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資料庫的基礎設計

發布時間: 2023-03-10 10:28:36

資料庫設計的基本步驟

資料庫設計的基本步驟
按照規范設計的方法,考慮資料庫及其應用系統開發全過程,將資料庫設計分為以下6個階段
1.需求分析
2.概念結構設計
3.邏輯結構設計
4.物理結構設計
5.資料庫實施
6.資料庫的運行和維護
在資料庫設計過程中,需求分析和概念設計可以獨立於任何資料庫管理系統進行,邏輯設計和物理設計與選用的DAMS密切相關。
1.需求分析階段(常用自頂向下)
進行資料庫設計首先必須准確了解和分析用戶需求(包括數據與處理)。需求分析是整個設計過程的基礎,也是最困難,最耗時的一步。需求分析是否做得充分和准確,決定了在其上構建資料庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好,會導致整個資料庫設計返工重做。
需求分析的任務,是通過詳細調查現實世界要處理的對象,充分了解原系統工作概況,明確用戶的各種需求,然後在此基礎上確定新的系統功能,新系統還得充分考慮今後可能的擴充與改變,不僅僅能夠按當前應用需求來設計。
調查的重點是,數據與處理。達到信息要求,處理要求,安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 結構化分析方法,SA方法從最上層的系統組織結構入手,採用自頂向下,逐層分解的方式分析系統。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系,在SA方法中,處理過程的處理邏輯常常藉助判定表或判定樹來描述。在處理功能逐步分解的同事,系統中的數據也逐級分解,形成若干層次的數據流圖。系統中的數據則藉助數據字典(data dictionary,DD)來描述。數據字典是系統中各類數據描述的集合,數據字典通常包括數據項,數據結構,數據流,數據存儲,和處理過程5個階段。
2.概念結構設計階段(常用自底向上)
概念結構設計是整個資料庫設計的關鍵,它通過對用戶需求進行綜合,歸納與抽象,形成了一個獨立於具體DBMS的概念模型。
設計概念結構通常有四類方法:
自頂向下。即首先定義全局概念結構的框架,再逐步細化。
自底向上。即首先定義各局部應用的概念結構,然後再將他們集成起來,得到全局概念結構。
逐步擴張。首先定義最重要的核心概念結構,然後向外擴張,以滾雪球的方式逐步生成其他的概念結構,直至總體概念結構。
混合策略。即自頂向下和自底向上相結合。
3.邏輯結構設計階段(E-R圖)
邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型,並將進行優化。
在這階段,E-R圖顯得異常重要。大家要學會各個實體定義的屬性來畫出總體的E-R圖。
各分E-R圖之間的沖突主要有三類:屬性沖突,命名沖突,和結構沖突。
E-R圖向關系模型的轉換,要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯系轉換為關系模式,如何確定這些關系模式的屬性和碼。
4.物理設計階段
物理設計是為邏輯數據結構模型選取一個最適合應用環境的物理結構(包括存儲結構和存取方法)。
首先要對運行的事務詳細分析,獲得選擇物理資料庫設計所需要的參數,其次,要充分了解所用的RDBMS的內部特徵,特別是系統提供的存取方法和存儲結構。
常用的存取方法有三類:1.索引方法,目前主要是B+樹索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。
5.資料庫實施階段
資料庫實施階段,設計人員運營DBMS提供的資料庫語言(如sql)及其宿主語言,根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫,編制和調試應用程序,組織數據入庫,並進行試運行。
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後,即可投入正式運行,在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價,調整,修改。

Ⅱ 資料庫設計原則

本系統中資料庫的設計,要考慮和遵循下列資料庫設計的基本原則,以建立穩定、安全、可靠的資料庫。

1)一致性原則:對數據來源進行統一、系統的分析與設計,協調好各種數據源,保證數據的一致性和有效性。

2)完整性原則:資料庫的完整性是指數據的正確性和相容性。要防止合法用戶使用資料庫時向資料庫加入不合語義的數據。對輸入到資料庫中的數據要有審核和約束機制。

3)安全性原則:資料庫的安全性是指保護數據,防止非法用戶使用資料庫或合法用戶非法使用資料庫造成數據泄露、更改或破壞。要有認證和授權機制。

4)可伸縮性與可擴展性原則:資料庫結構的設計應充分考慮發展的需要、移植的需要,具有良好的擴展性、伸縮性和適度冗餘。

5)規范化:資料庫的設計應遵循規范化理論。規范化的資料庫設計,可以減少資料庫插入、刪除、修改等操作時的異常和錯誤,降低數據冗餘度等。

Ⅲ 資料庫設計的基本步驟是什麼

(1)需求分析階段:需求收集和分析,得到數據字典和數據流圖。

(2)概念結構設計階段:對用戶需求綜合、歸納與抽象,形成概念模型,用E-R圖表示。

(3)邏輯結構設計階段:將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型。

(4)資料庫物理設計階段:為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構。

(5)資料庫實施階段:建立資料庫,編制與調試應用程序,組織數據入庫,程序試運行。

(6)資料庫運行和維護階段:對資料庫系統進行評價、調整與修改。

Ⅳ 資料庫設計的基本步驟

資料庫設計的基本步驟如下:

1、安裝並打開MySQL WorkBench軟體以後,在軟體的左側邊欄有三個選項,分別是對應「連接資料庫」、「設計資料庫」、「遷移資料庫」的功能。這類選擇第二項,設計資料庫,點擊右邊的「+」號,創建models。

Ⅳ 簡述資料庫設計過程

資料庫設計過程分為以下六個階段:

1、需求分析階段

准確理解和分析用戶需求(包括數據和處理),它是整個設計過程的基礎,也是最困難、最耗時的一步。

2、概念結構設計階段

是整個資料庫設計的關鍵,通過對用戶需求的集成、歸納和抽象,形成了一個獨立於特定資料庫管理系統的概念模型。

3、邏輯結構設計階段

將概念結構轉換為DBMS支持的數據模型,對其進行優化。

4、資料庫物理設計階段

為邏輯數據模型選擇最適合應用程序環境的物理結構(包括存儲結構和存取方法)。

5、資料庫實現階段

根據邏輯設計和物理設計的結果,使用資料庫管理系統提供的數據語言、工具和主機語言,建立資料庫,編寫調試應用程序,組織數據倉庫,並進行試運行。

6、資料庫運行維護階段

資料庫應用系統經試運行後可投入正式運行,在資料庫系統運行過程中,需要不斷地對其進行評估、調整和修改。

註:在設計過程中,將資料庫的設計與資料庫中數據處理的設計緊密結合起來,在每個階段同時對這兩個方面的要求進行分析、抽象、設計和實現,相互借鑒和補充,從而完善這兩個方面的設計。

(5)資料庫的基礎設計擴展閱讀:

資料庫設計技術

1、清晰的用戶需求:作為計算機軟體開發的重要基礎,資料庫設計直接反映了用戶的需求。資料庫必須與用戶緊密溝通,緊密結合用戶需求。在定義了用戶開發需求之後,設計人員還需要反映具體的業務關系和流程。

2、注意數據維護:設計面積過大、數據過於復雜是資料庫設計中常見的問題,設計人員應注意數據維護。

3、增加命名規范化:命名資料庫程序和文件非常重要,不僅要避免重復的名稱,還要確保數據處於平衡狀態。為了降低檢索信息和資源的復雜度和難度,設計人員應了解資料庫程序與文件之間的關系,並靈活使用大小寫字母命名。

4、充分考慮資料庫的優化和效率:考慮到資料庫的優化和效率,設計人員需要對不同表的存儲數據採用不同的設計方法。在設計中,還應該使用最少的表和最弱的關系來實現海量數據的存儲。

5、不斷調整數據之間的關系:不斷調整和簡化數據之間的關系,可以有效減少設計與數據之間的聯系,進而為維護數據之間的平衡和提高數據讀取效率提供保障。

6、合理使用索引:資料庫索引通常分為聚集索引和非聚集索引,這樣可以提高數據搜索的效率。

參考資料來源:網路-資料庫設計

Ⅵ 如何進行資料庫的設計

資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境,構造最優的資料庫模式,建立資料庫及其應用系統,使之能夠有效地存儲數據,滿足各種用戶的應用需求(信息要求和處理要求)。

在資料庫領域內,常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。

一、資料庫和信息系統
(1)資料庫是信息系統的核心和基礎,把信息系統中大量的數據按一定的模型組織起來,提供存儲、維護、檢索數據的
功能,使信息系統可以方便、及時、准確地從資料庫中獲得所需的信息。
(2)資料庫是信息系統的各個部分能否緊密地結合在一起以及如何結合的關鍵所在。
(3)資料庫設計是信息系統開發和建設的重要組成部分。
(4)資料庫設計人員應該具備的技術和知識:
資料庫的基本知識和資料庫設計技術
計算機科學的基礎知識和程序設計的方法和技巧
軟體工程的原理和方法
應用領域的知識

二、資料庫設計的特點
資料庫建設是硬體、軟體和干件的結合
三分技術,七分管理,十二分基礎數據
技術與管理的界面稱之為「干件」
資料庫設計應該與應用系統設計相結合
結構(數據)設計:設計資料庫框架或資料庫結構
行為(處理)設計:設計應用程序、事務處理等
結構和行為分離的設計
傳統的軟體工程忽視對應用中數據語義的分析和抽象,只要有可能就盡量推遲數據結構設計的決策早期的資料庫設計致力於數據模型和建模方法研究,忽視了對行為的設計
如圖:

三、資料庫設計方法簡述
手工試湊法
設計質量與設計人員的經驗和水平有直接關系
缺乏科學理論和工程方法的支持,工程的質量難以保證
資料庫運行一段時間後常常又不同程度地發現各種問題,增加了維護代價
規范設計法
手工設計方
基本思想
過程迭代和逐步求精
規范設計法(續)
典型方法:
(1)新奧爾良(New Orleans)方法:將資料庫設計分為四個階段
S.B.Yao方法:將資料庫設計分為五個步驟
I.R.Palmer方法:把資料庫設計當成一步接一步的過程
(2)計算機輔助設計
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的過程(六個階段)
1.需求分析階段
准確了解與分析用戶需求(包括數據與處理)
是整個設計過程的基礎,是最困難、最耗費時間的一步
2.概念結構設計階段
是整個資料庫設計的關鍵
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象,形成一個獨立於具體DBMS的概念模型
3.邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型
對其進行優化
4.資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構(包括存儲結構和存取方法)
5.資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言、工具及宿主語言,根據邏輯設計和物理設計的結果
建立資料庫,編制與調試應用程序,組織數據入庫,並進行試運行
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。
在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改
設計特點:
在設計過程中把資料庫的設計和對資料庫中數據處理的設計緊密結合起來將這兩個方面的需求分析、抽象、設計、實現在各個階段同時進行,相互參照,相互補充,以完善兩方面的設計

設計過程各個階段的設計描述:
如圖:

五、資料庫各級模式的形成過程
1.需求分析階段:綜合各個用戶的應用需求
2.概念設計階段:形成獨立於機器特點,獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)
3.邏輯設計階段:首先將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型,如關系模型,形成資料庫邏輯模式;然後根據用戶處理的要求、安全性的考慮,在基本表的基礎上再建立必要的視圖(View),形成數據的外模式
4.物理設計階段:根據DBMS特點和處理的需要,進行物理存儲安排,建立索引,形成資料庫內模式

六、資料庫設計技巧

1. 設計資料庫之前(需求分析階段)
1) 理解客戶需求,詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求,而且隨著開發的繼續,還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求(輸入)時,首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖(輸出)以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例:假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和,你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用,而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。

2. 表和欄位的設計(資料庫邏輯設計)
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式,但Third Normal Form(3NF)通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說,遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是:「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性,當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點:有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例:某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表:Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息,但表內會存放一個鍵值,該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上,為了效率的緣故,對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式,許多策略變更和維護都會方便得多,大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例,假如用戶界面要訪問外部數據源(文件、XML 文檔、其他資料庫等),不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有,如果用戶界面執行工作流之類的任務(發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等),那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上,如果過程是數據驅動的,你就可以把相當大的責任推給用戶,由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例,姓氏就是如此(注意是西方人的姓氏,比如女性結婚後從夫姓等)。所以,在建立系統存儲客戶信息時,在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位,而且還附加起始日和終止日等欄位,這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。

欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate,在VB 下默認是Now(),而在SQL Server • 下默認為GETDATE()
sRecordCreator,在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion,記錄的版本標記;有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 •
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有,電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表,其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時,可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系,從而可以實現自我文檔化。
舉例:用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說,當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位,而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值,同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣,你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型,比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化,不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如,假如想看看月銷售總額,總額欄位類型是smallint,那麼,如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位,比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位,這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行;最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。

3. 選擇鍵和索引(資料庫邏輯設計)
鍵選擇原則:
1) 鍵設計4 原則
為關聯欄位創建外鍵。 •
所有的鍵都必須唯一。 •
避免使用復合鍵。 •
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。 •
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵,那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣,資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點:當擁有一致的鍵結構時,找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候,可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵,可以擁有建立強大索引的能力。

索引使用原則:
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引,對系統鍵(作為存儲過程)採用唯一的非成組索引,對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大,表如何進行訪問,還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位,但是可別忘了索引外鍵,它們也是經常使用的鍵,比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位,不要索引大型欄位(有很多字元),這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵,假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。

4. 數據完整性設計(資料庫邏輯設計)
1) 完整性實現機制:
實體完整性:主鍵
參照完整性:
父表中刪除數據:級聯刪除;受限刪除;置空值
父表中插入數據:受限插入;遞歸插入
父表中更新數據:級聯更新;受限更新;置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現:外鍵實現機制(約束規則)和觸發器實現機制
用戶定義完整性:
NOT NULL;CHECK;觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性;它不能保證表之間(外鍵)的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找:國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象,可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。

5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器,你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語(或者其他任何語言)而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼,可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復(對Access)、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫,當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時,這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長,用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化,或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣,當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本,犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後,必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是,讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說,針對每一種最終表達數據的原型應用,保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。

Ⅶ 基礎資料庫

(一)數據內容

基礎資料庫包括系統運行前所採集到的所有支撐數據,數據的具體內容在數據分類與數據源章節中已描述,概括可分為以下幾類。

(1)遙感影像數據:包括歷史圖像數據,以及按照一定監測周期更新的遙感圖像數據。

(2)數字線劃圖數據:矢量數據(現狀專題圖和歷史專題圖數據)、柵格數據、元數據等。入庫前數據以ArcInfoCoverage格式分幅或整體存儲,採用地理坐標系統。

(3)數字柵格圖數據:包括1∶5萬和1∶10萬基礎地理圖形數據的掃描柵格數據。

(4)數字高程模型數據:塔里木河幹流河道1∶1萬和「四源一干」區域1∶10萬數字高程模型。

(5)多媒體數據:考察照片、錄像、錄音和虛擬演示成果等多媒體資料。

(6)屬性數據:社會經濟與水資源數據、水利工程數據、生態環境數據等。

(二)數據存儲結構

1.柵格數據

柵格數據包括遙感影像、數字柵格圖、數字正射影像圖、數字高程模型等,這些數據的存儲結構基本類似,因此可進行統一設計。遙感圖像資料庫與普通的圖像資料庫在存儲上有些差別,遙感圖像作為感測器對地理、空間環境在不同條件下的測量結果(如光譜輻射特性、微波輻射特性),必須結合同時得到的幾個圖像才可以認為是對環境在一定的時間條件下的完整的描述,也即是說,可能需要一個圖像集合才能構成一個圖像的完整的概念,並使之與語義信息產生聯系(羅睿等,2000)。因此,遙感圖像數據存儲結構模型必須能夠描述幾個圖像(波段)之間的邏輯關系。利用ArcSDE進行數據入庫時,系統可自動建立各圖像(波段)之間的關系,並按一定規則存儲在資料庫系統中。

對柵格數據在後台將採用Oracle資料庫管理系統進行存儲。Oracle系統可直接存儲影像信息,並具有較強的數據管理能力,可以實現柵格數據信息的快速檢索和提取。數據引擎採用ArcSDE,實現各類影像數據的入庫。數據存儲的關鍵是建立圖幅索引,本系統數據的存儲按圖幅號、圖名、採集時間等內容建立索引。

柵格數據依據圖形屬性一體化的存儲思想,採用大二進制格式直接存儲數據,這種方式的存儲可實現內容的快速檢索查詢,按索引表檢索出相關項後可直接打開柵格數據,提高柵格數據的管理效率。

2.矢量數據

本系統採用圖屬一體化思想即將空間數據和屬性數據合二為一,全部存在一個記錄集中的思想存儲空間數據,是目前GIS數據非常流行的存儲方法。考慮到數據的具體情況,決定採用資料庫存儲空間數據和屬性數據,部分具有少量、定型幾何信息的地理要素如水文測站、河流、湖泊等,採用圖屬一體化思想存儲其信息,而與其有關聯關系的大量、多邊化的屬性信息如水文信息,則存儲在屬性數據表中,利用唯一標識符信息建立兩表的關聯。

針對本系統空間數據的特點,系統按照「資料庫—子庫—專題(基礎數據)—層—要素—屬性」的層次框架來構築空間資料庫,按照統一的地理坐標系統來存儲空間數據,以實現對地理實體/專題要素進行分層疊加顯示。

3.多媒體數據

Oracle系統可直接存儲圖片和視頻信息,並具有較強的數據管理能力,可以實現多媒體信息的快速檢索和提取。多媒體數據存儲的關鍵是建立索引表,本系統多媒體數據的存儲按類型、時間、內容等項目建立索引,直接存儲於Oracle資料庫中。

多媒體數據存儲時,可以將多媒體內容與索引表結構合為一體,採用大二進制格式直接存儲,這種存儲方式可實現內容的快速檢索和查詢,按索引表檢索出相關項後可直接打開多媒體內容,而且多媒體資料庫也便於維護管理。

(三)空間索引設計

1.矢量空間索引

確定合適的格網級數、單元大小是建立空間格網索引的關鍵。格網太大,在一個格網內有多個空間實體,查詢檢索的准確度就低。格網太小,則索引數據量成倍增長和冗餘,檢索的速度和效率低。每一個數據層可採用不同大小、不同級別的空間索引格網單元,但每層級數最多不能超過三級。索引方式設置遵循以下基本原則:

(1)對於簡單要素的數據層,盡可能選擇單級索引格網,減少RDBMS搜索格網單元索引的級數,縮短空間索引搜索的過程;

(2)如果數據層中的要素封裝邊界大小變化比較大,應選擇2或3級索引格網;

(3)如果用戶經常對圖層執行相同的查詢,最佳格網的大小應是平均查詢范圍的1.5倍;

(4)格網的大小不能小於要素封裝邊界的平均大小。為了減少每個格網單元有多個要素封裝邊界的可能性,格網單元的大小應取要素封裝邊界平均大小的3倍;

(5)格網單元的大小不是一個確定性的問題,需要多次嘗試和努力才會得到好的結果。有一些確定格網初始值的原則,用它們可以進一步確定最佳的格網大小。

SDE(Spatial Data Engine,即空間數據引擎),從空間管理的角度看,是一個連續的空間數據模型,可將地理特徵的空間數據和屬性數據統一集成在關系型資料庫管理系統中。關系型資料庫系統支持對海量數據的存儲,從而也可實現對空間數據的海量存儲。空間數據可通過層來進行數據的劃分,將具有共同屬性的一類要素放到一層中,每個資料庫記錄對應一層中一個實際要素,這樣避免了檢索整個數據表,減少了檢索的數據記錄數量,從而減少磁碟輸入/輸出的操作,加快了對空間數據查詢的速度。

ArcSDE採用格網索引方式,將空間區域劃分成合適大小的正方形格網,記錄每一個格網內所包含的空間實體(對象),以及每一個實體的封裝邊界范圍,即包圍空間實體的左下角和右上角坐標。當用戶進行空間查詢時,首先計算出用戶查詢對象所在格網,然後通過格網號,就可以快速檢索到所需的空間實體。因此確定合適的格網級數、單元大小是建立空間格網索引的關鍵,太大或太小均不合適,這就需要進行多次嘗試,確定合適的網格大小,以保證各單元能均勻落在網格內。利用ArcSDE的索引表創建功能,記錄每一網格單元的實體分布情況,形成圖層空間索引表。根據空間索引表,ArcSDE實現了對空間數據的快速查詢。

2.柵格數據空間索引

柵格數據的空間索引通過建立多級金字塔結構來實現。以高解析度柵格數據為底層,逐級抽取數據,建立不同解析度的數據金字塔結構,逐級形成較低解析度的柵格數據。該方法通常會增加20%左右的存儲空間,但卻可以提高柵格數據的顯示速度。在資料庫查詢檢索時,調用合適級別的柵格數據,可提高瀏覽和顯示速度。

(四)入庫數據校驗

入庫數據的質量關繫到系統評價分析結果的准確性。數據在生產中就需要嚴格進行質量控制。依據數據生產流程,將數據質量控制分成生產過程式控制制和結果控制。生產過程式控制制包括數據生產前期的質量控制、數據生產過程中的實時質量控制,結果質量控制為數據生產完成後的質量控制(裴亞波等,2003)。對入庫數據的校驗主要是進行數據生產完成後的質量控制和檢查。

1.規范化檢查

(1)代碼規范化:所有地理代碼盡量採用國家標准和行業標准,例如,行政代碼採用中華人民共和國行政區劃代碼國標。

(2)數據格式規范化:所有數據採用標准交換數據格式,例如,矢量數據採用標准輸出Coverage格式和E00格式。

(3)屬性數據和關系數據欄位規范化:所有屬性數據和關系數據提前分門別類地設計欄位的內容、長短和格式,操作過程中嚴格執行。

(4)坐標系統規范化:本系統所有與空間有關的數據採用統一的空間坐標系統,即地理坐標系統。

(5)精度規范化:所有數據按照數據精度與質量控制中所要求的精度進行採集和處理。

(6)命名規范化:所有數據按照命名要求統一命名,便於系統的查詢。

(7)元數據規范化:依照元數據標准要求,進行元數據檢查。

2.質量控制

數據質量是GIS成敗的關鍵。對於關系型資料庫設計,只要能保證表的實體完整性和參照完整性,並使之符合關系資料庫的三個範式即可。對於空間資料庫設計,則不僅要考慮數據采樣、數據處理流程、空間配准、投影變換等問題,還應對數據質量做出定量分析。

數據質量一般可以通過以下幾個方面來描述(吳芳華等,2001):

(1)准確度(Accuracy):即測量值與真值之間的接近程度,可用誤差來衡量;

(2)精度(Precision):即對現象描述得詳細程度;

(3)不確定性(Uncertainty):指某現象不能精確測得,當真值不可測或無法知道時,就無法確定誤差,因而用不確定性取代誤差;

(4)相容性(Compatibility):指兩個來源不同的數據在同一個應用中使用的難易程度;

(5)一致性(Consistency):指對同一現象或同類現象表達的一致程度;

(6)完整性(Completeness):指具有同一準確度和精度的數據在類型上和特定空間范圍內完整的程度;

(7)可得性(Accessibility):指獲取或使用數據的容易程度;

(8)現勢性(Timeliness):指數據反映客觀現象目前狀況的程度。

塔里木河流域生態環境動態監測系統的所有數據在數據質量評價後,還需要從數據格式、坐標一致性等方面進行入庫質量檢驗,只有通過質量檢驗的數據才可以入庫。

3.數據檢驗

空間數據質量檢驗包括以下步驟:

(1)數據命名是否規范,是否按設計要求命名;

(2)數據是否能夠正常打開;

(3)投影方式是否正確;

(4)坐標系統是否正確;

(5)改錯是否完成,拓撲關系是否建立;

(6)屬性數據是否正確,包括欄位設置是否依據設計進行、是否有空屬性記錄、是否有屬性錯誤記錄等。

關系數據質量檢驗包括以下步驟:

(1)數據命名是否規范,是否按設計要求命名;

(2)數據是否能夠正常打開;

(3)數據欄位是否按設計要求設置;

(4)是否有空屬性記錄;

(5)是否有屬性錯誤記錄。

屬性數據的校驗,主要採用以下三種方式:

(1)兩次錄入校驗:對一些相互之間毫無關聯的數據,進行兩次的錄入,編寫程序對兩次錄入的結果進行比較,找出兩次錄入結果不一樣的數據,查看正確值,進行改正。

(2)折線圖檢驗:對一些相互之間有關聯的序列數據,如人口統計數據,對這一類數據,編寫程序把數據以折線圖的形式顯示在顯示器上,數據的序列一般都有一定規律,如果出現較大的波動,則需對此點的數據進行檢查修改。

(3)計算校驗:對一些按一定公式計算後所得結果與其他數據有關聯的數據,如某些數據的合計等於另一數據,編寫程序對這類數據進行計算,計算結果與有關聯的數據進行比較,找出結果不一樣的數據,查看正確值,進行改正。

圖形數據的校驗,主要包括以下步驟(陳俊傑等,2005):

(1)圖層校驗:圖形要素的放置圖層是唯一的。對於入庫的Coverage數據,系統將根據圖層代碼進行檢查,確保圖形要素對層入座。

(2)代碼檢查:圖形要素的代碼是唯一的。對於入庫的Coverage數據,系統將根據入庫要素代碼與特徵表中的代碼進行比較,確保入庫數據代碼存在,杜絕非法代碼入庫。

(3)類型檢查:對入庫的數據,檢查該要素的類型與特徵表中的類型是否一致,確保圖形要素對表入座。如點要素、線要素、面要素僅能賦相應的點、線、面代碼,且該代碼必須與特徵表中的數據類型代碼相同。

(4)范圍檢查:根據入庫的數據,確定該類要素的大體范圍(如X、Y坐標等),在數據入庫前,比較入庫數據與范圍數據的大小,若入庫數據在該范圍內,則入庫,否則給出提示檢查信息。

(五)數據入庫

1.遙感影像數據

利用空間數據引擎———ArcSDE可實現遙感影像數據在Oracle資料庫中的存儲和管理,在影像數據進行入庫時,應加入相應的索引和影像描述欄位。

遙感影像入庫步驟:

(1)影像數據預處理:要將塔里木河遙感影像資料庫建成一個多解析度無縫影像資料庫系統,客觀上要求資料庫中的影像數據在幾何空間、灰度空間連續一致。因此,在數據採集階段就需要對影像數據進行預處理,包括圖像幾何校正、灰度拼接(無縫鑲嵌)、正射處理、投影變換等。

幾何校正的目的是使校正後的圖像重新定位到某種地圖投影方式,以適用於各種定位、量測、多源影像的復合及與矢量地圖、DTM等的套合顯示與處理。幾何校正多採用二次多項式演算法和圖像雙線性內插重采樣法進行圖像校正。將糾正後具有規定地理編碼的圖像按多邊形圈定需要拼接的子區,逐一鑲嵌到指定模版,同時進行必要的色彩匹配,使整體圖像色調一致,完成圖像的幾何拼接,再採用金字塔影像數據結構和「從粗到精」的分層控制策略實現逐級拼接。

數字正射影像具有統一的大地坐標系、豐富的信息量和真實的景觀表達,易於製作具有「獨立於比例尺」的多級金字塔結構影像。可以採用DTM和外方位元素經過數字微分糾正方法,獲得數字正射影像,它的基本參數包括原始影像與正射影像的比例尺、采樣解析度等(方濤等,1997)。

投影變換需根據資料庫系統定義的標准轉換到統一的投影體系下。

(2)影像數據壓縮:隨著感測器空間解析度的提高和對遙感信息需求的日益增長,獲取的影像數據量成幾何級數增大,如此龐大的數據將佔用較大的存儲空間,給影像的存儲和傳輸帶來不便(葛詠等,2000)。目前,系統處理的遙感影像數據已達數百千兆,單個文件的影像數據最大達到了2G,這樣的數據量在調用顯示時速度很慢,對影像數據進行壓縮存儲,將大大提高影像訪問效率。本系統採用ArcSDE軟體提供的無損壓縮模式對入庫影像進行壓縮。

(3)影像導入:遙感影像的入庫可通過ArcSDE或入庫程序進行導入,並填寫相關的索引信息,在入庫時對大型的遙感影像數據進行自動分割,分為若乾的塊(tiles)進行存儲。

(4)圖像金字塔構建:採用ArcSDE提供的金字塔構建工具在入庫時自動生成圖像金字塔,用戶只需要選擇相應的參數設置即可。圖像金字塔及其層級圖像按解析度分級存儲與管理。最底層的解析度最高,並且數據量最大,解析度越低,其數據量越小,這樣,不同的解析度遙感圖像形成了塔式結構。採用這種圖像金字塔結構建立的遙感影像資料庫,便於組織、存儲與管理多尺度、多數據源遙感影像數據,實現了跨解析度的索引與瀏覽,極大地提高了影像數據的瀏覽顯示速度。

2.數字線劃圖

對紙圖數字化、配准、校正、分層及拼接等處理後,生成標准分幅和拼接存儲的數字矢量圖,就可以進行圖形數據入庫。

(1)分幅矢量圖形數據、圖幅接合表:按圖形比例尺、圖幅號、製作時間、圖層等方式,通過入庫程序導入到資料庫中,同時導入與該地理信息相對應的屬性信息,建立空間信息與屬性信息的關聯。

(2)拼接矢量圖形數據:按圖形比例尺、製作時間、圖層等方式,通過入庫程序導入到資料庫中,同時導入與該地理信息相對應的屬性信息,建立空間信息與屬性信息的關聯。

3.柵格數據

對紙圖數字化、配准、校正、分層及拼接等處理後,生成標准分幅和整體存儲的數字柵格圖,然後進行圖形數據入庫。

(1)分幅柵格圖形數據、圖幅接合表:按圖形比例尺、圖幅號、製作時間等方式,通過入庫程序導入到資料庫中。

(2)整幅柵格圖形數據:按比例尺、製作時間等方式,通過入庫程序導入到資料庫中。

4.數字高程模型

(1)分幅數字高程模型數據、圖幅接合表:按圖形比例尺、圖幅號、製作時間等方式,通過入庫程序導入到資料庫中。

(2)拼接數字高程模型數據:按比例尺、製作時間等方式通過入庫程序導入到資料庫中。

5.多媒體數據

多媒體數據入庫可根據多媒體資料庫內容的需要對入庫數據進行預處理,包括音頻、視頻信息錄制剪接、文字編輯、色彩選配等。對多媒體信息的加工處理需要使用特定的工具軟體進行編輯。由於音頻信息和視頻信息數據量巨大,因此,對多媒體數據存儲時需採用數據壓縮技術,現在的許多商用軟體已能夠直接存儲或播放壓縮後的多媒體數據文件,這里主要考慮根據數據顯示質量要求選擇採用不同的存儲格式。圖4-2為各類多媒體數據的加工處理流程。

圖4-2 多媒體數據加工處理流程圖

6.屬性數據

將收集的社會經濟、水利工程、生態環境等屬性資料,進行分析整理,輸入計算機,最後經過程序的計算處理,存儲到資料庫中,具體流程如圖4-3所示。

圖4-3 屬性數據入庫流程圖

Ⅷ 資料庫設計的基本步驟

資料庫設計的基本步驟

1、需求分析階段

進行資料庫設計首先必須准確了解與分析用戶需求(包括數據與處理)。需求分析是整個設計過程的基礎,是最困難和最耗費時間的一步。作為「地基」的需求分析是否做得充分與准確,決定了在其上構建資料庫「大廈」的速度與質量。需求分析做的不好,可能會導致整個資料庫設計返工重做。

2、概念結構設計階段

概念結構設計階段是整個資料庫設計的關鍵,它通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象,形成一個獨立於具體資料庫管理系統的概念模型。

3、邏輯結構設計階段

邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個資料庫管理系統所支持的數據模型,並對其進行優化。

4、物理設計階段

物理結構設計師為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構(包括存儲結構和存取方式)。

5、資料庫實施階段

在資料庫實施階段,設計人員運用資料庫管理系統提供資料庫語言及其宿主語言,根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫,編寫與調試應用程序,組織數據入庫,並進行測試運行。

6、資料庫運行和維護階段

資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行,在資料庫系統運行過程中必須不斷對其進行評估、調整與修改。

資料庫設計的基本原則

1、一致性原則:對數據來源進行統一、系統的分析與設計,協調好各種數據源,保證數據的一致性和有效性。

2、完整性原則:資料庫的完整性是指數據的正確性和相容性。要防止合法用戶使用資料庫時向資料庫加入不合語義的數據。對輸入到資料庫中的數據要有審核和約束機制。

3、安全性原則:資料庫的安全性是指保護數據,防止非法用戶使用資料庫或合法用戶非法使用資料庫造成數據泄露、更改或破壞。要有認證和授權機制。

4、可伸縮性與可擴展性原則:資料庫結構的設計應充分考慮發展的需要、移植的需要,具有良好的擴展性、伸縮性和適度冗餘。

5、規范化原則:資料庫的設計應遵循規范化理論。規范化的資料庫設計,可以減少資料庫插入、刪除、修改等操作時的異常和錯誤,降低數據冗餘度等。

Ⅸ 網站的資料庫如何設計


什麼是好的資料庫設計?

一些原則可為資料庫設計過程提供指導。第一個原則是,重復信息(也稱為冗餘數據)很糟糕,因為重復信息會浪費空間,並會增加出錯和不一致的可能性。第二個原則是,信息的正確性和完整性非常重要。如果資料庫中包含不正確的信息,任何從資料庫中提取信息的報表也將包含不正確的信息。因此,基於這些報表所做的任何決策都將提供錯誤信息。

所以,良好的資料庫設計應該是這樣的:

  • 將信息劃分到基於主題的表中,以減少冗餘數據。

  • 向 Access 提供根據需要聯接表中信息時所需的信息。

  • 可幫助支持和確保信息的准確性和完整性。

  • 可滿足數據處理和報表需求。


設計過程

設計過程包括以下步驟:

  • 確定資料庫的用途:這可幫助進行其他步驟的准備工作。

  • 查找和組織所需的信息:收集可能希望在資料庫中記錄的各種信息,如產品名稱和訂單號。

  • 劃分到表中的信息:將信息項劃分到主要的實體或主題中,如「產品」或「訂單」。每個主題即構成一個表。

  • 關閉信息項目導入的列 確定希望在每個表中存儲哪些信息。每個項將成為一個欄位,並作為列顯示在表中。例如,「雇員」表中可能包含「姓氏」和「聘用日期」等欄位。

  • 指定為主鍵:選擇每個表的主鍵。主鍵是一個用於唯一標識每個行的列。例如,主鍵可以為「產品 ID」或「訂單 ID」。

  • 設置表關系:查看每個表,並確定各個表中的數據如何彼此關聯。根據需要,將欄位添加到表中或創建新表,以便清楚地表達這些關系。

  • 優化您的設計:分析設計中是否存在錯誤。創建表並添加幾條示例數據記錄。確定是否可以從表中獲得期望的結果。根據需要對設計進行調整。

  • 應用規范化規則:應用數據規范化規則,以確定表的結構是否正確。根據需要對表進行調整。


參考:資料庫設計基礎