西华师范大学计算机学院
第六章 数据库设计 (续 -2)
第六章 数据库设计
6.1 数据库设计概述
6.2 需求分析
6.3 概念结构设计
6.4 逻辑结构设计
6.5 数据库的物理设计
6.6 数据库实施
6.7 数据库运行与维护
6.8 小结
逻辑设计
导出初始 DBMS模式说明
概念模式
子模式设计 应用程序设计草图
模式评价
处理结
束
模式需要修
正模式修正
进入物理设计阶段
返回到前面阶段
逻辑设计步骤
是
是
否
否
6.4 逻辑结构设计
? 逻辑结构设计的任务
– 概念结构是各种数据模型的共同基础
– 为了能够用某一 DBMS实现用户需求，还必
须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，
这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。
逻辑结构设计的步骤
逻辑结构设计
转化为
一般数
据模型
转化为特
定 DBMS
支持下的
数据模型
优化模
型概念结
构设计
数据库
物理设计
基本 E-R图
转换规
则
特定
DBMS的
特点与限
制
优化方
法如规
范化理
论
逻辑
模型
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
? 转换内容
? 转换原则
E-R图向关系模型的转换（续）
? 转换内容
– E-R图由实体、实体的属性和实体之间的联
系三个要素组成
– 关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合
– 将 E-R图转换为关系模型：将实体、实体的
属性和实体之间的联系转化为关系模式。
E-R图向关系模型的转换（续）
? 转换原则
⒈ 一个 实体型 转换为一个关系模式。
– 关系的属性,实体型的属性
– 关系的码,实体型的码
例，学生实体可以转换为如下关系模式：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，
年级，平均成绩）
学生
学号 出生日期 年级所在系 平均成绩姓名
E-R图向关系模型的转换（续）
⒉ 一个 m:n联系 转换为一个关系模式。
– 关系的属性,与该联系相连的各实体的码以
及联系本身的属性
– 关系的码,各实体码的组合
例，“选修”联系是一个 m:n联系，可以将它
转换为如下关系模式，其中学号与课程号为关
系的组合码：
选修（ 学号, 课程号,成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒊ 一个 1:n联系 可以转换为一个独立的关系模式，也可以与 n
端对应的关系模式合并。
– 1) 转换为一个独立的关系模式
? 关系的属性,与该联系相连的各实体的码以及联系
本身的属性
? 关系的码, n端实体的码
例，“组成”联系为 1:n联系。
将其转换为关系模式的两种方法：
1)使其成为一个独立的关系模式：
组成（ 学号,班级号）
E-R图向关系模型的转换（续）
– 2) 与 n端对应的关系模式合并
? 合并后关系的属性,在 n端关系中加入 1端关系的码和
联系本身的属性
? 合并后关系的码,不变
– 可以减少系统中的关系个数，一般情况下更倾向于采用这
种方法
例，“组成”联系为 1:n联系。
2)将其学生关系模式合并：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，
年级,班级号,平均成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒋ 一个 1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与任意一端对应的关系模式合并。
– 1) 转换为一个独立的关系模式
? 关系的属性,与该联系相连的各实体的码
以及联系本身的属性
? 关系的候选码,每个实体的码均是该关系
的候选码
E-R图向关系模型的转换（续）
– 2) 与某一端对应的关系模式合并
? 合并后关系的属性,加入对应关系的码和
联系本身的属性
? 合并后关系的码,不变
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“管理”联系为 1:1联系，可以有三种转换方法：
（ 1）转换为一个独立的关系模式：
管理（ 职工号,班级号）
或 管理（职工号,班级号 ）
（ 2）“管理”联系与班级关系模式合并，则只需在班
级关系中加入教师关系的码，即职工号：
班级：（ 班级号,学生人数,职工号 ）
（ 3）“管理”联系与教师关系模式合并，则只需在教
师关系中加入班级关系的码，即班级号：
教师：（ 职工号,姓名，性别，职称,班级号,
是否为优秀班主任）
E-R图向关系模型的转换（续）
注意：
?从理论上讲,1:1联系可以与任意一端对应的关系模
式合并。
?但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率不一
样。与哪端的关系模式合并需要依应用的具体情况
而定。
?由于连接操作是最费时的操作，所以一般应以尽量
减少连接操作为目标。
例如，如果经常要查询某个班级的班主任姓名，则
将管理联系与教师关系合并更好些。
E-R图向关系模型的转换（续）
⒌ 三个或三个以上实体间的一个 多元联系 转换为
一个关系模式。
– 关系的属性,与该多元联系相连的各实体的
码以及联系本身的属性
– 关系的码,各实体码的组合
例，“讲授”联系是一个三元联系，可以将它
转换为如下关系模式，其中课程号、职工号和
书号为关系的组合码：
讲授（ 课程号，职工号，书号 ）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒍ 同一实体集的实体间的联系，即 自联系,也可
按上述 1:1,1:n和 m:n三种情况分别处理。
例，如果教师实体集内部存在领导与被领导的
1:n自联系，我们可以将该联系与教师实体合并，
这时主码职工号将多次出现，但作用不同，可
用不同的属性名加以区分：
教师：｛ 职工号,姓名，性别，职称,系主任 ｝
E-R图向关系模型的转换（续）
⒎ 具有相同码的关系模式可合并。
– 目的：减少系统中的关系个数。
– 合并方法：将其中一个关系模式的全部属性
加入到另一个关系模式中，然后去掉其中的
同义属性（可能同名也可能不同名），并适
当调整属性的次序。
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“拥有”关系模式：
拥有（ 学号,性别）
与学生关系模式：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，年级，
班级号，平均成绩）
都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模式：
学生（ 学号,姓名，性别，出生日期，所在系，
年级，班级号，平均成绩）
ER模型到关系模型的转换实例
运动员
编号 姓名 性别 名次
顺序
1 1
职工
工号 姓名 年龄 性别
领导
1 N
运动员 （ 编号,姓名，性别，名次，
上一名次编号, 下一名次编号 ）
职工 （ 工号,姓名，年龄，性别,经理工号 ）
ER模型到关系模型的转换实例
零件
零件号 零件名 规 格
数量
组成
M N
仓库
商品商店
仓库号 仓库名 地址
数量
商店号 商品名商品号商店名
日期进货
M
N P
零件 （ 零件号, 零件名, 规格 ）
组成（ 零件号, 子零件号,数量）
仓库 （ 仓库号, 仓库名, 地址 ）
商店 （ 商店号, 商店名 ）
商品 （ 商品号, 商品名 ）
进货（ 商店号, 商品名, 仓库号,日期，数量）
库存销售信息管理系统的 ER模型
及转换
P
车
间
仓
位
产
品
客
户
销
售
员
存
储
出
库
订
单
入
库
M
N M
P
M
N
P
M
N
N
库存系统 ER图
车间 (车间号,车间名,主任名 )
产品 (产品号,产品名，单价 )
仓位 (仓位号,地址，主任名 )
客户 (客户号,客户名，联系人，电话，
地址，税号，账号 )
销售员 (销售员号,姓名,性别,学历,业绩）
实体
入库（ 入库单号,入库量,入库日期,经手人,
车间号,仓位号,产品名 ）
出库（ 出库单号,出库量，出库日期，经手人，
客户号, 产品名, 仓位号 ）
订单（ 订单号,数量，折扣，总价，订单日期，
产品号, 客户号, 销售员号 ）
存储 (仓位号,产品号,核对日期,核对员,存储量 )
联系
补：子类实体与超类实体
? 子类和超类的性质
– 子类与超类之间具有
继承性，但子类本身
还能包含比超类更多
的属性。
– 子类和超类有相同的
标识符
人员
教师
本科生
学生
研究生
学
校
人
事
系
统
中
实
体
之
间
的
联
系
人员（ 身份证号,姓名，年龄，性别）
教师（ 身份证号,教师编号，职称）
学生（ 身份证号,学号，系别，专业）
本科生（ 身份证号,入学年份）
研究生（ 身份证号,研究方向，导师姓名）
对应的关
系模式
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转
换
? 一般的数据模型向特定 DBMS规定的模
型进行转换，其主要依据是所选用的
DBMS的功能及限制。没有通用规则。
? 关于 DBMS对逻辑模式的限制,可参阅
有关 DBMS的手册。
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.3 数据模型的优化
? 数据库逻辑设计的结果不是唯一的。
? 得到初步数据模型后，还应该适当地修
改、调整数据模型的结构，以进一步提
高数据库应用系统的性能，这就是数据
模型的优化。
? 关系数据模型的优化通常以规范化理论
为指导。
数据模型的优化（续）
? 优化数据模型的方法
⒈ 确定数据依赖
– 按需求分析阶段所得到的语义，分别写出
每个关系模式内部各属性之间的数据依赖
以及不同关系模式属性之间数据依赖 。
数据模型的优化（续）
例，课程关系模式内部存在下列数据依赖：
课程号 → 课程名
课程号 → 学分
课程号 → 教室号
选修关系模式中存在下列数据依赖：
（学号，课程号） → 成绩
数据模型的优化（续）
学生关系模式中存在下列数据依赖：
学号 → 姓名
学号 → 性别
学号 → 出生日期
学号 → 所在系
学号 → 年级
学号 → 班级号
学号 → 平均成绩
学号 → 档案号
数据模型的优化（续）
学生关系模式的学号与选修关系模式的学号之
间存在数据依赖：
学生,学号 → 选修,学号
数据模型的优化（续）
⒉ 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小
化处理，消除冗余的联系。
数据模型的优化（续）
⒊ 按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分
析，考查是否存在部分函数依赖、传递函数
依赖、多值依赖等，确定各关系模式分别属
于第几范式。
例如经过分析可知，课程关系模式属于 BC范
式。
数据模型的优化（续）
⒋ 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处
理的要求，分析对于这样的应用环境这些模
式是否合适，确定是否要对它们进行合并或
分解。
数据模型的优化（续）
– 并不是规范化程度越高的关系就越优。
? 当一个应用的查询中经常涉及到两个或多个关系模式
的属性时，系统必须经常地进行连接运算，由于连接
运算的代价高，第二范式甚至第一范式也许是最好的。
? 非 BCNF的关系模式虽然从理论上分析会存在不同程
度的更新异常，但如果在实际应用中对此关系模式只
是查询，并不执行更新操作，则就不会产生实际影响。
? 一个具体应用规范化进行到什么程度，需要权衡响应
时间和潜在问题两者的利弊。一般说来，第三范式就
足够了。
数据模型的优化（续）
例：在关系模式
学生成绩单 (学号,英语,数学,语文,平均成绩 )
中存在下列函数依赖：
学号 → 英语
学号 → 数学
学号 → 语文
学号 → 平均成绩
(英语,数学,语文 )→ 平均成绩
显然有：学号 → (英语,数学,语文 )
因此该关系模式中存在传递函数依赖，是 2NF关
系。
数据模型的优化（续）
虽然平均成绩可以由其他属性推算出来，
但如果应用中需要经常查询学生的平均
成绩，为提高效率，我们仍然可保留该
冗余数据，对关系模式不再做进一步分
解。
数据模型的优化（续）
⒌ 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处
理的要求，对关系模式进行必要的分解或合
并，以提高数据操作的效率和存储空间的利
用率
– 常用分解方法
? 水平分解
? 垂直分解
数据模型的优化（续）
– 水平分解
? 什么是水平分解
–把 (基本 )关系的元组分为若干子集合, 定
义每个子集合为一个子关系, 以提高系统
的效率 。
? 如果数据库系统有多个磁盘驱动器, 则可把水平分
割的关系分布在不同的磁盘组上, 可以并行访问,
提高数据库的性能 。
数据模型的优化（续）
– 水平分解的适用范围
? 满足,80/20原则”的应用
– 80/20原则：一个大关系中，经常被使用的数
据只是关系的一部分，约 20%
– 把经常使用的数据分解出来, 形成一个子关
系, 可以减少查询的数据量 。
? 并发事务经常存取不相交的数据
– 如果关系 R上具有 n个事务, 而且多数事务存
取的数据不相交, 则 R可分解为少于或等于 n
个子关系, 使每个事务存取的数据对应一个
关系 。
数据模型的优化（续）
– 垂直分解
? 什么是垂直分解
– 把关系模式 R的属性分解为若干子集合, 形成若
干子关系模式 。
? 垂直分解的原则
– 经常在一起使用的属性从 R中分解出来形成一个
子关系模式 。
– 例如, 教职工档案属性很多, 有些是经常查询的, 有些很少
用到, 如果都放在一个关系里, 则关系的数据量比较大, 势
必影响查询的速度 。 若把常用的属性和很少使用的属性分成两
个关系, 则可提高常用查询的速度 。
数据模型的优化（续）
? 垂直分解的优点
–可以提高某些事务的效率
? 垂直分解的缺点
–可能使另一些事务不得不执行连接操
作, 从而降低了效率 。
数据模型的优化（续）
? 垂直分解的适用范围
–取决于分解后 R上的所有事务的总效率是
否得到了提高 。
? 进行垂直分解的方法
–简单情况：直观分解
–复杂情况：用第五章中的模式分解算法
–垂直分解必须不损失关系模式的语义 (保
持无损连接性和保持函数依赖 )。
数据模型的优化（补）
? 尽可能使用快照
? 在不少的应用中, 只需数据的某一时间的值, 并不
一定需要数据的当前值, 绝大部分报表都属于这一
类 。
? 对于这些应用, 可以对这些数据定义一个快照, 并
定期刷新 。 由于查询结果在快照刷新时已经自动生
成, 并存于数据库中, 在查询时只要取出快照就行
了, 可以显著地提高查询速度 。
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
设计用户子模式
? 定义数据库模式主要是从系统的时间效率、空间
效率、易维护等角度出发。
? 定义用户外模式时应该更注重考虑用户的习惯与
方便。包括三个方面：
(1) 使用更符合用户习惯的别名
例：负责学籍管理的用户习惯于称教师模式的职工
号为教师编号。因此可以定义视图，在视图中
职工号重定义为教师编号
设计用户子模式（续）
(2) 针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满足系统对安
全性的要求。
例：教师关系模式中包括职工号、姓名、性别、出生日期、
婚姻状况、学历、学位、政治面貌、职称、职务、工资、
工龄、教学效果等属性。
学籍管理应用 只能查询教师的职工号、姓名、性别、职
称数据；
课程管理应用 只能查询教师的职工号、姓名、性别、学
历、学位、职称、教学效果数据；
教师管理应用 则可以查询教师的全部数据。
设计用户子模式（续）
定义两个外模式：
教师 _学籍管理 (职工号，姓名，性别，职称 )
教师 _课程管理 (工号，姓名，性别，学历，
学位，职称，教学效果 )
授权学籍管理应用只能访问教师 _学籍管理视图
授权课程管理应用只能访问教师 _课程管理视图
授权教师管理应用能访问教师表
这样就可以防止用户非法访问本来不允许他们查询
的数据，保证了系统的安全性。
设计用户子模式（续）
(3) 简化用户对系统的使用
– 如果某些局部应用中经常要使用某些很复杂
的查询，为了方便用户，可以将这些复杂查
询定义为视图。
逻辑结构设计小结
? 任务
– 将概念结构转化为具体的数据模型
? 逻辑结构设计的步骤
– 将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型
– 将转化来的关系、网状、层次模型向特定 DBMS支持
下的数据模型转换
– 对数据模型进行优化
– 设计用户子模式
采用 ER方法的逻辑设计步骤
关系数据库的逻辑设计
关系模式规范化
模式评价
是否需要修正
从 ER模式导出
初始数据库模式
处理需求 ER模式 DBMS特征
用 DBMS语法描述
模式修正
进入物理设计阶段
是
否
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换内容
– 将 E-R图转换为关系模型：将实体、实体的
属性和实体之间的联系转化为关系模式。
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换原则
⒈ 一个 实体型 转换为一个关系模式。
⒉ 一个 m:n联系 转换为一个关系模式。
⒊ 一个 1:n联系 可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与 n端对应的关系模式合并。
⒋ 一个 1:1联系 可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与任意一端对应的关系模式合并。
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换原则
⒌ 三个或三个以上实体间的一个 多元联系 转换为
一个关系模式。
⒍ 同一实体集的实体间的联系，即 自联系,也可
按上述 1:1,1:n和 m:n三种情况分别处理。
⒎ 具有 相同码 的关系模式可合并。
逻辑结构设计小结
? 优化数据模型的方法
⒈ 确定数据依赖
⒉ 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小
化处理，消除冗余的联系。
⒊ 确定各关系模式分别属于第几范式。
⒋ 分析对于应用环境这些模式是否合适，确定
是否要对它们进行合并或分解。
⒌ 对关系模式进行必要的分解或合并
逻辑结构设计小结
? 设计用户子模式
1,使用更符合用户习惯的别名
2,针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满
足系统对安全性的要求。
3,简化用户对系统的使用
第六章 数据库设计 (续 -2)
第六章 数据库设计
6.1 数据库设计概述
6.2 需求分析
6.3 概念结构设计
6.4 逻辑结构设计
6.5 数据库的物理设计
6.6 数据库实施
6.7 数据库运行与维护
6.8 小结
逻辑设计
导出初始 DBMS模式说明
概念模式
子模式设计 应用程序设计草图
模式评价
处理结
束
模式需要修
正模式修正
进入物理设计阶段
返回到前面阶段
逻辑设计步骤
是
是
否
否
6.4 逻辑结构设计
? 逻辑结构设计的任务
– 概念结构是各种数据模型的共同基础
– 为了能够用某一 DBMS实现用户需求，还必
须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，
这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。
逻辑结构设计的步骤
逻辑结构设计
转化为
一般数
据模型
转化为特
定 DBMS
支持下的
数据模型
优化模
型概念结
构设计
数据库
物理设计
基本 E-R图
转换规
则
特定
DBMS的
特点与限
制
优化方
法如规
范化理
论
逻辑
模型
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
? 转换内容
? 转换原则
E-R图向关系模型的转换（续）
? 转换内容
– E-R图由实体、实体的属性和实体之间的联
系三个要素组成
– 关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合
– 将 E-R图转换为关系模型：将实体、实体的
属性和实体之间的联系转化为关系模式。
E-R图向关系模型的转换（续）
? 转换原则
⒈ 一个 实体型 转换为一个关系模式。
– 关系的属性,实体型的属性
– 关系的码,实体型的码
例，学生实体可以转换为如下关系模式：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，
年级，平均成绩）
学生
学号 出生日期 年级所在系 平均成绩姓名
E-R图向关系模型的转换（续）
⒉ 一个 m:n联系 转换为一个关系模式。
– 关系的属性,与该联系相连的各实体的码以
及联系本身的属性
– 关系的码,各实体码的组合
例，“选修”联系是一个 m:n联系，可以将它
转换为如下关系模式，其中学号与课程号为关
系的组合码：
选修（ 学号, 课程号,成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒊ 一个 1:n联系 可以转换为一个独立的关系模式，也可以与 n
端对应的关系模式合并。
– 1) 转换为一个独立的关系模式
? 关系的属性,与该联系相连的各实体的码以及联系
本身的属性
? 关系的码, n端实体的码
例，“组成”联系为 1:n联系。
将其转换为关系模式的两种方法：
1)使其成为一个独立的关系模式：
组成（ 学号,班级号）
E-R图向关系模型的转换（续）
– 2) 与 n端对应的关系模式合并
? 合并后关系的属性,在 n端关系中加入 1端关系的码和
联系本身的属性
? 合并后关系的码,不变
– 可以减少系统中的关系个数，一般情况下更倾向于采用这
种方法
例，“组成”联系为 1:n联系。
2)将其学生关系模式合并：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，
年级,班级号,平均成绩）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒋ 一个 1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与任意一端对应的关系模式合并。
– 1) 转换为一个独立的关系模式
? 关系的属性,与该联系相连的各实体的码
以及联系本身的属性
? 关系的候选码,每个实体的码均是该关系
的候选码
E-R图向关系模型的转换（续）
– 2) 与某一端对应的关系模式合并
? 合并后关系的属性,加入对应关系的码和
联系本身的属性
? 合并后关系的码,不变
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“管理”联系为 1:1联系，可以有三种转换方法：
（ 1）转换为一个独立的关系模式：
管理（ 职工号,班级号）
或 管理（职工号,班级号 ）
（ 2）“管理”联系与班级关系模式合并，则只需在班
级关系中加入教师关系的码，即职工号：
班级：（ 班级号,学生人数,职工号 ）
（ 3）“管理”联系与教师关系模式合并，则只需在教
师关系中加入班级关系的码，即班级号：
教师：（ 职工号,姓名，性别，职称,班级号,
是否为优秀班主任）
E-R图向关系模型的转换（续）
注意：
?从理论上讲,1:1联系可以与任意一端对应的关系模
式合并。
?但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率不一
样。与哪端的关系模式合并需要依应用的具体情况
而定。
?由于连接操作是最费时的操作，所以一般应以尽量
减少连接操作为目标。
例如，如果经常要查询某个班级的班主任姓名，则
将管理联系与教师关系合并更好些。
E-R图向关系模型的转换（续）
⒌ 三个或三个以上实体间的一个 多元联系 转换为
一个关系模式。
– 关系的属性,与该多元联系相连的各实体的
码以及联系本身的属性
– 关系的码,各实体码的组合
例，“讲授”联系是一个三元联系，可以将它
转换为如下关系模式，其中课程号、职工号和
书号为关系的组合码：
讲授（ 课程号，职工号，书号 ）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒍ 同一实体集的实体间的联系，即 自联系,也可
按上述 1:1,1:n和 m:n三种情况分别处理。
例，如果教师实体集内部存在领导与被领导的
1:n自联系，我们可以将该联系与教师实体合并，
这时主码职工号将多次出现，但作用不同，可
用不同的属性名加以区分：
教师：｛ 职工号,姓名，性别，职称,系主任 ｝
E-R图向关系模型的转换（续）
⒎ 具有相同码的关系模式可合并。
– 目的：减少系统中的关系个数。
– 合并方法：将其中一个关系模式的全部属性
加入到另一个关系模式中，然后去掉其中的
同义属性（可能同名也可能不同名），并适
当调整属性的次序。
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“拥有”关系模式：
拥有（ 学号,性别）
与学生关系模式：
学生（ 学号,姓名，出生日期，所在系，年级，
班级号，平均成绩）
都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模式：
学生（ 学号,姓名，性别，出生日期，所在系，
年级，班级号，平均成绩）
ER模型到关系模型的转换实例
运动员
编号 姓名 性别 名次
顺序
1 1
职工
工号 姓名 年龄 性别
领导
1 N
运动员 （ 编号,姓名，性别，名次，
上一名次编号, 下一名次编号 ）
职工 （ 工号,姓名，年龄，性别,经理工号 ）
ER模型到关系模型的转换实例
零件
零件号 零件名 规 格
数量
组成
M N
仓库
商品商店
仓库号 仓库名 地址
数量
商店号 商品名商品号商店名
日期进货
M
N P
零件 （ 零件号, 零件名, 规格 ）
组成（ 零件号, 子零件号,数量）
仓库 （ 仓库号, 仓库名, 地址 ）
商店 （ 商店号, 商店名 ）
商品 （ 商品号, 商品名 ）
进货（ 商店号, 商品名, 仓库号,日期，数量）
库存销售信息管理系统的 ER模型
及转换
P
车
间
仓
位
产
品
客
户
销
售
员
存
储
出
库
订
单
入
库
M
N M
P
M
N
P
M
N
N
库存系统 ER图
车间 (车间号,车间名,主任名 )
产品 (产品号,产品名，单价 )
仓位 (仓位号,地址，主任名 )
客户 (客户号,客户名，联系人，电话，
地址，税号，账号 )
销售员 (销售员号,姓名,性别,学历,业绩）
实体
入库（ 入库单号,入库量,入库日期,经手人,
车间号,仓位号,产品名 ）
出库（ 出库单号,出库量，出库日期，经手人，
客户号, 产品名, 仓位号 ）
订单（ 订单号,数量，折扣，总价，订单日期，
产品号, 客户号, 销售员号 ）
存储 (仓位号,产品号,核对日期,核对员,存储量 )
联系
补：子类实体与超类实体
? 子类和超类的性质
– 子类与超类之间具有
继承性，但子类本身
还能包含比超类更多
的属性。
– 子类和超类有相同的
标识符
人员
教师
本科生
学生
研究生
学
校
人
事
系
统
中
实
体
之
间
的
联
系
人员（ 身份证号,姓名，年龄，性别）
教师（ 身份证号,教师编号，职称）
学生（ 身份证号,学号，系别，专业）
本科生（ 身份证号,入学年份）
研究生（ 身份证号,研究方向，导师姓名）
对应的关
系模式
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转
换
? 一般的数据模型向特定 DBMS规定的模
型进行转换，其主要依据是所选用的
DBMS的功能及限制。没有通用规则。
? 关于 DBMS对逻辑模式的限制,可参阅
有关 DBMS的手册。
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
6.4.3 数据模型的优化
? 数据库逻辑设计的结果不是唯一的。
? 得到初步数据模型后，还应该适当地修
改、调整数据模型的结构，以进一步提
高数据库应用系统的性能，这就是数据
模型的优化。
? 关系数据模型的优化通常以规范化理论
为指导。
数据模型的优化（续）
? 优化数据模型的方法
⒈ 确定数据依赖
– 按需求分析阶段所得到的语义，分别写出
每个关系模式内部各属性之间的数据依赖
以及不同关系模式属性之间数据依赖 。
数据模型的优化（续）
例，课程关系模式内部存在下列数据依赖：
课程号 → 课程名
课程号 → 学分
课程号 → 教室号
选修关系模式中存在下列数据依赖：
（学号，课程号） → 成绩
数据模型的优化（续）
学生关系模式中存在下列数据依赖：
学号 → 姓名
学号 → 性别
学号 → 出生日期
学号 → 所在系
学号 → 年级
学号 → 班级号
学号 → 平均成绩
学号 → 档案号
数据模型的优化（续）
学生关系模式的学号与选修关系模式的学号之
间存在数据依赖：
学生,学号 → 选修,学号
数据模型的优化（续）
⒉ 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小
化处理，消除冗余的联系。
数据模型的优化（续）
⒊ 按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分
析，考查是否存在部分函数依赖、传递函数
依赖、多值依赖等，确定各关系模式分别属
于第几范式。
例如经过分析可知，课程关系模式属于 BC范
式。
数据模型的优化（续）
⒋ 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处
理的要求，分析对于这样的应用环境这些模
式是否合适，确定是否要对它们进行合并或
分解。
数据模型的优化（续）
– 并不是规范化程度越高的关系就越优。
? 当一个应用的查询中经常涉及到两个或多个关系模式
的属性时，系统必须经常地进行连接运算，由于连接
运算的代价高，第二范式甚至第一范式也许是最好的。
? 非 BCNF的关系模式虽然从理论上分析会存在不同程
度的更新异常，但如果在实际应用中对此关系模式只
是查询，并不执行更新操作，则就不会产生实际影响。
? 一个具体应用规范化进行到什么程度，需要权衡响应
时间和潜在问题两者的利弊。一般说来，第三范式就
足够了。
数据模型的优化（续）
例：在关系模式
学生成绩单 (学号,英语,数学,语文,平均成绩 )
中存在下列函数依赖：
学号 → 英语
学号 → 数学
学号 → 语文
学号 → 平均成绩
(英语,数学,语文 )→ 平均成绩
显然有：学号 → (英语,数学,语文 )
因此该关系模式中存在传递函数依赖，是 2NF关
系。
数据模型的优化（续）
虽然平均成绩可以由其他属性推算出来，
但如果应用中需要经常查询学生的平均
成绩，为提高效率，我们仍然可保留该
冗余数据，对关系模式不再做进一步分
解。
数据模型的优化（续）
⒌ 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处
理的要求，对关系模式进行必要的分解或合
并，以提高数据操作的效率和存储空间的利
用率
– 常用分解方法
? 水平分解
? 垂直分解
数据模型的优化（续）
– 水平分解
? 什么是水平分解
–把 (基本 )关系的元组分为若干子集合, 定
义每个子集合为一个子关系, 以提高系统
的效率 。
? 如果数据库系统有多个磁盘驱动器, 则可把水平分
割的关系分布在不同的磁盘组上, 可以并行访问,
提高数据库的性能 。
数据模型的优化（续）
– 水平分解的适用范围
? 满足,80/20原则”的应用
– 80/20原则：一个大关系中，经常被使用的数
据只是关系的一部分，约 20%
– 把经常使用的数据分解出来, 形成一个子关
系, 可以减少查询的数据量 。
? 并发事务经常存取不相交的数据
– 如果关系 R上具有 n个事务, 而且多数事务存
取的数据不相交, 则 R可分解为少于或等于 n
个子关系, 使每个事务存取的数据对应一个
关系 。
数据模型的优化（续）
– 垂直分解
? 什么是垂直分解
– 把关系模式 R的属性分解为若干子集合, 形成若
干子关系模式 。
? 垂直分解的原则
– 经常在一起使用的属性从 R中分解出来形成一个
子关系模式 。
– 例如, 教职工档案属性很多, 有些是经常查询的, 有些很少
用到, 如果都放在一个关系里, 则关系的数据量比较大, 势
必影响查询的速度 。 若把常用的属性和很少使用的属性分成两
个关系, 则可提高常用查询的速度 。
数据模型的优化（续）
? 垂直分解的优点
–可以提高某些事务的效率
? 垂直分解的缺点
–可能使另一些事务不得不执行连接操
作, 从而降低了效率 。
数据模型的优化（续）
? 垂直分解的适用范围
–取决于分解后 R上的所有事务的总效率是
否得到了提高 。
? 进行垂直分解的方法
–简单情况：直观分解
–复杂情况：用第五章中的模式分解算法
–垂直分解必须不损失关系模式的语义 (保
持无损连接性和保持函数依赖 )。
数据模型的优化（补）
? 尽可能使用快照
? 在不少的应用中, 只需数据的某一时间的值, 并不
一定需要数据的当前值, 绝大部分报表都属于这一
类 。
? 对于这些应用, 可以对这些数据定义一个快照, 并
定期刷新 。 由于查询结果在快照刷新时已经自动生
成, 并存于数据库中, 在查询时只要取出快照就行
了, 可以显著地提高查询速度 。
6.4 逻辑结构设计
6.4.1 E-R图向关系模型的转换
6.4.2 向特定 DBMS规定的模型进行转换
6.4.3 数据模型的优化
6.4.4 设计用户子模式
设计用户子模式
? 定义数据库模式主要是从系统的时间效率、空间
效率、易维护等角度出发。
? 定义用户外模式时应该更注重考虑用户的习惯与
方便。包括三个方面：
(1) 使用更符合用户习惯的别名
例：负责学籍管理的用户习惯于称教师模式的职工
号为教师编号。因此可以定义视图，在视图中
职工号重定义为教师编号
设计用户子模式（续）
(2) 针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满足系统对安
全性的要求。
例：教师关系模式中包括职工号、姓名、性别、出生日期、
婚姻状况、学历、学位、政治面貌、职称、职务、工资、
工龄、教学效果等属性。
学籍管理应用 只能查询教师的职工号、姓名、性别、职
称数据；
课程管理应用 只能查询教师的职工号、姓名、性别、学
历、学位、职称、教学效果数据；
教师管理应用 则可以查询教师的全部数据。
设计用户子模式（续）
定义两个外模式：
教师 _学籍管理 (职工号，姓名，性别，职称 )
教师 _课程管理 (工号，姓名，性别，学历，
学位，职称，教学效果 )
授权学籍管理应用只能访问教师 _学籍管理视图
授权课程管理应用只能访问教师 _课程管理视图
授权教师管理应用能访问教师表
这样就可以防止用户非法访问本来不允许他们查询
的数据，保证了系统的安全性。
设计用户子模式（续）
(3) 简化用户对系统的使用
– 如果某些局部应用中经常要使用某些很复杂
的查询，为了方便用户，可以将这些复杂查
询定义为视图。
逻辑结构设计小结
? 任务
– 将概念结构转化为具体的数据模型
? 逻辑结构设计的步骤
– 将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型
– 将转化来的关系、网状、层次模型向特定 DBMS支持
下的数据模型转换
– 对数据模型进行优化
– 设计用户子模式
采用 ER方法的逻辑设计步骤
关系数据库的逻辑设计
关系模式规范化
模式评价
是否需要修正
从 ER模式导出
初始数据库模式
处理需求 ER模式 DBMS特征
用 DBMS语法描述
模式修正
进入物理设计阶段
是
否
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换内容
– 将 E-R图转换为关系模型：将实体、实体的
属性和实体之间的联系转化为关系模式。
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换原则
⒈ 一个 实体型 转换为一个关系模式。
⒉ 一个 m:n联系 转换为一个关系模式。
⒊ 一个 1:n联系 可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与 n端对应的关系模式合并。
⒋ 一个 1:1联系 可以转换为一个独立的关系模式，
也可以与任意一端对应的关系模式合并。
逻辑结构设计小结
? E-R图向关系模型的转换原则
⒌ 三个或三个以上实体间的一个 多元联系 转换为
一个关系模式。
⒍ 同一实体集的实体间的联系，即 自联系,也可
按上述 1:1,1:n和 m:n三种情况分别处理。
⒎ 具有 相同码 的关系模式可合并。
逻辑结构设计小结
? 优化数据模型的方法
⒈ 确定数据依赖
⒉ 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小
化处理，消除冗余的联系。
⒊ 确定各关系模式分别属于第几范式。
⒋ 分析对于应用环境这些模式是否合适，确定
是否要对它们进行合并或分解。
⒌ 对关系模式进行必要的分解或合并
逻辑结构设计小结
? 设计用户子模式
1,使用更符合用户习惯的别名
2,针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满
足系统对安全性的要求。
3,简化用户对系统的使用
