建立資料庫的六個步驟分別是什麼
建立資料庫的六個步驟:1、需求分析;2、概念結構設計;3、邏輯結構設計;4、實體結構設計;5、資料庫實作;6、資料庫的運作與維護。
建立資料庫的六個步驟:
依照規格設計的方法,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
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,邏輯設計和實體設計與選用的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準確了解並分析使用者需求(包括資料與處理)。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且準確,決定了在其上建立資料庫大樓的速度與品質。需求分析做的不好,會導致整個資料庫設計重做。
需求分析的任務,是透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,明確使用者的各種需求,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,不僅能依照目前應用需求來設計。
調查的重點是,資料與處理。達到資訊要求,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。
資料流程圖表達了資料和處理過程的關係,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,系統中的資料也逐級分解,形成若干層次的資料流程圖。系統中的資料則是藉助資料字典(data dictionary,DD)來描述。資料字典是系統中各類資料描述的集合,資料字典通常包括資料項,資料結構,資料流,資料存儲,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,它透過對使用者需求進行綜合,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。即先定義全域概念結構的框架,再逐步細化。
自底向上。即先定義各局部應用的概念結構,然後再將他們整合起來,得到全局概念結構。
逐步擴張。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產生其他的概念結構,直到整體概念結構。
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所支援的資料模型,並且會進行最佳化。
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整體的E-R圖。
各分E-R圖之間的衝突主要有三類:屬性衝突,命名衝突,和結構衝突。
E-R圖向關係模型的轉換,要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯繫轉換為關係模式,如何決定這些關係模式的屬性和碼。
4、物理設計階段
物理設計是為邏輯資料結構模型選取一個最適合應用環境的實體結構(包括儲存結構和存取方法)。
首先要對執行的事務詳細分析,取得選擇實體資料庫設計所需的參數,其次,要充分了解所使用的RDBMS的內部特徵,特別是系統提供的存取方法和儲存結構。
常用的存取方法有三個類別: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、資料庫實作階段
資料庫實作階段,設計人員運作DBMS提供的資料庫語言(如sql)及其宿主語言,依據邏輯設計和實體設計的結果建立資料庫,編制和調試應用程序,組織資料入庫,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。
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InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

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MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
