❶ 如何做好数据库需求分析
数据库设计
1、数据库需求分析
1）针对超市进销存管理系统，分别对采购部门、销售部门和库存保管部门进行详细的调研和分析，总结出如下的需求信息：
商品按类管理，所以需要有一商品类型信息。
商品必须属于一个商品类型。
如果一个商品类型存在商品，或存在下级商品类型，则该类型不可删除。
需要记录供应商品信息。
在涉及商品数量的地方，要给出相应的单位。
商品销售信息单中要包含登记商品销售数量、单价等信息。
在进货信息中要包含商品供应商等信息。
商品报损要有报损原因。
进货、销售、报损操作要有相应操作员信息。
只有管理员登录之后才可以使用系统。
默认的管理员不可以删除。
进货、销售、库存、报损信息都要可以添加、修改、删除、分类查找。
当进行进货、销售和报损操作后，能相应更新库存。
需要对进货、销售、库存、报损进行分析，总结热门商品。
2）经上述系统功能分析和需求总结，考虑到将来功能的扩展，设计如下的数据项和数据结构：
商品类型信息，包括数据项有：商品类型编号、商品类型名称等。
商品信息，包括的数据项有：商品编号、商品名称、商品介绍、库存量等。
商品单位信息，包括单位编号、单位名称等。
供应商信息，包括供应商名称、介绍等。
进货信息，包括进货商品、数量、单位、单价、进货时间经手人等。
销售信息，包括销售商品、数量、单位、单价、登记时间等。
报损信息，包括报损商品、数量、单位、原因、登记时间等。
管理员信息，包括管理员账号、密码、是否是默认账号等。
2、数据库概念结构设计
本系统根据以上的设计规划出的实体有：商品类型信息实体、商品信息实体、商品单位信息实体、供应商信息实体、进货信息实体、销售信息实体、报损信息实体和管理员信息实体。
❷ 如何进行数据库性能分析
使用RichAPM可以直接针对不同类型的数据库性能进行分析，包括MySQL、Oracle、SQL Server三类关系型数据库及Memcache、redis两类非关系型数据库。
❸ 数据库在数据分析中如何应用
数据库一般分为联系型数据行和非联系型数据库，联系型数据库指的是采用了联系模型来组织数据的数据库，其以行和列的局势来存储数据，以便于用户理解，联系型数据库这个系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。那非联系型数据库便是NoSQL的产生十分好的解决大规模数据集合多重数据品种带来的应战，尤其是大数据使用难题。联系型数据库和非联系型数据库在大数据分析的领域中使用的不可谓不多。
那首要简略介绍一下非联系型数据库的长处——易扩展、数据量大、功能高、数据库结构简略。这些长处决议了它在架构的层面上的可扩展才能十分强，读写功能也很高，尤其是数据之间的无联系性，这也是其差异于联系型数据库的最大特色。
联系型数据库的特色在于储存方法采用表格的方法，白用结构化的方法存储数据，为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小联系表的局势进行存储，这样数据管理的就可以变得十分清晰和一目了然。同时联系型数据库只具有纵向扩展才能，扩展的空间也是有限的，因而在数据分析和数据处理中需求格外留意。
别的，尽管联系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，可是一旦面对海量数据的处理的时分功率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时分功能就会下降，那么在面对海量数据进行大数据分析的时分，就要格外留意在读写的进程当中。
关于数据库在数据分析中如何应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❹ 如何分析数据库
1、首先你要研究那个网站是干啥的，涉及的行业，毕竟隔行如隔山嘛。
2、自己模拟他的数据库，分析所有用到的数据，然后分类，然后根据1-4范式写成库。
3、对照自己的库，看看那部分比较薄弱，从最弱的环节侵入。
4、你有空研究这些，不如研究破开网站，找到他的库的用户名和密码，囧！