
分
1按业务逻辑拆分明显造成数据冗余的拆在一个表内
2按读写集中度拆分就是经常一起被更改的放在一个表内经常被读的放在一个表内,提高索引的效率
3如果数据量小,也不会有什么更改你需要实际测测看使用这表耗费的资源(时间,内存,CPU什么的)多不多如果小到你可以接受那100个字段就100个字段吧没啥大不了的
补充一下为什么要说3 因为很多时候花很多时间精力去研究那个表怎么拆,怎么优化到头来却发现因此提供的东西却远没你花费的成本多得不偿失
实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术
作者:佚名 文章来源:未知 点击数:2538 更新时间:2006-1-19
数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看,查询 *** 作在各种数据库 *** 作中所占据的比重最大,而查询 *** 作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说,如果数据的量积累到一定的程度,比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟,由此可见查询优化技术的重要性。
笔者在应用项目的实施中发现,许多程序员在利用一些前端数据库开发工具(如PowerBuilder、Delphi等)开发数据库应用程序时,只注重用户界面的华丽,并不重视查询语句的效率问题,导致所开发出来的应用系统效率低下,资源浪费严重。因此,如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础,结合数据库理论,介绍查询优化技术在现实系统中的运用。
分析问题
许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法,这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价,然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好,但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础,很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效,因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论,下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。
解决问题
下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。
1.合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处,其使用原则如下:
●在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by *** 作)的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上,索引可能失效或者因为频繁 *** 作而使得读取效率降低,如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来,可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性,必要时进行修复。另外,当数据库表更新大量数据后,删除并重建索引可以提高查询速度。
2.避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时,优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素:
●索引中不包括一个或几个待排序的列;
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样;
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。
3.消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中,对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略,一个嵌套3层的查询,如果每层都查询1000行,那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引,但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作:
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引,但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合,所以应该改为如下语句:
SELECT * FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT * FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4.避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的列值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5.避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配,技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如:SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引,在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT * FROM customer WHERE zipcode >“98000”,在执行查询时就会利用索引来查询,显然会大大提高速度。
另外,还要避免非开始的子串。例如语句:SELECT * FROM customer WHERE zipcode[2,3]>“80”,在where子句中采用了非开始子串,因而这个语句也不会使用索引。
6.使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表,有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作,而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如:
SELECT custname,rcvblesbalance,……other columns
FROM cust,rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
AND custpostcode>“98000”
ORDER BY custname
如果这个查询要被执行多次而不止一次,可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中,并按客户的名字进行排序:
SELECT custname,rcvblesbalance,……other columns
FROM cust,rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
ORDER BY custname
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询:
SELECT * FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少,而且物理顺序就是所要求的顺序,减少了磁盘I/O,所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意:临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下,注意不要丢失数据。
7.用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作,表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况,使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候,用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
实例分析
下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表,模式如下所示:
1.part表
零件号 零件描述其他列
(part_num) (part_desc)(other column)
102,032 Seageat 30G disk ……
500,049 Novel 10M network card……
……
2.vendor表
厂商号厂商名其他列
(vendor _num) (vendor_name) (other column)
910,257 Seageat Corp ……
523,045 IBM Corp ……
……
3.parven表
零件号 厂商号 零件数量
(part_num) (vendor_num) (part_amount)
102,032910,2573,450,000
234,423321,0014,000,000
……
下面的查询将在这些表上定期运行,并产生关于所有零件数量的报表:
SELECT part_desc,vendor_name,part_amount
FROM part,vendor,parven
WHERE partpart_num=parvenpart_num
AND parvenvendor_num = vendorvendor_num
ORDER BY partpart_num
如果不建立索引,上述查询代码的开销将十分巨大。为此,我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下:
表 行尺寸 行数量 每页行数量 数据页数量
(table) (row size) (Row count) (Rows/Pages) (Data Pages)
part150 10,00025 400
Vendor 150 1,000 25 40
Parven 13 15,000300 50
索引 键尺寸 每页键数量 页面数量
(Indexes) (Key Size) (Keys/Page) (Leaf Pages)
part 4500 20
Vendor4500 2
Parven8250 60
看起来是个相对简单的3表连接,但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到,在part_num上和vendor_num上有簇索引,因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是:首先从part中顺序读取400页,然后再对parven表非顺序存取1万次,每次2页(一个索引页、一个数据页),总计2万个磁盘页,最后对vendor表非顺序存取15万次,合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为504万次。
实际上,我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率:
1.从parven表中按vendor_num的次序读数据:
SELECT part_num,vendor_num,price
FROM parven
ORDER BY vendor_num
INTO temp pv_by_vn
这个语句顺序读parven(50页),写一个临时表(50页),并排序。假定排序的开销为200页,总共是300页。
2.把临时表和vendor表连接,把结果输出到一个临时表,并按part_num排序:
SELECT pv_by_vn,* vendorvendor_num
FROM pv_by_vn,vendor
WHERE pv_by_vnvendor_num=vendorvendor_num
ORDER BY pv_by_vnpart_num
INTO TMP pvvn_by_pn
DROP TABLE pv_by_vn
这个查询读取pv_by_vn(50页),它通过索引存取vendor表15万次,但由于按vendor_num次序排列,实际上只是通过索引顺序地读vendor表(40+2=42页),输出的表每页约95行,共160页。写并存取这些页引发5*160=800次的读写,索引共读写892页。
3.把输出和part连接得到最后的结果:
SELECT pvvn_by_pn*,partpart_desc
FROM pvvn_by_pn,part
WHERE pvvn_by_pnpart_num=partpart_num
DROP TABLE pvvn_by_pn
这样,查询顺序地读pvvn_by_pn(160页),通过索引读part表15万次,由于建有索引,所以实际上进行1772次磁盘读写,优化比例为30∶1。笔者在Informix Dynamic
Sever上做同样的实验,发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量,比例可能会更大)。
小结
20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题,对于数据库应用程序来说,重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。
当咱们设计一个关系型数据库时,着手点是系统中的对象(Entities),再为对象加上属性描述,从而转换为表设计。在关系型数据库中咱们不会考虑表的行,由于肯定表的字段名称以后,数据逐行写入,数据库会管理行数据空间。数据库
宽行仍是窄行(Wild Rows or Skinny Rows)apache
但在Cassandra里,咱们必须在设计时考虑列族的行数,这取决于定义的列的数目。一般会有两种选择:数据结构
宽行(Wild Rows):在每行中包含数量巨大(一般会达到百万 级之多)的列,但只有不多的行数;less
窄行(Skinny Rows):比较像关系型数据库的使用方法,有少许较为固定的列,使用不一样、不断增长的行来存储。数据库设计
列排序(Column Sorting)ide
Cassandra不支持查询语言,也不支持查询时使用Order By对数据进行排序,排序是须要设计时考虑。在定义列族时,能够包含一个名为CompareWith的元素,这个元素决定了此列族的排序规则。Cassandra提供的排序支持如下几种数据类型,包含了字符、字节、数字和日期时间:AsciiType, BytesType, LexicalUUIDType, Integer Type, LongType, TimeUUIDType, or UTF8Typeui
设计原则(Design Principles)spa
Cassandra的数据结构设计与关系型数据库彻底不一样,核心有三大设计原则:物化视图、无值列和复合键。设计
物化视图(Materialized View)rest
在关系型数据库中,咱们一般会使用Where条件查询表的部分结果集,好比咱们设计了Users表,有一个City字段,而后使用Where City = 'New York'来进行查询。
SELECT FROM USERS WHERE CITY = "New York"
在Cassandra中,咱们会直接建立一个新的列族名为CityUsers,以City为行名称,列为全部在这个City中的Users
$ create column family CityUser;
$ set CityUsers["NewYork"]["UserID"] = "1, 2, 3, 4";
这在Cassandra里是一种很是广泛和常见的设计,物化视图为查询而设计一份映射数据,而不是从原始数据中去寻找。
无值列(Valueless Column)
以上面的Users/CityUsers为例,咱们设计了行名为City,列为Users的列族,由于数据是从Users列族中映射过来的,其实咱们并不须要为列指定内容,它能够直接引用Users表中的数据。
复合键(Aggregate Key)在《Cassandra – 理解关键概念和数据模型》为你们介绍过复合键的用法,在Cassandra中,大量使用复合键也是设计原则之一。 在设计Cassandra数据结构时,应当紧紧把握的两点:
从查询开始:Cassandra不是为对象而设计,而是为查询而设计。先看看系统中须要的查询是什么样的,再着手设计;
系统时间:由于Cassandra的列结构包含时间戳,因此你必须考虑从不一样客户端过来的时间格式,有必要指定一个统一的标准时间,固然,这将带来本地时间转换问题。
数据设计示例(Data Design Sample)
需求
查询指定地区的酒店
查询指定酒店的信息,包括名称和所在地区
查询酒店附近有趣的地点
查询指定日期区间可预订的房间
查询房间的评分
提交客户信息预订房间
关系型数据库设计
Screen Shot 2013-12-01 at 103208 AM
Cassandra数据结构设计
Screen Shot 2013-12-01 at 103412 AM
设计思路:
建立数据库结构;
建立酒店和附近场所的数据结构。酒店是普通列族,附近场所是超级列族;
查询指定地区的酒店,使用第二簇索引完成;
查询一个酒店,而后查询附近场所;
预订酒店时,向Reservation列族写入行数据。
Cassandrayaml
keyspaces:
- name: Hotelier
replica_placement_strategy: orgapachecassandralocatorRackUnawareStrategy
replication_factor: 1
column_families:
- name: Hotel
compare_with: UTF8Type
- name: HotelByCity
compare_with: UTF8Type
- name: Guest
compare_with: BytesType
- name: Reservation
compare_with: TimeUUIDType
- name: PointOfInterest
column_type: Super
compare_with: UTF8Type
compare_subcolumns_with: UTF8Type
- name: Room
column_type: Super
compare_with: BytesType
compare_subcolumns_with: BytesType
- name: RoomAvailability
column_type: Super
compare_with: BytesType
compare_subcolumns_with: BytesType
本文参考自《Cassandra: The Definitive Guide》
原文连接:Cassandra – 数据结构设计概念和原则
相关文章
1 数据库 - 概念结构设计
2 数据库设计----概念结构设计(概念模型、E—R模型、概念结构设计)
3 数据库原理 概念结构设计的方法
4 数据库原理(十 一)- 概念结构设计
5 数据库结构设计概念设计
6 数据库设计(1)_概念结构设计
7 数据库原理概念结构、逻辑结构设计案例
8 数据库原理 概念结构设计-E-R图及其设计
9 设计模式-----原则概念
10 数据库学习笔记(四)数据库设计——概念结构设计
更多相关文章
• 数据库是什么?数据库的概念 - MySQL教程
• Web 创建设计 - 网站建设指南
• TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
• Flink 数据传输及反压详解
数据库课程设计
题目:小型超市管理系统
1、项目计划
11系统开发目的
(1)大大提高超市的运作效率;
(2)通过全面的信息采集和处理,辅助提高超市的决策水平;
(3)使用本系统,可以迅速提升超市的管理水平,为降低经营成本, 提高效益,增强超市扩张力, 提供有效的技术保障。
12背景说明
21世纪,超市的竞争也进入到了一个全新的领域,竞争已不再是规模的竞争,而是技术的竞争、管理的竞争、人才的竞争。技术的提升和管理的升级是超市业的竞争核心。零售领域目前呈多元发展趋势,多种业态:超市、仓储店、便利店、特许加盟店、专卖店、货仓等相互并存。如何在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模,成为超市营业者努力追求的目标。
13项目确立
针对超市的特点,为了帮助超市解决现在面临的问题,提高小型超市的竞争力,我们将开发以下系统:前台POS销售系统、后台管理系统,其中这两个子系统又包含其它一些子功能。
14应用范围
本系统适应于各种小型的超市。
15 定义
(1)商品条形码:每种商品具有唯一的条形码,对于某些价格一样的商品,可以使用自定义条形码。
(2)交易清单:包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号。
(3)商品积压:在一定时期内,远无法完成销售计划的商品会造成积压。
(4)促销:在一定时期内,某些商品会按低于原价的促销价格销售。
库存告警提示:当商品的库存数量低于库存报警数量时发出提示。
(5)盘点:计算出库存、销售额、盈利等经营指标。
16 参考资料
《数据库原理及设计》 陶宏才编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 实用教程》范立南编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 编程员指南》李香敏编 北京希望电子出版社
《轻松搞定 SQL Server 2000 程序设计》Rebecca MRiordan编
《软件工程规范》Watts SHumphrey编 清华大学出版社
《软件工程理论与实践》 Shari Lawrence Pfleeger编 清华大学出版社
《软件需求分析》 Swapna Kishore编 机械工业出版社
《软件工程思想》 林锐编
2、逻辑分析与详细分析
21系统功能
(1)、零售前台(POS)管理系统,本系统必须具有以下功能:
商品录入:根据超巿业务特点制定相关功能,可以通过输入唯一编号、扫描条形码、商品名称等来实现精确或模糊的商品扫描录入。该扫描录入方法可以充分保证各种电脑 *** 作水平层次的人员均能准确快速地进行商品扫描录入。
收银业务:通过扫描条形码或者直接输入商品名称(对于同类多件商品采用一次录入加数量的方式)自动计算本次交易的总金额。在顾客付款后,自动计算找零,同时打印交易清单(包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号)。如果顾客是本店会员并持有本人会员卡,则在交易前先扫描会员卡,并对所购物品全部实行95折优惠,并将所购物品的总金额累计到该会员的总消费金额中。 会员卡的有效期限为一年,满一年未续卡者,该会员卡将被注销。
安全性:OS登陆、退出、换班与 *** 作锁定等权限验证保护;断电自动保护最大限度防止意外及恶意非法 *** 作。
独立作业:有的断网收银即在网络服务器断开或网络不通的情况下,收银机仍能正常作业
(2)、后台管理系统,本系统必须具备以下功能
进货管理: 根据销售情况及库存情况,自动制定进货计划(亦可手工制定修改),可以避免盲目进货造成商品积压。 按计划单有选择性地进行自动入库登记。 综合查询打印计划进货与入库记录及金额。
销售管理: 商品正常销售、促销与限量、限期及禁止销售控制。 综合查询各种销售明细记录、各地收银员收银记录以及交结账情况等。 按多种方式统计生成销售排行榜,灵活察看和打印商品销售日、月、年报表。
库存管理: 综合查询库存明细记录。 库存状态自动告警提示。如库存过剩、少货、缺货等。软件为您预警,避免库存商品积压损失和缺货。 库存自动盘点计算。
人员管理: 员工、会员、供货商、厂商等基本信息登记管理。 员工 *** 作权限管理。 客户销售权限管理。
(3)系统结构
系统总体结构
模块子系统结构
功能描述:商品录入子系统要求能快速录入商品,因此必须支持条形码扫描。
功能描述:收银业务子系统能计算交易总额,打印交易清单,并根据会员卡打折。
功能描述:进货管理子系统可以根据库存自动指定进货计划,进货时自动等级,以及提供查询和打印计划进货与入库记录的功能。
功能描述:销售管理子系统可以控制某商品是否允许销售,查询每种商品的销售情况并产生年、月、日报表,同时可以生成销售排行榜。
功能描述:库存管理子系统提供查询库存明细记录的基本功能,并根据库存的状态报警,以及自动盘点计算。
功能描述:人员管理子系统提供基本信息登记管理,员工 *** 作权限管理,客户销售权限管理的功能。
22、流程图
前台管理系统
顶层DFD图
第0层DFD图
第1层DFD图
23、户类型与职能
(1)、员工(营业员):
通过商品条形码扫描输入商品到购买清单
*** 作软件计算交易总金额
*** 作软件输出交易清单
对会员进行会员卡扫描以便打折
(2)、:超市经理
*** 作软件录入商品,供货商,厂商
*** 作软件制定进货计划
查询打印计划进货与入库记录
*** 作软件控制商品销售与否
查询打印销售情况
*** 作软件生成销售排行榜
查询库存明细记录
根据软件发出的库存告警进行入货
*** 作软件进行盘点计算
(3)、总经理:
基本信息登记管理
员工 *** 作权限管理
客户销售权限管理
24、统开发步骤
确定参与者和相关的用况
为每个用况设计过程
建立顺序图,确定每个脚本中对象的协作
创建类,确定脚本中的对象
设计, 编码, 测试, 集成类
为过程编写系统测试案例
运行测试案例,检验系统
25、系统环境需求
系统模式
本系统采用C/S模式作为开发模式
硬件环境
服务器端:
高性能的计算机一台,
普通的双绞线作为连接。
客户端: 普通的计算机或者工作站,
普通的双绞线作为连接。
软件环境
服务器端:安装SQL Server 2000的服务器版本,
安装windows 2000服务器版本,
配置了诺顿等必须的防毒软件。
客户端: 安装SQL Server2000的服务器版本,
安装了VB等可视化开发工具软件,
安装windows2000服务器版本。
26、系统安全问题
信息系统尽管功能强大,技术先进,但由于受到自身体系结构,设计思路以及运行机制等限制,也隐含许多不安全因素。常见因素有:数据的输入,输出,存取与备份,源程序以及应用软件,数据库, *** 作系统等漏洞或缺陷,硬件,通信部分的漏洞,企业内部人员的因素,病毒,“黑客”等因素。因此,为使本系统能够真正安全,可靠,稳定地工作,必须考虑如下问题:为保证安全,不致使系统遭到意外事故的损害,系统因该能防止火,盗或其他形式的人为破坏。
系统要能重建
系统应该是可审查的
系统应能进行有效控制,抗干扰能力强
系统使用者的使用权限是可识别的
3、基于UML的建模
31语义规则
用例模型(use cases view)(用例视图)的基本组成部件是用例(use case)、角色(actor)和系统(system)。用例用于描述系统的功能,也就是从外部用户的角度观察,系统应支持哪些功能,帮助分析人员理解系统的行为,它是对系统功能的宏观描述,一个完整的系统中通常包含若干个用例,每个用例具体说明应完成的功能,代表系统的所有基本功能(集)。角色是与系统进行交互的外部实体,它可以是系统用户,也可以是其它系统或硬件设备,总之,凡是需要与系统交互的任何东西都可以称作角色。系统的边界线以内的区域(即用例的活动区域)则抽象表示系统能够实现的所有基本功能。在一个基本功能(集)已经实现的系统中,系统运转的大致过程是:外部角色先初始化用例,然后用例执行其所代表的功能,执行完后用例便给角色返回一些值,这个值可以是角色需要的来自系统中的任何东西。
UML:是一种标准的图形化建模语言,它是面向对象分析与设计的一种标准表示;它不是一种可视化的程序设计语言而是一种可视化的建模语言;不是工具或知识库的规格说明而是一种建模语言规格说明是一种表示的标准;不是过程也不是方法但允许任何一种过程和方法使用它。
用例(use case):
参与者(actor):
32、UML模型
321、系统UML模型
322、子系统UML模型
(1)零售前台(POS)管理系统用例视图
(2)后台管理系统用例视图
33、系统实现图
4、超市销售系统概念设计文档
(1)、系统ER图
(2)、系统ER图说明
1) 商店中的所有用户(员工)可以销售多种商品,每种商品可由不同用户(员工)销售;
2) 每个顾客可以购买多种商品,不同商品可由不同顾客购买;
3) 每个供货商可以供应多种不同商品,每种商品可由多个供应商供应。
(3)、视图设计
1) 交易视图(v_Dealing)——用于查询交易情况的视图;
2) 计划进货视图(v_PlanStock)——用于查询进货计划的视图;
3) 销售视图(v_Sale)——用于查询销售明细记录的视图;
4) 入库视图(v_Stock)——用于查询入库情况的视图。
5、逻辑设计文档
(1)、系统关系模型
a) 商品信息表(商品编号,商品名称,价格,条形码,促销价格,促销起日期,促销止日期,允许打折,库存数量,库存报警数量,计划进货数,允许销售,厂商编号,供货商编号)
b) 用户表(用户编号,用户名称,用户密码,用户类型)
c) 会员表(会员编号,会员卡号,累积消费金额,注册日期)
d) 销售表(销售编号,商品编号,销售数量,销售金额,销售日期)
e) 交易表(交易编号,用户名称,交易金额,会员卡号,交易日期)
f) 进货入库表(入库编号,入库商品编号,入库数量,单额,总额,入库日期,计划进货日期,入库状态)
g) 供货商表(供货商编号,供货商名称,供货商地址,供货商电话)
h) 厂商表(厂商编号,厂商名称,厂商地址,厂商电话)
(2)、系统数据库表结构
数据库表索引
表名 中文名
MerchInfo 商品信息表
User 用户表
Menber 会员表
Sale 销售表
Dealing 交易表
Stock 进货入库表
Provide 供货商表
Factory 厂商表
商品信息表(MerchInfo)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MerchID int 4 P Not null 商品编号
MerchName Varchar 50 Not null 商品名称
MerchPrice Money 4 Not null 价格
MerchNum Int 4 Not null 库存数量
CautionNum Int 4 Not null 库存报警数量
PlanNum Int 4 null 计划进货数
BarCode Varchar 50 Not null 条形码
SalesProPrice Money 4 促销价格
SalesProDateS Datetime 8 促销起日期
SalesProDateE Datetime 8 促销止日期
AllowAbate Int 4 Not null 允许打折
AllowSale Int 4 Not null 允许销售
FactoryID Varchar 10 F Not null 厂商编号
ProvideID Varchar 10 F Not null 供货商编号
用户表(User)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
UserID varchar 10 P Not null 用户编号
UserName Varchar 25 Not null 用户名称
UserPW Varchar 50 Not null 用户密码
UserStyle Int 4 Not null 用户类型
会员表(Menber)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MemberID Varchar 10 P Not null 会员编号
MemberCard Varchar 20 Not null 会员卡号
TotalCost Money 4 Not null 累积消费金额
RegDate Datetime 8 Not null 注册日期
销售表(Sale)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
SaleID Varchar 10 P Not null 销售编号
MerChID Varchar 10 F Not null 商品编号
SaleDate Datetime 8 Not null 销售日期
SaleNum Int 4 Not null 销售数量
SalePrice Money 4 Not null 销售单额
交易表(Dealing)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
DealingID Varchar 10 P Not null 交易编号
DealingPrice Money 4 Not null 交易金额
DealingDate Money 4 Not null 交易日期
MemberID Varchar 10 会员卡号
UserName Varchar 10 F Not null 用户名称
入库纪录表(Stock)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
StockID Varchar 10 P Not null 入库编号
MerchID Varchar 10 F Not null 入库商品编号
MerchNum Int 4 Not null 入库数量
MerchPrice Money 4 Not null 单额
TotalPrice Money 4 Not null 总额
StockDate Datetime 8 Datetime 入库日期
PlanDate Datetime 8 Datetime 计划进货日期
StockState Int 4 Not null 入库状态
供货商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
ProvideID varchar 10 P Not null 供货商编号
ProvideName Varchar 50 Not null 供货商名称
ProvideAddress Varchar 250 供货商地址
ProvidePhone Varchar 25 供货商电话
厂商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
FactoryID varchar 10 P Not null 厂商编号
FactoryName Varchar 50 Not null 厂商名称
FactoryAddress Varchar 250 厂商地址
FactoryPhone Varchar 25 厂商电话
6、物理设计文档
/----------创建数据库----------/
create database SuperMarketdb
on primary
(
name=SuperMarketdb,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdbmdf',
size=100MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
log on
(
name=SuperMarketlog,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdbldf',
size=60MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
go
/----------创建基本表----------/
use [SuperMarketdb]
go
/创建交易表/
CREATE TABLE Dealing (
DealingID int identity(1,1) Primary key ,
DealingDate datetime NOT NULL ,
DealingPrice money NOT NULL ,
UserName varchar(25) NULL ,
MemberCard varchar(20) NULL
)
GO
/创建厂商表/
CREATE TABLE Factory (
FactoryID varchar(10) Primary key ,
FactoryName varchar(50) NOT NULL ,
FactoryAddress varchar(250) NULL ,
FactoryPhone varchar(50) NULL
)
GO
/创建会员表/
CREATE TABLE Member (
MemberID varchar(10) Primary key ,
MemberCard varchar(20) NOT NULL ,
TotalCost money NOT NULL ,
RegDate datetime NOT NULL
)
GO
/创建商品信息表/
CREATE TABLE MerchInfo (
MerchID int identity(1,1) Primary key ,
MerchName varchar(50) Unique NOT NULL ,
MerchPrice money NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
CautionNum int NOT NULL ,
PlanNum int NOT NULL ,
BarCode varchar(20) Unique NOT NULL ,
SalesProPrice money NULL ,
SalesProDateS datetime NULL ,
SalesProDateE datetime NULL ,
AllowAbate int NOT NULL ,
AllowSale int NOT NULL ,
FactoryID int NOT NULL ,
ProvideID int NOT NULL
)
GO
/创建供应商表/
CREATE TABLE Provide (
ProvideID varchar(10) Primary key ,
ProvideName varchar(50) NOT NULL ,
ProvideAddress varchar(250) NULL ,
ProvidePhone varchar(25) NULL
)
GO
/创建销售表/
CREATE TABLE Sale (
SaleID int identity(1,1) Primary key ,
MerChID int NOT NULL ,
SaleDate datetime NOT NULL ,
SaleNum int NOT NULL,
SalePrice money NOT NULL
)
GO
/创建入库表/
CREATE TABLE Stock (
StockID int identity(1,1) Primary key ,
MerchID int NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
MerchPrice money NULL ,
TotalPrice money NULL ,
PlanDate datetime NULL ,
StockDate datetime NULL,
StockState int NOT NULL
)
GO
/创建用户表/
CREATE TABLE User (
UserID varchar(10) Primary key ,
UserName varchar(25) NOT NULL ,
UserPW varchar(50) NOT NULL ,
UserStyle int NOT NULL ,
)
GO
/----------创建表间约束----------/
/商品信息表中厂商编号、供应商编号分别与厂商表、供应商表之间的外键约束/
ALTER TABLE MerchInfo ADD
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Factory] FOREIGN KEY
(
[FactoryID]
) REFERENCES Factory (
[FactoryID]
),
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Provide] FOREIGN KEY
(
[ProvideID]
) REFERENCES Provide (
[ProvideID]
)
GO
/销售表中商品编号与商品信息表之间的外键约束/
ALTER TABLE Sale ADD
CONSTRAINT [FK_Sale_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerChID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO
/入库表中商品编号与商品信息表之间的外键约束/
ALTER TABLE Stock ADD
CONSTRAINT [FK_Stock_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerchID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO
/----------创建索引----------/
/在交易表上建立一个以交易编号、交易日期为索引项的非聚集索引/
CREATE nonclustered INDEX IX_Dealing ON Dealing(DealingID, DealingDate)
GO
/在商品信息表上建立一个以商品编号为索引项的非聚集索引/
CREATE nonclustered INDEX IX_MerchInfo ON MerchInfo(MerchID)
GO
/在销售表上建立一个以销售编号、销售日期为索引项的非聚集索引/
CREATE nonclustered INDEX IX_Sale ON Sale(SaleID, SaleDate)
GO
/在入库表上建立一个以入库编号、入库日期、商品编号为索引项的非聚集索引/
CREATE nonclustered INDEX IX_Stock ON Stock(StockID, StockDate, MerchID)
GO
/----------创建视图----------/
/创建用于查询交易情况的视图/
CREATE VIEW v_Dealing
AS
SELECT DealingDate as 交易日期,
UserName as 员工名称,
MemberCard as 会员卡号,
DealingPrice as 交易金额
FROM Dealing
GO
/创建用于查询进货计划的视图/
CREATE VIEW v_PlanStock
AS
SELECT StockStockID as SID,
MerchInfoMerchName as 商品名称,
MerchInfoBarCode as 条形码,
FactoryFactoryName as 厂商,
ProvideProvideName as 供货商,
StockMerchNum as 计划进货数量,
StockPlanDate as 计划进货日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where StockMerchID = MerchInfoMerchID
and ProvideProvideID=MerchInfoProvideID
and FactoryFactoryID=MerchInfoFactoryID
and StockStockState=0
GO
/创建用于查询销售明细记录的视图/
CREATE VIEW v_Sale
AS
SELECT MerchInfoMerchName as 商品名称,
MerchInfoBarCode as 条形码,
MerchInfoMerchPrice as 商品价格,
SaleSalePrice as 销售价格,
SaleSaleNum as 销售数量,
SaleSaleDate as 销售日期
FROM Sale INNER JOIN
MerchInfo ON SaleMerChID = MerchInfoMerchID
GO
/创建用于查询入库情况的视图/
CREATE VIEW v_Stock
AS
SELECT MerchInfoMerchName as 商品名称,
MerchInfoBarCode as 条形码,
FactoryFactoryName as 厂商,
ProvideProvideName as 供货商,
StockMerchPrice as 入库价格,
StockMerchNum as 入库数量,
StockTotalPrice as 入库总额,
StockStockDate as 入库日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where StockMerchID = MerchInfoMerchID
and ProvideProvideID=MerchInfoProvideID
and FactoryFactoryID=MerchInfoFactoryID
and StockStockState=1
GO
7、小结
和传统管理模式相比较,使用本系统,毫无疑问会大大提高超市的运作效率,辅助提高超市的决策水平,管理水平,为降低经营成本, 提高效益,减少差错,节省人力,减少顾客购物时间,增加客流量,提高顾客满意度,增强超市扩张能力, 提供有效的技术保障。
由于开发者能力有限,加上时间仓促,本系统难免会出现一些不足之处,例如:
本系统只适合小型超市使用,不能适合中大型超市使用;
超市管理系统涉及范围宽,要解决的问题多,功能复杂,实现困难,但由于限于时间,本系统只能做出其中的一部分功能;
对于以上出现的问题,我们深表歉意,如发现还有其它问题,希望老师批评指正。
请采纳。
以上就是关于一张表中有100个字段怎么设计数据库全部的内容,包括:一张表中有100个字段怎么设计数据库、数据库设计过程中,对于大批量的数据如何进行数据库优化、valuelesscolumn的好坏等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表(0条)