 作，加快了对空间数据查询的速度。

ArcSDE采用格网索引方式，将空间区域划分成合适大小的正方形格网，记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)，以及每一个实体的封装边界范围，即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后通过格网号，就可以快速检索到所需的空间实体。因此确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键，太大或太小均不合适，这就需要进行多次尝试，确定合适的网格大小，以保证各单元能均匀落在网格内。利用ArcSDE的索引表创建功能，记录每一网格单元的实体分布情况，形成图层空间索引表。根据空间索引表，ArcSDE实现了对空间数据的快速查询。

2.栅格数据空间索引

栅格数据的空间索引通过建立多级金字塔结构来实现。以高分辨率栅格数据为底层，逐级抽取数据，建立不同分辨率的数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的栅格数据。该方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高栅格数据的显示速度。在数据库查询检索时，调用合适级别的栅格数据，可提高浏览和显示速度。

(四)入库数据校验

入库数据的质量关系到系统评价分析结果的准确性。数据在生产中就需要严格进行质量控制。依据数据生产流程，将数据质量控制分成生产过程控制和结果控制。生产过程控制包括数据生产前期的质量控制、数据生产过程中的实时质量控制，结果质量控制为数据生产完成后的质量控制(裴亚波等，2003)。对入库数据的校验主要是进行数据生产完成后的质量控制和检查。

1.规范化检查

(1)代码规范化:所有地理代码尽量采用国家标准和行业标准，例如，行政代码采用中华人民共和国行政区划代码国标。

(2)数据格式规范化:所有数据采用标准交换数据格式，例如，矢量数据采用标准输出Coverage格式和E00格式。

(3)属性数据和关系数据字段规范化:所有属性数据和关系数据提前分门别类地设计字段的内容、长短和格式， *** 作过程中严格执行。

(4)坐标系统规范化:本系统所有与空间有关的数据采用统一的空间坐标系统，即地理坐标系统。

(5)精度规范化:所有数据按照数据精度与质量控制中所要求的精度进行采集和处理。

(6)命名规范化:所有数据按照命名要求统一命名，便于系统的查询。

(7)元数据规范化:依照元数据标准要求，进行元数据检查。

2.质量控制

数据质量是GIS成败的关键。对于关系型数据库设计，只要能保证表的实体完整性和参照完整性，并使之符合关系数据库的三个范式即可。对于空间数据库设计，则不仅要考虑数据采样、数据处理流程、空间配准、投影变换等问题，还应对数据质量做出定量分析。

数据质量一般可以通过以下几个方面来描述(吴芳华等，2001):

(1)准确度(Accuracy):即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量

(2)精度(Precision):即对现象描述得详细程度

(3)不确定性(Uncertainty):指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差

(4)相容性(Compatibility):指两个来源不同的数据在同一个应用中使用的难易程度

(5)一致性(Consistency):指对同一现象或同类现象表达的一致程度

(6)完整性(Completeness):指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定空间范围内完整的程度

(7)可得性(Accessibility):指获取或使用数据的容易程度

(8)现势性(Timeliness):指数据反映客观现象目前状况的程度。

塔里木河流域生态环境动态监测系统的所有数据在数据质量评价后，还需要从数据格式、坐标一致性等方面进行入库质量检验，只有通过质量检验的数据才可以入库。

3.数据检验

空间数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名

(2)数据是否能够正常打开

(3)投影方式是否正确

(4)坐标系统是否正确

(5)改错是否完成，拓扑关系是否建立

(6)属性数据是否正确，包括字段设置是否依据设计进行、是否有空属性记录、是否有属性错误记录等。

关系数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名

(2)数据是否能够正常打开

(3)数据字段是否按设计要求设置

(4)是否有空属性记录

(5)是否有属性错误记录。

属性数据的校验，主要采用以下三种方式:

(1)两次录入校验:对一些相互之间毫无关联的数据，进行两次的录入，编写程序对两次录入的结果进行比较，找出两次录入结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

(2)折线图检验:对一些相互之间有关联的序列数据，如人口统计数据，对这一类数据，编写程序把数据以折线图的形式显示在显示器上，数据的序列一般都有一定规律，如果出现较大的波动，则需对此点的数据进行检查修改。

(3)计算校验:对一些按一定公式计算后所得结果与其他数据有关联的数据，如某些数据的合计等于另一数据，编写程序对这类数据进行计算，计算结果与有关联的数据进行比较，找出结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

图形数据的校验，主要包括以下步骤(陈俊杰等，2005):

(1)图层校验:图形要素的放置图层是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据图层代码进行检查，确保图形要素对层入座。

(2)代码检查:图形要素的代码是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据入库要素代码与特征表中的代码进行比较，确保入库数据代码存在，杜绝非法代码入库。

(3)类型检查:对入库的数据，检查该要素的类型与特征表中的类型是否一致，确保图形要素对表入座。如点要素、线要素、面要素仅能赋相应的点、线、面代码，且该代码必须与特征表中的数据类型代码相同。

(4)范围检查:根据入库的数据，确定该类要素的大体范围(如X、Y坐标等)，在数据入库前，比较入库数据与范围数据的大小，若入库数据在该范围内，则入库，否则给出提示检查信息。

(五)数据入库

1.遥感影像数据

利用空间数据引擎———ArcSDE可实现遥感影像数据在Oracle数据库中的存储和管理，在影像数据进行入库时，应加入相应的索引和影像描述字段。

遥感影像入库步骤:

(1)影像数据预处理:要将塔里木河遥感影像数据库建成一个多分辨率无缝影像数据库系统，客观上要求数据库中的影像数据在几何空间、灰度空间连续一致。因此，在数据采集阶段就需要对影像数据进行预处理，包括图像几何校正、灰度拼接(无缝镶嵌)、正射处理、投影变换等。

几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式，以适用于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、DTM等的套合显示与处理。几何校正多采用二次多项式算法和图像双线性内插重采样法进行图像校正。将纠正后具有规定地理编码的图像按多边形圈定需要拼接的子区，逐一镶嵌到指定模版，同时进行必要的色彩匹配，使整体图像色调一致，完成图像的几何拼接，再采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略实现逐级拼接。

数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达，易于制作具有“独立于比例尺”的多级金字塔结构影像。可以采用DTM和外方位元素经过数字微分纠正方法，获得数字正射影像，它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等(方涛等，1997)。

投影变换需根据数据库系统定义的标准转换到统一的投影体系下。

(2)影像数据压缩:随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长，获取的影像数据量成几何级数增大，如此庞大的数据将占用较大的存储空间，给影像的存储和传输带来不便(葛咏等，2000)。目前，系统处理的遥感影像数据已达数百千兆，单个文件的影像数据最大达到了2G，这样的数据量在调用显示时速度很慢，对影像数据进行压缩存储，将大大提高影像访问效率。本系统采用ArcSDE软件提供的无损压缩模式对入库影像进行压缩。

(3)影像导入:遥感影像的入库可通过ArcSDE或入库程序进行导入，并填写相关的索引信息，在入库时对大型的遥感影像数据进行自动分割，分为若干的块(tiles)进行存储。

(4)图像金字塔构建:采用ArcSDE提供的金字塔构建工具在入库时自动生成图像金字塔，用户只需要选择相应的参数设置即可。图像金字塔及其层级图像按分辨率分级存储与管理。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，分辨率越低，其数据量越小，这样，不同的分辨率遥感图像形成了塔式结构。采用这种图像金字塔结构建立的遥感影像数据库，便于组织、存储与管理多尺度、多数据源遥感影像数据，实现了跨分辨率的索引与浏览，极大地提高了影像数据的浏览显示速度。

2.数字线划图

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和拼接存储的数字矢量图，就可以进行图形数据入库。

(1)分幅矢量图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

(2)拼接矢量图形数据:按图形比例尺、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

3.栅格数据

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和整体存储的数字栅格图，然后进行图形数据入库。

(1)分幅栅格图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)整幅栅格图形数据:按比例尺、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

4.数字高程模型

(1)分幅数字高程模型数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)拼接数字高程模型数据:按比例尺、制作时间等方式通过入库程序导入到数据库中。

5.多媒体数据

多媒体数据入库可根据多媒体数据库内容的需要对入库数据进行预处理，包括音频、视频信息录制剪接、文字编辑、色彩选配等。对多媒体信息的加工处理需要使用特定的工具软件进行编辑。由于音频信息和视频信息数据量巨大，因此，对多媒体数据存储时需采用数据压缩技术，现在的许多商用软件已能够直接存储或播放压缩后的多媒体数据文件，这里主要考虑根据数据显示质量要求选择采用不同的存储格式。图4－2为各类多媒体数据的加工处理流程。

图4－2 多媒体数据加工处理流程图

6.属性数据

将收集的社会经济、水利工程、生态环境等属性资料，进行分析整理，输入计算机，最后经过程序的计算处理，存储到数据库中，具体流程如图4－3所示。

图4－3 属性数据入库流程图

RDBMS 关系型DBMS

Record(记录) 同元组(Tuple)

Recovery control(恢复控制) 当时百事 将数据库还原到正确状态的过程

Rcursive relationship(递归关系) 一种关系 挡同一个实体在不同的角色中参与多次时就会出现递归关系 例如Staff Supervises Staff

redundant data(冗余数据) 在多个表中存储的重复数据

Referential integrity(参照完整性) 如果一个表中存在外健 则外健值必须匹配主表中的某些记录的候选键的值

Relation(关系) 一个关系是一张表 它也有列和行

Relational model(关系模型) 以表(或关系)的形式表示数据的数据模型

Relational database(关系数据库) 规范化表的集合

Relation(关系) 实体间有意义的关系

Relationship occurrence(关系出现) 两个实体出现之间的唯一可标识的联系

Requirements collection and *** ysis(需求收集于分析) 数据库应用程序生命周期的一个阶段 包括收集和分析数据库应用程序所要支持的关于公司的信息 并使用这些信息来标识新的数据库应用需求

Row(行) 同元组(Tuple)

Second normal form(第二范式) 一个已经是第一范式的表 同时满足所有的非主健列只能从构成主健的全部列中获得

Secondary index(二级索引) 在数据文件的非有序字段上定义的索引

Security(安全) 指防止数据库被非授权的用户访问 包括有意的和无意的 RDBMS通常提供两种类型的安全 数据安全和系统安全

Server(服务器) 为发出请求的客户提供服务的软件应用程序 参见两层/三层客户端 服务器体系结构

Simple attribute(简单属性) 只有一个组件的属性

Single valued attribute(单值属性) 对于一个实体出现只有一个值的属性

Specialization(特化) 通过标识用来区分实体间成员的特征来最大花实体间成员的差别的过程

Specialization hierarchy(特化层次结构) 同类型层次结构(Type hierarchy)

SQL(Structured Query Language 结构化查询语言) 一种用于RDBMS的非过程化数据库语言 换言之 你只需要指定你需要那些信息 而不需要指定如何得到这些信息 SQL已经被国际标准化组织(ISO)标准化了 因此SQL是定义和 *** 纵RDBMS的正式和实际上的标准语言

Strong entity(强实体) 一个不依赖于其他实体的主健的存在而存在的实体

Subclass(子类) 为(超类)实体中的某些出现并保持特定属性和关系并有不同角色的实体

Superclass(超类) 为实体中的所有出现保存公共属性和关系的实体 可参见特化和泛化

Superkey(超键 ER模型) 一个属性或属性集 诶译的标识了每个实体地出现

Superkey(超键 关系模型) 一个列或者列集 唯一的标识了表中地一个记录

System catalog(系统目录) 保存关于数据库地结构 用户 应用程序等信息地数据

System definition(系统定义) 数据库应用声明周期重的一个阶段 包括定义数据库应用程序以及他的主要用户视图地范围和边界

System security(系统安全) 在系统级保护数据库地访问和使用 不如用户名和密码

Table(表) 同关系(relation)

Ternary relationship(三元关系) 三个实体间的关系 例如panch staff和member之间的Registers关系

Testing(测试) 数据库应用生命周期的一个阶段 包括执行应用程序并有意地发现错误

Third normal form NF(第三范式) 一个已经是 NF和 NF的表 同时满足所有的非主健的列的值仅能从主健列得到 而不能从其他列得到

GL Third Generation Language(第三代语言) 一种过程化的语言 比如COBOL C C++ 它需要用户(通常是程序员)指定必须要干什么事情以及如何干这些事情

Three tier client server architecture(三层客户端 服务器体系结构) 由处理用户界面的客户和处理业务逻辑的应用程序服务器以及数据处理曾组成 而数据库服务器是用来来运行DBMS的

Top down approach(自顶向下方法 用于数据库设计) 一种设计方法 此种方法从定义系统的主要结构开始 然后将这些结构逐步细分成更小的单元 在数据库设计中 通过标识实体和数据间的关系开始这个顶层的步骤 然后逐步添加细节 比如你希望保存的关于实体和关系的信息(成为属性)以及在实体 关系和属性上的所有约束

Transaction(事务) 由用户和应用程序执行的一个动作或一系列动作 这些动作访问或修改数据库的内容

Transaction Processing Monitor TPM(事务处理监视器) 控制数据在客户端和服务器键转换的程序 以便为联机事务处理(OLTP)提供一个一致的环境

Transitive dependency(传递依赖) 假设A B C是表中的列 如果B依赖于A(A >B) 并且C依赖于B(B >C) 则C通过B传递而依赖于A(假设A不依赖于B或C) 如果在主健上存在一个传递依赖 则此表就不是 NF的 必须从表中去掉传递依赖以达到 NF的要求

Tuple(元组) 关系中的一行记录

Two tier client server architecture(两层客户端 服务器体系结构) 由处理主要业务和数据处理逻辑以及与用户的接口的客户端应用程序和管理和控制数据库访问的服务器程序组成

Type hierarchy(类型层次结构) 一个是提以及它的子类和他们的超类 等等

UML(Unified Modeling Language 统一建模语言) 在 世纪 年代和 年代引入的诸多面向对象分析与设计方法重的一种较新的方法

Update anomalies(更新异常) 当用户视图更新一个包含冗余数据的标识可能引起的不一致 有三种类型的异常 插入 删除和更新

User view(用户视图) 从特定的作业(比如经理或管理者)角度或业务应用领域(比如市场 职员或库存控制)定义的数据库应用的需求

View(视图) 一个 虚拟底表 它不实际存在数据库中 但他由DBMS从现有底它所涉及的基本表中产生

View integration approach(视图综合法 用于数据库设计) 每个用户视图的需求 用来构建代表用户试图底独立数据模型 在数据库设计阶段 结果数据库模型被合并成一个更大的模型

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16197

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