目录

第一章：数据库应用系统开发方法

第二章：需求分析

第三章：数据库结构设计

第四章：数据库应用系统功能设计与实施

第五章：UML与数据库应用系统

第六章：高级数据查询

第七章：数据库及数据库对象

第八章：数据库后台编编址技术

第九章：安全管理

第十章：数据库运行维护与优化

第十一章：故障管理

第十二章：数据仓库与数据挖掘

软件生产与开发全过程的经典方法有：瀑布模型、快速原型模型、螺旋模型

瀑布模型：

1：项目规划>定义项目背景、目标、实现功能、性能指标、问题

2：系统分析>调研分析系统需求

3：总体设计>分析系统需求变成“如何做”

4：详细设计>细化总体设计结果，设计界面，选用算法等详细设计系统

5：编码调试和集成测试>用程序设计语言描述每个板块求解步骤，通过单元测试和集成测试，保证应用系统已经达到既定目标

6：运行维护阶段

快速原型模型：根据基本需求构建一个早期版本，之后在系统用户的参与下，不断完善得到满意的系统目标

1：快速分析

2：设计构造模型

3：运行原型

4：评价原型

5：改进原型

螺旋模型：不断迭代，直到产生满意产品

1：项目规划>确认功能与目标，选择可行的方案

2：风险评估>识别评估风险

3：工程实现>通过实施活动将需求转化为产品

4：用户评估>评价实现结果

DBAS是一类典型的面向数据管理和数据处理的复杂软件系统。

DBAS的生命周期由项目规划、需求分析、系统设计、实现与部署、运行与维护五个简本活动组成（参照瀑布模型），设计部分细分为：概念设计、逻辑设计、物理设计渐进迭代的开发数据库应用系统（引用快速原型模型和螺旋模型）。

DBAS生命周期五个基本活动：

1：规划与分析>目标是将数据库应用系统作为由计算机硬件、计算机软件和用户组成的复杂人机系统，从项目管理者角度，面向实际应用和用户需求，确定整个系统的目标和任务，进行可行性分析，制定合理的项目开发计划。

2：需求分析>用户在对DBAS在功能、性能、行为、设计约束等方面的期望和要求（希望系统做到什么）。

数据需求分析：从用户视图出发，分析各类数据项和数据结构，形成数据字典。数据字典包括：数据项（数据最小组成单位）、数据结构（若干数据项组成）、数据流、数据存储、处理过程（数据字典通过对数据项和数据结构来描述数据流和数据存储的逻辑内容）。

功能需求分析（DBAS系统要做什么）：需求分析的核心环节，分为数据处理需求分析和业务规则需求分析。数据处理需求分析从数据访问和处理角度，明确各数据项所需进行的数据访问操作分析结果得到一个数据流图DFD。也可以从用户视图出发进行数据的处理需求分析结果得到一个事务规范。业务规则需求分析从DBAS的高层目标和整体功能出发，分析系统或者系统中一些大粒度子系统应具有的业务功能，明确用户或外部系统与DBAS的交互模式。

性能需求分析（DBAS系统要做到什么程度）：分析系统的性能指标，数据操作响应时间、系统吞吐量、允许并发访问的最大用户数、每TPS代价值（划不划的来）。

其他需求分析：存储需求分析（初始数据库大小，数据库增长速度）、安全性需求分析、备份和恢复需求分析。

3：系统设计>有概念设计、逻辑设计、物理设计三个部分

概念设计：数据库概念模型设计和系统总体设计。数据库概念模型设计是根据需求分析阶段得到的那个需求规范说明文档，分析各类应用领域的设计特征以及相互关系，采用概念数据模型（比如ER模型）表示出来。系统总体设计就是依据系统规划和分析结果，确定软件硬件的总体框架，作为系统后续设计活动基础。

逻辑设计：数据库逻辑结构设计、应用程序概要设计、数据库事务概要设计。

物理设计：在具体的环境约束下，为数据库的逻辑设计符合要求的物理结构。包括数据库物理结构设计和数据可事务详细设计。

4：实现与部署>根据系统设计结果，组合成完整DBAS。主要工作内容：建立数据库结构、数据加载、事务和应用程序的编码以及测试、系统集成测试与试运行、系统部署

5：运行管理与维护>进行日常维护、监控分析、性能优化、系统优化。

影响DBAS性能的主要因素有：硬件资源、网络通信设备性能、操作系统环境、数据库逻辑设计和物理设计的质量配置、应用程序自身。

需求分析的概念和意义

概念：通过对需求的调查、了解、观察和分析，采用已证实是有效的技术、方法或工具，对原始资料进行加工整理，得到有关目标系统需要实现的功能以及相互关系等一系列活动的集合。

需求获取的困难：软件的复杂性、可变性、不可见性。

需求获取的方法

面谈；实地观察；问卷调查；查阅资料。

需求分析过程

第一步：标识问题。

第二步：建立需求模型。

第三步：描述需求。分析结果主要由需求模型和软件需求说明书组成。

第四步：确认需求。审查小组会逐步确认功能需求、数据需求、性能、数据管理、其他需求。

需求分析的方法

结构化分析与功能建模主要方法有：DFD、IDEF0

DFD需求建模方法概念：从应用系统的数据流着手以图形方式刻画和表示一个具体业务中的数据处理过程和数据流，通过对业务流程的层层追踪和分析把要解决的问题清晰的展现以及描述出来。

DFD的四种基本元素：数据流、处理、数据存储、外部项（也称为数据源或数据终点）。

DFD图：自顶向下逐步细化的结构化分析方法表示目标系统。

DFD建模过程：明确目标，确定系统范围

  建立顶层DFD图

  建立第一层DFD分解图

  开发DFD层次结构图

其他需求建模方法

（1）IDEF0方法基本元素：矩形框（活动）和箭头 控制

DFD与IDEF0比较：

相同：都是结构分析思想，自上向下逐步求精 机制

差别：1、IDEF0的箭头强调数据约束

      2、IDEF0的箭头不仅表示数据流，还表示控制流和说明处理或活动实施方式的一些约束

      3、元素组成不同。IDEF0模型结构更简单清楚，便于理解

数据库设计的任务：

主要任务是理解和获取应用领域中的数据需求，分析、抽取、描述和表示清楚目标系统需要存储和管理什么数据，这些数据具有怎样的属性特征以及组成格式，数据之间有怎样的依赖关系。

概念设计的依据：需求分析整理的说明书以及需求建模

数据库概念设计的过程：

数据建模方法：ER模型、UML、IDEF1X

ER模型：用简单的图形直观的抽象出现实世界中客观对象的属性特征及其关系。

ER建模方法面向数据存储需求建模。仅从存储需求描述数据的属性特征及数据之间的关系。

实体：客观真实存在的事物

实体集：具有相同特征的实体的集合

属性：描述一个实体集共有的特征的名词

域：每个属性的取值范围

码：实体集中唯一标识每一个实体的属性

联系：现实世界中实体与实体之间的关系。可以分为三类>一对一联系（1：1），一对多联系（1：n），多对多的联系（m:n）。

ER模型通常描述了系统的全部数据存储需求，数据库要存储的数据范围、数据属性特征、数据之间的联系都将在这个模型中反映出来。

IDEF1X模型：跟IDEF0（功能建模方法）是一个系列的，IDEF1X是数据建模方法。

数据库逻辑设计的任务就是把数据库概念设计的结果（ER模型）转化为具体的数据库管理系统支持的数据模型。

按照DBMS支持的数据模型来组织和存储数据，最后得到DBMS可处理的数据库模式，为物理设计打下基础。

通概念设计和逻辑设计得到了规范化的关系模式，物理设计是将数据的逻辑描述转化为实现技术规范，其目标是设计数据存储方案，以便提供足够好的性能确保数据库数据的完整性、安全性、可恢复性。

逻辑设计只规定了逻辑结构，物理设计进一步考虑应用数据在实际数据库管理系统和操作系统平台下的具体存储结构和数据存取方式（也就是考虑数据库的物理结构）。

数据库的物理结构：

每个DB文件被看作逻辑记录的集合，每个逻辑记录被映射存储到特定磁盘块上也就是物理文件。

文件的逻辑关系由DBMS管理，物理结构要注意文件组织、文件结构、文件存取、索引技术。

索引技术：

是一种快速访问技术。将某些属性取值与物理存储地址联系起来，实现快速访问。方便，但是占用空间以及一定的维护代价。

索引技术分为两类：有序索引和散列索引。

有序索引也称文件索引机制。利用索引文件实现记录域取值到记录物理地址间的映射关系。

三列索引也称哈希索引机制。利用散列函数实现记录域取值到记录物理地址间的直接映射关系。

有序索引有多种形式：聚集索引就是按照你索引的顺序查找到的结果也是按照你查找的顺序。非聚集索引就是顺序会打乱。稠密索引就是每个查找码都是一对一，稀疏索引就是只有一部分内容有索引。主索引就是主码属性建立的索引。非主属性建立的索引就是辅索引。唯一索引就是确保所有列中不包含重复的值。

数据库物理设计：

目标：得到存储空间占用少、数据访问效率高、维护代价低的数据库物理模式。

设计环节：1、数据库逻辑模式描述

数据库逻辑模式描述：1、设计面向目标数据库描述基本表（DBMA支持的关系表）和视图。

DB文件组织的存取与设计：

事务分析步骤：确认事务访问哪些基础表，对基础表执行了哪些操作；估计各事务执行频率；汇总访问信息，设计更有效的文件组织和索引方式。

基本表选择合适文件结构的原则：