Database Relation Design Theory Slides

中北大学数据库概论实验报告五（关系模式优化---设计型实验）1. 实验名称: 实验五 关系模式优化---设计型实验2. 实验目的（1）复习巩固数据定义语句、查询语句。（2）能够应用范式理论以及关系分解算法设计满足3NF的关系模型，为后续实验打好基础。3. 实验内容依据关系模式分解算法设计满足3NF的关系模式，熟练掌握SQL数据查询和数据定义语句，编写相关SQL语句验证所设计的关系模型是否消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常，同时验证模式分解是否具有无损链接性。通过本次实验，我们深入学习了数据库设计和优化的关键概念。实验巩固对数据定义语句和查询语句的理解，以及如何运用范式理论和关系分解算法来设计满足第三范式（3NF）的关系模型。以下是实验涉及的具体知识点：1. 数据定义语句（DDL）: 包括创建数据库、创建表、修改表和删除表等操作。2. 数据查询语句（DQL）: 使用SELECT语句进行数据查询，支持复杂查询。3. 数据插入语句（DML）: INSERT INTO用于向表中插入新的记录。4. 数据删除语句: DELETE FROM用于删除表中的记录。5. 数据修改语句: UPDATE语句用于修改已存在的记录。6. 关系模式与范式理论: 应用关系模式分解算法，消除数据冗余和避免异常。7. 无损链接性验证: 验证分解后保持无损链接性，确保数据完整。

本书涉及滤波器、匹配网络、高频半导体器件、放大器、混频器和振荡器的原理分析和设计方法。利用MATLAB数学工具软件，开发了多种与本书内容相关的模拟或解题软件，供读者使用。

This ebook provides a foundational understanding of database design principles. Geared towards beginners, it explores core concepts using accessible language and practical examples. Readers will gain insights into data modeling, relational databases, and best practices for building efficient and scalable databases.

非规范化设计 规范化的最终产物是一系列相关的表，这些表构成了数据库。但有时候，为了得到简单的输出，你得连接多个表，这影响了查询的性能。在这种情况下，更明智的做法是引入一定程度的冗余，包括引入额外的列或额外的表。为了提高性能，在表中故意引入冗余的做法称为非规范化。 考虑非规范化的情况 大量频繁的查询过程涉及的表都需要进行连接。 主要的应用程序在执行时要将表连接起来进行查询。 对数据的计算需要临时表或进行复杂的查询。

数据库设计报告 存储过程：查询销售记录 CREATE PROCEDURE [dbo].search_sell_rec @id varchar(8), @name varchar(30), @time varchar(30), @mid varchar(8) AS IF (@mid = '') BEGIN SELECT P.p_id AS pid, P.p_name AS pname, P.p_scale AS pscale, S.s_qty AS sqty, S.s_price AS sprice, S.s_time AS stime, E.e_name AS ename FROM product P, sell S, employee E WHERE P.p_id LIKE '%' + @id + '%' AND P.p_name LIKE '%' + @name + '%' AND S.s_time LIKE '%' + @time + '%' AND S.p_id = P.p_id AND S.e_id = E.e_id ORDER BY S.s_id DESC END IF (@mid != '') BEGIN SELECT P.p_id AS pid, P.p_name AS pname, P.p_scale AS pscale, S.s_qty AS sqty, S.s_price AS sprice, S.s_time AS stime, E.e_name AS ename, P.p_qty AS pqty FROM product P, sell S, employee E WHERE P.p_id LIKE '%' + @id + '%' AND P.p_name LIKE '%' + @name + '%' AND S.s_time LIKE '%' + @time + '%' AND S.m_id = @mid AND S.p_id = P.p_id AND S.e_id = E.e_id ORDER BY S.s_id DESC END GO

数据库课程设计是一个综合性的学习过程，让学生通过实际项目来理解和应用数据库理论、技术和工具。以下是一个关于数据库课程设计的基本框架和要点： 一、课程设计目的数据库课程设计的主要目的是在学生系统地学习了数据库原理课程后，通过综合运用所学知识，设计并开发一个小型的管理信息系统（MIS）。这一过程培养学生的动手能力，使他们能够将书本上的知识用于解决实际问题，并深入理解和灵活掌握教学内容。 二、课程设计内容数据库课程设计通常包括以下几个方面的内容： 需求分析： 功能需求界定：明确系统的目标用户群、业务流程以及所需处理的数据类型。 需求规格说明书：编写详细的文档，包括系统的输入输出定义、处理流程描述以及数据间的关联性，确保项目团队对需求有共同的理解。 概念设计： 实体关系识别：通过绘制ER图来直观展现系统内的实体及其相互间的关系。 属性定义：为每一个实体定义其属性，包括数据类型、字段长度、是否可为空等关键信息。 逻辑设计： 关系模式转换：将ER图转换成具体的关系数据库模型，设计表结构。 表间关系定义：明确不同表之间的联系，通过外键实现参照完整性约束。 索引设计：根据查询需求合理设计索引，提升数据检索效率。 物理设计：根据具体的数据库管理系统，设计表的物理存储结构。

Database Systems: Design, Implementation, and Management, Ninth Edition by Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob explores fundamental principles and advanced techniques in designing robust database systems. This edition covers essential topics, including database architecture, SQL programming, data modeling, and practical database management solutions. Emphasis is placed on best practices in database design and the lifecycle of database implementation—from conception to deployment and ongoing maintenance. Key chapters address normalization, relational and non-relational databases, and security protocols vital for modern data environments.

数据库设计指南 一、数据库设计概述 数据库设计是创建高效数据库系统的基础步骤，它涉及对数据结构的设计，确保数据能够被有效地存储、管理和检索。良好的数据库设计可以提高系统的性能，并减少后期维护的成本。 二、数据库设计的重要性 提高数据质量：通过规范化等技术手段，减少数据冗余，避免数据不一致的问题。 增强安全性：合理规划用户权限，确保敏感数据的安全性。 提升性能：合理的设计可以减少查询时间和提高系统的响应速度。 简化管理：良好的设计有助于简化数据库的日常管理工作。 三、数据库设计的基本步骤 需求分析：明确数据库所需实现的功能和目标。 概念设计：采用ER模型等工具来表示实体及其之间的关系。 逻辑设计：将概念模型转换为特定DBMS支持的数据模型（如关系模型）。 物理设计：选择合适的存储结构和访问机制。 实施与部署：基于设计完成数据库的构建。 测试与维护：确保数据库正常运行，并进行持续的优化和维护。 四、关键技术标签 Oracle：一种广泛使用的商业关系数据库管理系统，提供了强大的数据处理能力和丰富的功能特性。 SQL：用于管理和操作关系数据库的标准语言，包括数据定义、数据操纵和数据控制等功能。 五、版权和法律声明 文档开头提到了版权信息和法律声明，这些内容强调了文档的版权归属以及复制或传播该文档所需的条件。这些声明对于保护出版者和作者的权益至关重要。 六、软件许可和免责声明 文档中提到的许可条款表明，Pervasive Software Inc.仅按照随附的许可协议以“现状”的形式提供软件和文档产品。此外，还明确了Pervasive Software Inc.不对软件或文档内容做出任何明示或暗示的保证，这有助于界定双方的权利和义务。 七、商标声明 文档列举了一系列商标信息，包括...

All fresh questions from the interviews of Oracle, Microsoft, Amazon and other big firms about Oracle database design and administration.