数据库模式(Schema),又称逻辑模式,是数据库中描述全体数据逻辑结构和特征的方式。它是所有用户公共数据视图的综合,满足不同用户的需求。每个数据库只有一个模式,它作为数据库系统结构的中间层,与数据的物理存储细节和硬件环境无关,也与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。
数据库模式构建数据库结构的逻辑蓝图
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数据库模式:数据蓝图
数据库模式:数据蓝图
模式,也称为逻辑模式,如同数据库的蓝图,它定义了数据库的整体逻辑结构和特征。具体来说,模式涵盖以下方面:
数据项描述: 包括数据项的名称、数据类型、允许的取值范围等。
数据关系: 明确数据项之间的关联方式,例如一对一、一对多或多对多关系。
安全性和完整性: 规定数据的安全性要求以及确保数据完整性的约束条件。
公共数据视图: 整合所有用户的需求,提供统一的数据视图。
每个数据库都只有一个模式,它独立于物理存储细节和硬件环境,也与具体的应用程序、开发工具和编程语言无关。
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表空间
段
范围
数据库块
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Oracle数据库的逻辑结构自上而下可分为:
方案(Schema): 数据库用户的逻辑视图,包含该用户的所有数据库对象。
表空间(Tablespace): 数据库的存储逻辑单元,由一个或多个数据文件组成,用于存放数据库对象。
段(Segment): 用于存储特定数据库对象的存储结构,如数据段、索引段等,一个数据库对象对应一个或多个段。
区间(Extent): 段的空间分配单元,由多个连续的数据块组成,用于存储段的数据。
数据块(Data Block): 数据库最小的存储单元,由多个字节组成,用于存储实际数据。
各个逻辑结构层级之间存在包含关系,数据块组成区间,区间组成段,段组成表空间,最终构成完整的数据库。
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数据库蓝图:从概念到实现
数据库设计是将现实世界的信息需求转化为数据库结构的过程。它是一个迭代的过程,需要仔细分析需求、选择合适的模型、定义数据结构,并最终实现数据库系统。
成功的数据库设计需要考虑以下几个关键方面:
需求分析: 准确理解用户需求,明确数据库需要存储哪些信息,以及如何使用这些信息。
数据建模: 选择合适的模型(例如关系模型、文档模型等)来表示数据,并定义数据表、字段及其关系。
数据规范化: 消除数据冗余,确保数据的一致性和完整性。
性能优化: 考虑查询效率、数据存储空间等因素,选择合适的索引策略和存储方案。
安全性: 采取措施保护数据安全,防止未授权访问和数据泄露。
数据库设计是一个复杂的任务,需要综合考虑各种因素,才能打造出高效、可靠、安全的数据库系统。
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