집 굴뚝 데이터베이스 디자인 사용의 기본. 데이터베이스 디자인 기초

데이터베이스 디자인 사용의 기본. 데이터베이스 디자인 기초

번역

데이터베이스는 웹 개발 세계의 대부분의 프로젝트를 포함하여 모든 곳에서 사용됩니다. 가장 단순한 블로그와 카탈로그부터 진지한 소셜 웹 프로젝트까지 모든 것. 사이트 및 관련 데이터베이스의 복잡성에 관계없이 각각 효율적이고 안정적으로 작동하려면 신중한 설계가 필요합니다.

이 문서에서는 최종 목적에 관계없이 좋은 데이터베이스 계획을 개발하기 위한 기본 사항을 다룹니다. 모든 데이터베이스 디자인 옵션에는 따라야 할 일련의 표준 규칙과 모범 사례가 있습니다. 이는 데이터베이스를 체계적으로 유지하고 더 스마트하고 효율적인 방식으로 사이트와 상호 작용할 수 있도록 도와줍니다.

데이터베이스에는 어떤 기능이 필요합니까?

계획에 사용되는 첫 번째 방법은 데이터베이스에 저장해야 하는 내용과 사이트에 필요한 내용에 따라 종이나 기타 방법으로 메모하는 간단한 브레인스토밍입니다. 특정 사례에 사용될 특정 필드와 테이블에 대해 생각하지 마십시오. 모든 특정 사항은 나중에 논의할 것입니다. 이 단계의 목표는 데이터베이스 구조에 대한 일반적이고 완전한 그림을 얻은 다음 이를 구체화하고 더 세부적으로 만드는 것입니다. 처음보다 나중에 계획에 요소를 추가하는 것이 더 어려울 수 있습니다.

사진: 바이너리에이프

데이터베이스에서 벗어나세요.사이트에서 무엇이 필요할지 생각해 보세요. 예를 들어, 사람들을 하나로 모으는 웹사이트를 만들고 싶다면 사용자가 저장할 데이터에 대해 즉시 생각하기 시작할 수 있습니다. 잊어버리고 나중을 위해 미루세요. 사용자와 그에 대한 정보가 데이터베이스에 저장되어야 한다고 적어 두는 것이 더 좋습니다. 그리고 또 뭐? 사용자는 귀하의 사이트에서 무엇을 하게 될까요? 게시물을 게시하고, 파일과 사진을 업로드하고, 서로 메시지를 쓰나요? 따라서 데이터베이스는 기록, 파일, 사진, 메시지 등 모든 정보를 저장해야 합니다.
사용자는 귀하의 사이트와 어떻게 상호 작용합니까? 예를 들어, 좋아하는 요리법을 검색하거나, 특정 커뮤니티에서 사용할 수 있는 기록에 액세스하거나, 제품을 검색하거나, 최근에 보고 구매한 제품 목록을 확인해야 합니까? 데이터베이스에는 레시피, 특정 사용자 집단이 액세스할 수 있는 "폐쇄형" 기록, 제품에 대한 정보를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 특정 제품과 사용자를 연결하는 기능도 있어야 합니다.

필수 테이블 및 필드 결정

다음 단계는 데이터베이스에 필요한 테이블과 필드를 결정하는 것입니다. 이것이 개발의 핵심이자 가장 어려운 부분이다. 테이블 연결을 위한 올바른 방법 사용, 각 테이블의 데이터 구조 정의, 이 데이터를 여러 테이블에 분산시킬 필요성 식별 등 이러한 모든 문제는 실제 데이터베이스 설계 중에 발생합니다. 이제 분명히 필요한 테이블과 필드의 목록을 최대한 구체적으로 정의해야 합니다. 이 과정에서 데이터베이스의 효율성과 보안을 향상시키기 위해 일부 요소가 재구성되거나 재구성될 수 있습니다.

데이터 모델링 도구 사용

이제 사이트에서 수행해야 할 작업을 알았으므로 저장해야 할 특정 정보가 무엇인지 결정할 차례입니다. 여기에는 데이터베이스 설계 도구, 특히 MySQL Workbench 또는 시각적 데이터베이스 모델을 생성할 수 있는 기능이 있는 도구가 매우 적합합니다. Gliffy는 다양한 순서도와 데이터베이스 모델을 생성하기 위한 탁월한 무료 온라인 도구입니다.

제 생각에는 더 잘 알려진 고품질 도구인 Microsoft Visio(Windows 전용, 가격 $249.99)도 있습니다. 그러나 놀라지 마십시오. 더 저렴한 대안이 있으며, 그 중 다수는 위에서 언급한 두 가지를 포함하여 오픈 소스 프로젝트입니다.
데이터베이스 모델을 생성하는 데 필요한 일반적인 그래픽 규칙과 표준 시각적 요소를 숙지하고 순서도와 다이어그램을 사용하여 사전 계획을 시작하세요. 이렇게 하면 특정 데이터베이스가 생성되기 전에 논리적 오류를 피할 수 있습니다.

데이터 그룹화 및 분리

필드와 관련하여 특정 데이터를 그룹화할 시기와 그룹화하지 않을 시기를 아는 것도 중요합니다. 한 필드에 어떤 정보가 있어야 하는지 또는 그 반대인지 결정하는 좋은 방법은 정보의 일부를 변경할 필요가 있는지 고려하는 것입니다. 예를 들어, 주소를 1) 거리, 2) 시, 3) 주, 4) 우편번호, 5) 국가로 나누어 저장해야 할까요?
이것이 사이트 기능의 필수적인 부분입니까(아마도 사용자나 관리자는 주소나 주별로 다른 사용자를 검색하기를 원할 것입니다), 아니면 단순히 데이터베이스가 차지하는 디스크 공간의 증가입니까? 이것이 그다지 중요하지 않다면 하나의 문자열 필드만 업데이트할 수 있는데 왜 5개의 필드를 변경하여 데이터베이스를 로드해야 합니까? 보다 편리한 옵션은 필드가 분리된 HTML 형식에서 이 데이터를 얻고 데이터베이스에 주소를 추가하기 전에 해당 필드의 값을 한 줄로 결합하는 것입니다.
이는 단지 하나의 예일 뿐이지만, 사이트 기능을 유지하기 위해 테이블 필드를 구성하는 가장 효과적인 방법, 테이블 필드를 결합할 시기, 분리할 시기를 항상 알고 있어야 합니다.

데이터베이스 정규화

정규화는 정보를 보다 효율적으로 저장할 수 있도록 고안된 일련의 지침입니다. 우리는 이미 가장 널리 사용되는 정규 형식에 포함된 몇 가지 중요한 기본 관행을 언급했습니다. 5가지 정규형이 있습니다. 요구 사항에 따라 이러한 일반 형식과 설계 데이터베이스에 익숙해지는 것이 유용할 것입니다.
데이터베이스 정규화는 큰 주제이지만 이미 기본 사항을 이해하면 엄청난 도움이 됩니다. 각 정규형과 정규화 전반에 대한 기본적인 이해를 위해서는 반드시 다음을 살펴보시기 바랍니다.

국가 예산 전문가

교육 기관

"자동화대학

그리고 정보이온 기술 No. 20"

작업 프로그램

학문적 규율 _ OP.07 데이터베이스 설계의 기초

전문 코드/전문 분야 230401 정보시스템(산업별)

훈련 수준: __ 베이스 ________

모스크바

2015

승인됨

PCC 회의에서 "도서관과학", "IS(산업별"), "OTZI"

"의 프로토콜 번호 » ______ 2015 G.

의장

_____________________________/그녀의. 쉬베츠/

학문 분야 프로그램은 전문 230401 정보 시스템 및 커리큘럼에 대한 연방 주 교육 표준의 요구 사항에 따라 개발되었습니다.

나는 승인했다

교육 구조 단위 "BTM"의 책임자

_____________________________/T.I. 스테냐예바/

동의함

머리 교육 및 방법론 부서

_____________________________/S.E. 코발렌코/

"_____" __________20__

개발자(작성자): ____ Fedotkina M.V., 교사 _______ _________________________________________________

이름, 직위, 자격 카테고리

검토자:

외부:______________________________________________

(성명, 근무지, 직위, 자격항목(학위, 직위)

콘텐츠

피.

학업 징계 프로그램 여권

학문적 규율의 구조와 내용

학문적 규율의 이행을 위한 조건

학문 분야 습득 결과 모니터링 및 평가

1. 교육 규율의 실무 프로그램 여권

"OP.07 데이터베이스 설계의 기초"

학문 분야의 작업 프로그램은 전문 SVE 230401 "확대 전문 그룹의 정보 시스템(산업별)(기본 수준) 230000 정보학 및 컴퓨터 기술에 대한 연방 주 교육 표준에 따른 주요 전문 교육 프로그램의 일부입니다. .

학문 분야의 작업 프로그램은 230000 정보학 및 컴퓨터 과학 전문 그룹을 위한 선택 과정과 성인 실업자를 위한 고급 훈련 과정으로 추가 직업 교육에 사용될 수 있습니다.

학문분야 “데이터베이스설계기초”는 특수분야를 숙달하기 위한 기초지식 수준을 형성하는 종합전문분야이다.

학문의 교육은 실용적인 방향을 가지고 있으며 "정보 기술", "운영 체제 및 환경", "컴퓨터 아키텍처 및 컴퓨팅 시스템"과 같은 다른 일반 전문 분야와 긴밀하게 연결되어 수행됩니다.

1.2. 주요 전문 교육 프로그램의 구조에서 학문 분야의 위치:

학문 분야는 전문 분야의 순환과 일반 전문 분야의 블록에 속합니다.

1.3. 학문 분야의 목표와 목표 - 학문 분야 습득 결과에 대한 요구 사항:

"데이터베이스 설계 기초" 분야를 공부하는 것은 일반 역량(OK 1-10)과 PC 1.1, PC 1.2, PC 1.3, PC 1.7, PC 1.9를 개발하는 것을 목표로 합니다. 전문 분야 230401 정보 시스템에 대한 연방 주 교육 표준에 따름(산업별):
OK 1. 미래 직업의 본질과 사회적 중요성을 이해하고, 이에 대한 지속적인 관심을 보여주세요.

확인 2. 자신의 활동을 조직하고, 전문적인 작업을 수행하는 표준 방법과 방식을 선택하고, 효율성과 품질을 평가합니다.

OK 3. 표준적인 상황과 비표준적인 상황에서 결정을 내리고 그에 대한 책임을 집니다.

확인 4. 전문 업무의 효과적인 수행, 직업적, 개인적 발전에 필요한 정보를 검색하고 사용합니다.

확인 5. 전문적인 활동에 정보 통신 기술을 사용하십시오.

OK 6. 팀과 팀으로 일하고 동료, 경영진, 소비자와 효과적으로 소통합니다.

OK 7. 업무를 완수한 결과, 팀원(부하)의 업무에 대해 책임을 진다.

확인 8. 전문적 및 개인적 개발 작업을 독립적으로 결정하고, 자기 교육에 참여하고, 의식적으로 전문적 개발을 계획합니다.

확인 9. 전문 활동에서 기술이 자주 변화하는 상황을 탐색합니다.

OK 10. 습득한 전문지식을 활용하는 등 군의무를 수행한다(청년의 경우).

PC 1.1. 정보 시스템의 사용 및 기능을 분석하기 위한 데이터를 수집하고, 보고 문서 준비에 참여하고, 정보 시스템 수정을 위한 프로젝트 문서 개발에 참여합니다.

PC 1.2. 전문적인 활동의 대상을 사용하기 위한 방법, 도구 및 기술을 개발할 때 관련 전문가와 상호 작용합니다.

PC 1.3. 업무 할당에 따라 정보 시스템의 개별 모듈을 수정하고 변경 사항을 문서화합니다.
PC 1.7. 귀하의 역량 내에서 정보 시스템을 설치 및 구성하고 작업 결과를 문서화하십시오.

PC1.9. 정보 시스템의 업데이트, 기술 지원 및 데이터 복구에 대한 규정을 따르고 기술 문서를 사용하여 작업하십시오.

규율을 숙달한 결과, 학생은 다음을 수행해야 합니다.

가능하다:

관계형 데이터베이스를 설계합니다.

쿼리 언어를 사용하여 프로그래밍 방식으로 데이터베이스에서 정보를 검색합니다.

알다:

데이터베이스 이론의 기초;

데이터 모델 관계형 모델 및 데이터베이스 디자인의 기능, ER 모델링에 사용되는 시각적 도구;

관계 대수학의 기초; 데이터베이스 설계 원칙,

데이터 일관성 및 무결성 보장

데이터베이스 구조 설계 도구; SQL 쿼리 언어
1.4. 학문 분야의 대략적인 프로그램을 익히는 데 권장되는 시간:

최대 학생 작업량 168 다음을 포함한 시간:

학생의 필수교실 수업량 112 시간,

학생의 독립적인 작업 56 시간.

2. 학문 분야의 구조와 내용 예시

2.1. 학문 분야의 범위와 학문의 종류

교육사업의 종류

시간 볼륨

168

필수교실 수업부하(총계)

112

포함:

실험실 작업

실용적인 수업

시험지

교과 과정 (프로젝트) ( 제공되는 경우)

학생의 독립적 작업(총계)

포함:

교과 과정에 대한 독립적인 작업(프로젝트) 제공되지 않음

주제에 대한 보고서 준비:

- "미래의 정보 기술";

- "보고서를 만들 수 있는 Access 개체에 대해";

- “DBMS 발전을 위한 새로운 유망 방향의 의미”,

주제에 대한 프레젠테이션 준비:

- "Access에서 테이블을 정의하는 방법";

- "요청 생성 과정 - 선택";

주제에 대한 메시지 준비:

- "액세스 소프트웨어(SS)의 개체 및 목적";

- "개체 – 양식";

- “DBMS 방향 – Postgres”;

주제에 대한 요약:

- "테이블에서 속성을 삭제하는 방법";

- "Access에서 두 테이블 간의 관계를 설정하는 프로세스를 설명합니다."

개별 프로젝트 주제 구현:

- "수업 시간표";

양식에 따른 최종 인증 시험

2.2. 학문 분야의 주제 계획 및 내용 op.07 데이터베이스 설계의 기초

이름

섹션 및 주제

교육자료 내용, 실험 및 실습, 독립작업

학생, 교과 과정(프로젝트)

시간 볼륨

수준

개발

소개

데이터베이스 이론 소개

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업 제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생 제공되지 않음

"데이터베이스와 다른 분야의 관계"라는 주제에 대한 초록을 준비합니다.

섹션 1.

데이터 베이스. 기본 개념

주제 1.1. 데이터 모델의 기본 개념 및 유형

교육자료 내용

객체, 엔터티, 매개변수, 속성, 데이터 모델의 개념을 제공합니다. 정보 데이터 모델의 구성을 고려하십시오.

DBMS와 컴퓨터 소프트웨어 시스템에서의 위치.DBMS 기능. 데이터 표현 수준.

한 모델에서 다른 모델로의 변증법적 전환. 세 가지 유형의 논리 모델: 계층형, 네트워크형, 관계형. 논리적 및 물리적 데이터 독립성의 개념입니다.

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업 제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

1. "미래 정보 기술"주제에 대한 보고서 준비

주제 1.2. DBMS 아키텍처

교육자료 내용

데이터베이스 아키텍처(2계층 및 3계층 구조, 클라이언트-서버, 파일-서버)

실험실 작업제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

2. 주제에 대한 메시지: "액세스 소프트웨어(SS)의 개체 및 그 목적"

섹션 2: 데이터베이스 설계

114

주제 2.1. 디자인 컨셉

교육자료 내용

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 데이터 모델의 유형. 데이터 일관성과 무결성을 보장합니다. 데이터베이스 개발의 주요 단계.

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업

도메인 분석.

개념적 데이터베이스 모델 설계.

관계형 모델의 공식화.

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

3. "Access에서 테이블을 정의하는 방법" 주제에 대한 프레젠테이션

주제 2.2. 데이터 모델. 관계형 데이터 모델.

교육자료 내용

모델의 관계 유형: "일대일", "일대다" 및 "다대다". 데이터 모델 구축에 대한 관계형 접근 방식. 관계형 모델의 특징과 그것이 데이터베이스 디자인에 미치는 영향.

ER 모델링에 사용되는 시각적 도구 다대다 관계를 교차 관계 테이블로 변환합니다.

관계대수의 기본 연산

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

컴퓨터 구성의 백본-모듈 원리. 내부 컴퓨터 아키텍처 프로세서, 메모리. 주변 장치: 키보드, 모니터, 디스크 드라이브, 마우스, 프린터, 스캐너, 모뎀, 조이스틱; 멀티미디어 구성 요소. 컴퓨터 제어의 소프트웨어 원리. 운영 체제: 목적, 구성, 로딩. 컴퓨터 프로그램의 종류. 파일, 디렉터리(폴더)의 개념과 이름 할당 규칙. 파일 이름 템플릿. 파일의 경로입니다. 명령을 입력합니다. 프로그램 설치. 디렉토리 및 파일 작업.

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

4. 주제 요약: "테이블에서 속성을 삭제하는 방법"

주제 2.3. 데이터베이스 디자인

교육자료 내용

건설의 개념, 목적 및 원리.

인덱싱: 인덱스의 개념, 인덱스 파일의 종류. 인덱스를 생성, 활성화 및 삭제합니다. 재인덱싱 중입니다. 데이터 정렬, 검색 및 필터링.

테이블 간의 관계: 설정 및 삭제. 키 유형. 테이블 조인 방법.

프로그램 파일 생성. 프로그램의 모듈성. 변수의 범위.

메뉴 유형. 메뉴 작업: 생성, 수정, 활성화 및 삭제.

창 작업: 창 열기 및 닫기, 도움말 얻기.

화면 양식 만들기: 속성, 이벤트 및 메서드. 컨트롤: 속성, 이벤트 및 메서드.

보고서 생성 및 출력

실험실 작업

1. MS Access에서 데이터베이스를 생성합니다. 테이블 생성.

2. 테이블 생성.

3. 데이터 가져오기 및 내보내기

4. 데이터 가져오기 및 내보내기

5. 쿼리 만들기

6. 쿼리 만들기

7. 쿼리 만들기

8. 양식 만들기

9. 양식 만들기

10. 양식 만들기

11. 보고서 생성

12. 보고서 생성

13. 보고서 생성

14.

15. 메인 버튼 폼 만들기

실용적인 수업

데이터베이스 구조 설계.

테이블 정규화.

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

개별 프로젝트 주제 구현:

- "학생 도서관 업무 조직";

- "대학 인쇄소 업무 조직";

- "학생들을 위한 교육 여행 조직";

- "학생의 발전을 통제하는 조직";

- "수업 시간표";

주제 2.4.

데이터의 물리적 구성

교육자료 내용

스토리지 환경 메커니즘 및 DBMS 아키텍처

저장된 데이터의 구조

저장된 레코드의 주소 지정 유형. 저장된 기록 간의 연결 구성

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제: "어떤 Access 개체에 대한 보고서를 만들 수 있습니까?"에 대해 보고합니다.

주제 2.5.

관계형 데이터베이스 관리

교육자료 내용

데이터 관리는 데이터베이스 관리의 기초입니다. 데이터 관리의 기본 개념.

데이터 관리 조직. 데이터베이스 관리.

실험실 작업 제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제에 대한 메시지: "객체 – 양식"

섹션 3.

데이터베이스 언어

주제 3.1

언어 SQL

교육자료 내용

SQL 쿼리 언어

수정을 위한 SQL 쿼리 언어 명령: 데이터베이스 파일 생성, 테이블 생성, 레코드 추가, 편집 및 삭제.

데이터 선택 요청: 하나의 테이블 또는 여러 테이블에서 데이터를 선택하고, 데이터를 정렬 및 그룹화하고, 레코드 선택(필터링) 조건을 갖습니다.

실험실 작업

16. SQL 쿼리 생성

17. SQL 쿼리 생성

18. SQL 쿼리

19. SQL 쿼리

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제에 대한 프레젠테이션: "요청 생성 프로세스 - 샘플링"

섹션 4: 데이터베이스 사용

주제 4.1.

데이터베이스의 기능 보장

교육자료 내용

데이터베이스 관리 시스템의 구성

데이터베이스 작업을 위한 일반화된 기술

실험실 작업제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제 요약: "Access에서 두 테이블 간의 관계를 설정하는 프로세스 설명"

주제 4.2. 새로운 데이터베이스 기술

교육자료 내용

현대 정보 기술 – 정보 자원 모니터링

데이터베이스 및 애플리케이션 설계를 위한 사례 기술 적용

현대 정보 기술 – 웹 기술의 광범위한 사용을 통한 데이터 보급. 데이터 시각화 및 전자 참조 가이드 생성을 위한 GIS입니다.

실험실 작업제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제 보고: “DBMS 발전을 위한 새로운 유망 방향의 의미”

주제 4.3.

최신 DBMS

교육자료 내용

다중 플랫폼 DBMS. 특정 플랫폼을 타겟으로 하는 DBMS입니다.

XBase의 DBMS, Dbase 제품군의 데이터베이스 및 DBMS 개발 전망.

실험실 작업제공되지 않음

실용적인 수업제공되지 않음

시험지제공되지 않음

독립적 인 일재학생

주제에 대한 메시지: "DBMS 방향 – Postgres"

총:

168

3. 학문 분야의 시행 조건

3.1. 최소 물류 요구 사항

학문 분야를 구현하려면 컴퓨터 과학, 수학 및 컴퓨터 과학을 위한 강의실이 필요합니다.

교실 장비:

주요 장비 목록:

인터넷 접속이 가능한 네트워크 컴퓨터 수업;

학생 수에 따른 좌석 배치;

방법론적 문헌을 위한 캐비닛;

정보가 서 있다.

기술 교육 보조:

대화형 화이트보드 - Interwrite;

영사기 -엡손;

교사를 위한 컴퓨터 워크스테이션;

프린터-HP Deskjet 1280;

Scanner-Epson Perfect v200 사진.

작업장 장비 설명:

프로세서 유형 Intel® Core™ i5-2400

클럭 주파수가 3.10Ghz인 프로세서;

램 4.0 GB ;

HDD 2 결핵;

음향 시스템 - 천재;

운영 체제 - Windows 7x 32;

바이러스 백신 프로그램 - 마이크로소프트 보안 에센셜;

아카이버 프로그램-Winrar;

사무용 소프트웨어: 워드 프로세서, 스프레드시트 프로세서, 멀티미디어 프리젠테이션 작성용 프로그램 - Microsoft Office 2007;

데이터베이스 관리 시스템 - Microsoft Office 2007;

통합 소프트웨어 개발 환경 - Microsoft Office 2007;

시각 디자인 시스템 - Microsoft Office 2007.

3.2. 훈련을 위한 정보 지원

주요 소스:

Matrosov V.L., Zhdanov S.A., Soboleva M.L. 구조적 논리 다이어그램의 정보 시스템.-M.:MPGU, 2014.-105p.

Fufaev E.V., Fufaev D.E. 데이터베이스-M.: “아카데미”, 2011-320p.

추가 소스:

Matrosov V.L., Zhdanov S.A., Ivanova N.Yu., Manyakhina V.G., Kostin A.N. 정보학-M.: “아카데미”, 2012-336 p.

4. 학업 규율 숙달 결과 모니터링 및 평가

제어 및 평가학업 분야를 습득 한 결과는 교사가 실험실 작업, 테스트 수행 과정, 학생이 개별 과제 및 교과 과정을 완료하는 과정에서 수행됩니다.

학습 결과

(숙련된 기술, 습득한 지식)

학습 결과를 모니터링하고 평가하는 형태와 방법

기술:

관계형 데이터베이스를 설계합니다.

SQL 언어를 사용하여 프로그래밍 방식으로 데이터베이스에서 정보를 검색합니다.

통합: 실험실 워크숍, 초록(보고서), 실험실 워크숍 보고서.

지식:

데이터베이스 이론의 기초;

그룹: 초록(보고서)

데이터 모델;

관계형 모델의 특징과 영향 데이터베이스 디자인,

그룹: 초록(보고서).

ER 모델링에 사용되는 시각적 도구;

그룹: 초록(보고서).

관계 대수학의 기초;

그룹: 초록(보고서).

데이터베이스 설계 원칙,

그룹: 초록(보고서).

데이터 일관성과 무결성 보장

그룹: 초록(보고서)

데이터베이스 구조 설계 도구;

그룹: 초록(보고서)

SQL 쿼리 언어

그룹: 초록(보고서).

7.1. 데이터베이스 디자인 기초

개발된 시스템 기능 모델은 "시스템이 무엇을 해야 하는가?"라는 질문에 답합니다. 그리고 “어떤 조치를 통해 원하는 결과를 얻을 수 있나요?” 또한 이 모델을 사용하면 시스템에서 사용되는 데이터 세트를 개념적으로 정의할 수 있습니다.

동시에 “시스템에서 데이터가 어떻게 구성되어 있는가?”라는 질문에는 대답하지 않습니다. 이에 답하기 위해서는 정보모델 구축(데이터베이스 설계)이 필요하다.

엔터티(테이블, RDB – 관계) – 고려 중인 주제 영역에 필수적인 유사한 실제 또는 가상 개체의 집합(클래스)으로 이에 대한 정보가 저장됩니다. 엔터티의 예: 직원, 부품, 명세서, 시험 결과 등

엔터티 인스턴스(레코드, 문자열, RDB – 튜플) – 고유하게 식별 가능한 개체입니다.

연결 – 고려 중인 주제 영역에 중요한 두 엔터티 간의 일부 연관성. 연결의 예로는 가족 관계 "아버지-아들", 생산 관계 - "상위-하위" 또는 임의의 관계 - "소유", "재산 보유"가 될 수 있습니다.

속성(열, 필드) – 엔터티 또는 연결의 속성.

대부분의 최신 데이터 모델링은 일반적으로 정보 모델 구축을 위한 여러 그래픽 표기법을 지원합니다. 특히 Computer Associates의 ERwin 시스템은 및(영어: Information Engineering - 정보 디자인)이라는 두 가지 표기법을 지원합니다. 이러한 표기법은 일대일입니다. 한 표기법에서 다른 표기법으로의 전환과 그 반대의 전환은 모델 품질의 손실 없이 수행됩니다. 이들 사이의 차이점은 모델 요소 표시 형식에만 있습니다.

any를 사용하면 먼저 논리적 데이터베이스 다이어그램이 엔터티와 엔터티 간의 연결을 나타내는 다이어그램 형식으로 구성됩니다. 논리 회로 최종 데이터베이스 구현 및 하드웨어 플랫폼과 관계없이 데이터 구조에 대한 보편적인 설명이라고 합니다. 획득한 논리회로를 바탕으로 물리데이터회로로 진행한다. 물리적 다이어그램 특정 DBMS 또는 특정 버전의 DBMS에 대한 데이터베이스를 생성하는 데 필요한 모든 정보가 포함된 다이어그램입니다. 논리적 다이어그램에서 테이블과 속성에 어떤 식별자가 있는지, 속성의 데이터 유형 등이 중요하지 않은 경우 물리적 다이어그램에는 채택된 구문에 따라 데이터베이스에 대한 완전한 설명이 포함되어야 합니다. 속성 유형, 저장 프로시저 등.d. 동일한 논리 회로를 사용하여 여러 개의 물리적 회로를 만들 수 있습니다. 예를 들어, ERwin v9.2에서는 논리 다이어그램을 기반으로 10개 이상의 산업용 DBMS(ORACLE, MySQL, DB2, MS SQL Server 등) 및 다양한 버전에 대한 물리적 DBMS를 생성할 수 있습니다. 물리적 스키마를 기반으로 데이터베이스 자체를 생성하거나 DDL 스크립트 1을 생성할 수 있으며, 이는 다시 데이터베이스를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

위에 나열된 절차를 호출합니다. 직접 데이터베이스 설계(Forward Engineering DB) . 당신도 수행 할 수 있도록 리버스엔지니어링 DB , 즉. 데이터베이스 시스템 카탈로그 또는 DDL 스크립트를 기반으로 물리적, 나아가 논리적 데이터 다이어그램을 구축합니다.

순방향 및 역방향 엔지니어링 모드 외에도 CASE 도구는 일반적으로 스키마와 데이터베이스 시스템 디렉터리 간의 동기화를 지원합니다. 스키마를 변경할 때 기존 데이터베이스에 필요한 모든 변경 사항을 자동으로 적용할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

고급 CASE 도구도 내장되어 있습니다. 회로의 오류를 검색하고 수정하는 하위 시스템 . 이 기능은 수십 또는 수백 개의 테이블이 포함된 대규모 데이터베이스를 설계할 때나 리버스 엔지니어링할 때 특히 유용합니다.

최신 DBMS에는 시각적 데이터 모델링을 위한 자체 내장 도구가 있다는 점에 유의해야 합니다. 그 중 일부는 고전적인 ERD 표기법도 지원합니다. 이러한 모델링의 단점은 물리적인 데이터 스키마만 구축할 수 있다는 것과 그러한 결정이 내려지면 다른 DBMS로 빠르게 전환할 수 없다는 점입니다. 이 접근 방식의 장점은 DBMS 개발자가 다른 사람보다 DBMS의 특징과 기능을 더 잘 알고 있기 때문에 DBMS의 잠재력을 보다 완벽하게 사용할 수 있다는 것입니다.

다음은 IDEF1X 방법론을 사용한 순방향 설계 절차를 설명합니다. IDEF1 방법론은 T. Ramey에 의해 개발되었습니다. 현재 IDEF1을 기반으로 1981년 ICAM이 미국 연방 표준으로 채택한 IDEF1X 방법론이라는 새 버전이 생성되었습니다.

1 데이터 정의 언어 – 데이터 정의 언어, SQL 언어의 하위 집합입니다.

다른 설계 프로세스와 마찬가지로 데이터베이스 설계의 본질은 이전에 이 형식으로 존재하지 않았던 새로운 시스템에 대한 설명을 작성하는 것입니다. 이 시스템은 구현 시 적절한 조건에서 예상대로 작동할 수 있습니다. 따라서 데이터베이스 설계 단계는 이 프로세스의 본질을 일관되고 논리적으로 반영해야 합니다.

데이터베이스 설계 및 단계화 내용

디자인 의도는 공식화된 사회적 요구에 기초합니다. 이러한 요구에는 발생 환경과 디자인 결과를 사용할 소비자의 대상 고객이 있습니다. 결과적으로, 데이터베이스 설계 프로세스는 소비자의 관점과 의도된 배치의 기능적 환경의 관점에서 주어진 요구 사항을 연구하는 것으로 시작됩니다. 즉, 첫 번째 단계는 시스템의 주제 영역에 대한 정보를 수집하고 모델을 정의하며 대상 고객의 관점에서 이를 살펴보는 것입니다. 일반적으로 시스템 요구 사항을 결정하려면 활동 범위와 데이터베이스 응용 프로그램의 경계가 결정됩니다.

다음으로, 자신이 만들어야 할 것에 대한 특정 아이디어를 이미 가지고 있는 디자이너는 응용 프로그램에서 해결될 것으로 예상되는 작업을 명확히 하고 해당 목록을 생성하며(특히 프로젝트 개발이 크고 복잡한 데이터베이스인 경우) 해결 순서를 명확히 합니다. 문제를 풀고 데이터 분석을 수행합니다. 이러한 프로세스는 단계적 디자인 작업이기도 하지만 일반적으로 디자인 구조에서 이러한 단계는 개념 디자인 단계, 즉 객체, 속성 및 연결을 식별하는 단계에 흡수됩니다.

개념적(정보 모델)을 생성하려면 즉시 구현되지 않을 수 있는 애플리케이션에 대한 요구 사항을 포함하지만 향후 시스템 기능을 향상시킬 사항을 고려하는 개념적 사용자 요구 사항의 예비 형성이 필요합니다. 집합 추상화 객체(물리적 저장 방법을 지정하지 않고)와 그 관계의 표현을 다루는 개념 모델은 본질적으로 도메인 모델에 해당합니다. 따라서 문헌에서는 데이터베이스 설계의 첫 번째 단계를 정보학적 설계라고 합니다.

다음으로, 운영 환경에 대한 요구 사항을 형성하는 단계에 이어 별도의 단계(또는 이전 단계에 추가)가 진행되며, 여기서 시스템의 기능을 보장할 수 있는 컴퓨팅 리소스에 대한 요구 사항이 평가됩니다. 따라서 설계된 데이터베이스의 볼륨이 클수록 사용자 활동 및 요청 강도가 높아질수록 컴퓨터 구성, 운영 체제 유형 및 버전에 대한 리소스 요구 사항도 높아집니다. 예를 들어, 미래의 데이터베이스를 다중 사용자가 운영하려면 멀티태스킹에 적합한 운영 체제를 사용하는 네트워크 연결이 필요합니다.

다음 단계는 디자이너가 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 소프트웨어 도구를 선택하는 것입니다. 그런 다음 개념 모델을 선택한 관리 시스템과 호환되는 데이터 모델로 전송해야 합니다. 그러나 개념적 모델에 반영된 개체 간의 상호 연결이 항상 주어진 DBMS의 수단을 사용하여 구현될 수는 없기 때문에 여기에는 개념적 모델을 수정하고 변경하는 작업이 포함되는 경우가 많습니다.

이러한 상황은 다음 단계, 즉 특정 DBMS 수단과 함께 제공되는 개념적 모델의 출현을 결정합니다. 이 단계는 논리적 설계(논리적 모델 생성) 단계에 해당합니다.

마지막으로 데이터베이스 설계의 마지막 단계는 물리적 설계, 즉 논리적 구조와 물리적 스토리지 환경을 연결하는 단계이다.

따라서 세부 형태의 주요 설계 단계는 다음 단계로 제시됩니다.

정보 디자인,
운영 환경에 대한 요구 사항 형성
제어 시스템 및 데이터베이스 소프트웨어 선택,
논리적 디자인,
물리적 디자인

주요 내용은 아래에서 더 자세히 설명하겠습니다.

정보학적 디자인

엔터티의 식별은 정보학적 디자인의 의미론적 기초를 형성합니다. 여기서 엔터티는 객체(추상적 또는 구체적)이며 이에 대한 정보가 시스템에 축적됩니다. 주제 영역의 정보학적 모델에서는 주제 영역의 구조와 동적 속성이 데이터베이스의 특정 구현에 의존하지 않는 사용자 친화적인 용어로 설명됩니다. 그러나 용어는 표준 규모로 간주됩니다. 즉, 설명은 주제 영역의 개별 개체와 해당 관계를 통해 표현되는 것이 아니라 다음을 통해 표현됩니다.

객체 유형 설명,
설명된 유형과 관련된 무결성 제약 조건
주제 영역의 발전으로 이어지는 프로세스 - 다른 상태로의 전환.

정보 모델은 여러 가지 방법과 접근 방식을 사용하여 만들 수 있습니다.

기능적 접근 방식은 할당된 작업을 기반으로 합니다. 설계된 데이터베이스의 도움으로 정보 요구 사항을 충족할 사람의 기능과 작업이 알려진 경우에 사용되기 때문에 기능적이라고 합니다.
주제 접근 방식은 쿼리 구조가 정의되지 않았음에도 불구하고 데이터베이스에 포함될 정보에 대한 정보에 중점을 둡니다. 이 경우, 주제 영역에 대한 연구는 예상되는 정보 요청의 전체 범위에서 데이터베이스에 가장 적절하게 표시되는 데 중점을 둡니다.
"엔티티-관계" 방법을 사용하는 통합 접근 방식은 이전 두 가지 방법의 장점을 결합합니다. 이 방법은 전체 대상 영역을 로컬 부분으로 나누고 이를 별도로 모델링한 후 전체 영역으로 재결합하는 것입니다.

'엔티티-관계' 방법의 사용은 현 단계에서는 결합된 설계 방법이므로 우선순위가 되는 경우가 많습니다.

체계적으로 구분된 경우 현지 대표는 가능하다면 별도의 문제를 해결하거나 특정 잠재 사용자 그룹의 요청을 충족하는 데 충분한 정보를 포함해야 합니다. 각 영역에는 약 6~7개의 엔터티가 포함되어 있으며 별도의 외부 애플리케이션에 해당합니다.

엔터티의 의존성은 강한(기본, 부모)과 약한(자식)로의 구분에 반영됩니다. 강력한 엔터티(예: 도서관의 독자)는 데이터베이스에 자체적으로 존재할 수 있지만 약한 엔터티(예: 이 독자의 구독)는 강력한 엔터티에 "연결"되어 별도로 존재하지 않습니다.

"엔티티 인스턴스"(특정 속성 값을 특징으로 하는 객체) 개념과 "엔티티 유형"(공통 이름과 속성 목록을 특징으로 하는 객체) 개념을 분리할 필요가 있습니다.

각 개별 엔터티에 대해 기준에 따라 다음과 같은 특성(속성 집합)이 선택됩니다.

식별(해당 유형의 엔터티에 대해 고유한 값을 사용하여 잠재적인 키로 만들기) 또는 설명
단일 값 또는 다중 값(엔티티 인스턴스에 대한 적절한 수의 값 포함)
기본(다른 속성과 무관) 또는 파생(다른 속성의 값을 기준으로 계산)
단순(분할할 수 없는 단일 구성 요소) 또는 복합(여러 구성 요소로 결합).

이후 속성을 지정하고 로컬 뷰에 연결을 지정하고(선택과 필수로 구분) 로컬 뷰를 병합합니다. 로컬 영역 수가 최대 4~5개이면 한 단계로 결합할 수 있습니다. . 숫자가 증가하면 영역의 이진 병합이 여러 단계로 발생합니다.

이 단계와 다른 중간 단계에서 디자인의 반복적 성격이 반영됩니다. 이는 모순을 제거하기 위해 명확화 및 변경(예: 변경)을 위해 로컬 표현을 모델링하는 단계로 돌아갈 필요가 있다는 사실로 표현됩니다. 의미상 다른 객체의 동일한 이름을 사용하거나 다른 애플리케이션의 동일한 속성에 대한 무결성 속성을 조정합니다.

제어 시스템 및 데이터베이스 소프트웨어 선택

정보 시스템의 실제 구현은 데이터베이스 관리 시스템의 선택에 따라 달라집니다. 선택 과정에서 가장 중요한 기준은 다음 매개변수입니다.

데이터 모델 유형 및 주제 영역의 요구 사항 준수
정보 시스템 확장 시 가능성의 예비,
선택한 시스템의 성능 특성,
DBMS의 운영신뢰성과 편의성,
데이터 관리 담당자를 대상으로 하는 도구,
DBMS 자체 및 추가 소프트웨어 비용.

DBMS 선택 시 오류가 발생하면 개념적 모델과 논리적 모델을 조정해야 할 필요성이 거의 확실하게 촉발됩니다.

논리적 데이터베이스 설계

데이터베이스의 논리적 구조는 주제 영역의 논리적 모델과 일치해야 하며 지원되는 DBMS와 데이터 모델의 연결을 고려해야 합니다. 따라서 단계는 단순성과 명확성을 고려하는 것이 중요한 데이터 모델을 선택하는 것부터 시작됩니다.

자연적인 데이터 구조가 이를 표현하는 모델과 일치하는 것이 바람직합니다. 따라서 예를 들어 데이터가 계층 구조 형태로 표시되는 경우 계층 모델을 선택하는 것이 좋습니다. 그러나 실제로 이러한 선택은 데이터 모델보다는 데이터베이스 관리 시스템에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 따라서 개념적 모델은 실제로 선택한 데이터베이스 관리 시스템과 호환되는 데이터 모델로 변환됩니다.

이는 또한 설계의 본질을 반영하는데, 여기에 반영된 개체(또는 개체 속성) 간의 관계가 선택한 DBMS를 사용하여 구현할 수 없는 경우 개념 모델로 돌아가 변경을 위한 가능성(또는 필요성)을 허용합니다.

단계가 완료되면 두 아키텍처 수준(개념적 및 외부)의 데이터베이스 스키마가 생성되어야 하며, 선택한 DBMS에서 지원하는 데이터 정의 언어로 생성되어야 합니다.

데이터베이스 스키마는 다음 두 가지 접근 방식 중 하나를 사용하여 구성됩니다.

또는 상향식 접근 방식을 사용하여 작업이 속성 정의의 하위 수준에서 발생하고 속성 사이에 존재하는 관계를 기반으로 객체를 나타내는 관계로 그룹화됩니다.
또는 속성 수가 크게 증가할 때(최대 수백, 수천) 사용되는 역방향 하향식 접근 방식을 사용합니다.

두 번째 접근 방식은 다수의 상위 수준 엔터티와 해당 관계를 필요한 수준에 대한 후속 세부 사항으로 식별하는 것입니다. 이는 예를 들어 "엔티티-관계" 방법을 기반으로 생성된 모델에 반영됩니다. 그러나 실제로는 두 가지 접근 방식이 일반적으로 결합됩니다.

물리적 데이터베이스 설계

데이터베이스의 물리적 설계의 다음 단계에서는 논리적 구조가 데이터베이스 저장 구조의 형태로 표시됩니다. 즉, 데이터가 최대한 효율적으로 배치될 물리적 저장 환경과 연결됩니다. 여기에는 모든 유형, 필드, 크기 및 제한 사항을 나타내는 데이터 스키마가 자세히 설명되어 있습니다. 인덱스 및 테이블 개발 외에도 기본 쿼리가 정의됩니다.

물리적 모델을 구축하려면 크게 모순되는 문제를 해결해야 합니다.

데이터 저장 공간을 최소화하는 작업,
무결성, 보안 및 최대 성능을 달성하기 위한 과제입니다.

두 번째 작업은 다음과 같은 이유로 첫 번째 작업과 충돌합니다.

트랜잭션이 효과적으로 작동하려면 임시 개체를 위한 디스크 공간을 예약해야 합니다.
검색 속도를 높이려면 인덱스를 만들어야 합니다. 인덱스 수는 검색과 관련된 필드의 가능한 모든 조합 수에 따라 결정됩니다.
데이터를 복원하기 위해 데이터베이스 백업이 생성되고 모든 변경 사항에 대한 로그가 보관됩니다.

이 모든 것이 데이터베이스의 크기를 증가시키므로 설계자는 데이터를 메모리 공간에 지능적으로 배치함으로써 문제가 최적으로 해결되지만 무단 액세스로부터의 보호와 보호를 모두 포함하는 데이터베이스 보안을 희생하지 않는 합리적인 균형을 찾고 있습니다. 실패로부터.

물리적 모델 생성을 완료하기 위해 해당 모델의 운영 특성(검색 속도, 쿼리 실행 효율성 및 리소스 소비, 운영 정확성)을 평가합니다. 데이터베이스 구현, 테스트 및 최적화, 유지 관리 및 운영 단계와 같은 이 단계는 데이터베이스의 즉각적인 설계 외부에서 수행되는 경우도 있습니다.

현재 인간의 삶은 정보로 가득 차 있기 때문에 이를 관리하려면 다양한 활동 분야에서 사용되는 데이터베이스와 데이터 뱅크를 만드는 것이 필요합니다. 데이터 처리는 50년대의 원시적인 방법에서 오늘날의 복잡한 통합 시스템으로 발전했습니다.

관계형 데이터베이스 설계의 기본 원칙

데이터 모델은 특정 데이터에 적용될 때 사용자와 개발자가 이를 정보, 즉 데이터뿐만 아니라 데이터 간의 관계도 포함하는 정보로 취급할 수 있도록 하는 특정 추상화입니다.

다음과 같은 기본 데이터 모델이 존재합니다.

반전된 목록을 기반으로 한 모델 - 반전된 목록을 사용하여 구성된 데이터베이스는 테이블과 이에 대한 액세스 경로가 사용자에게 표시되는 동시에 테이블의 행이 어떤 순서로 물리적으로 정렬되는 방식으로 구축됩니다.

계층적 데이터 모델 - 계층적 모델을 기반으로 하는 데이터베이스는 순서가 지정된 트리 집합으로 구성됩니다. 각 트리에는 단일 "루트"와 0개 이상의 관련 하위 트리(하위 항목)로 구성된 정렬된 집합이 있습니다. 이들 사이의 연결 무결성은 자동으로 유지됩니다.

네트워크 구조를 가진 데이터베이스에서 이러한 하위 트리는 루트 하위 트리를 여러 개 가질 수 있습니다. 실제로 네트워크 데이터베이스는 이러한 레코드 사이의 레코드 집합으로 구성됩니다.

현재 대부분의 데이터베이스는 관계형 데이터 모델을 사용합니다. 관계형 모델은 데이터(테이블 형식)를 포함하는 데이터를 보고 이를 작업하고 조작하는 방법(관계 형식)을 보는 특수한 방법입니다. 관계형 모델은 구조, 무결성, 데이터 처리라는 세 가지 개념적 요소를 가정합니다.

관계형 데이터베이스의 테이블은 데이터의 즉각적인 "저장소"로 간주됩니다. 전통적으로 관계형 스키마에서는 테이블을 관계라고 부릅니다. 테이블의 행을 튜플(tuple)이라고 하고 열을 속성(attribute)이라고 합니다. 이 경우 속성은 (관계 내에서) 고유한 이름을 갖습니다. 튜플의 수를 기수라고 하고 속성의 수를 거듭제곱이라고 합니다. 관계에는 식별자, 즉 값이 동시에 동일하지 않은 여러 속성 중 하나가 제공됩니다. 식별자를 기본 키라고 합니다.

도메인은 특정 속성에 대해 유효한 동종 값의 집합입니다. 따라서 도메인은 명명된 데이터 집합으로 간주될 수 있으며 이 집합의 구성 요소는 논리적으로 분할할 수 없는 단위입니다. 예를 들어 도메인은 기관 직원의 이름 목록일 수 있지만 모든 이름이 존재할 수는 없습니다. 표에서).

관계에는 헤더와 자체 콘텐츠 부분이라는 두 부분이 포함됩니다. 헤더에는 유한한 속성 집합이 포함되어 있으며 콘텐츠 부분(관계 본문)에는 속성 이름 집합과 해당 값이 포함되어 있습니다.

다른 모델과 달리 관계형 데이터베이스에서는 사용자가 필요한 데이터가 무엇인지 지정하고 이를 수행하는 방법은 지정하지 않습니다. 관계형 데이터베이스 모델의 형식적 기반은 집합 이론을 기반으로 하고 관계에 대한 특수 연산자를 고려하는 관계형 대수학과 수학적 논리를 기반으로 하는 관계형 계산입니다.

관계형 대수학을 정의하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 이는 연산 세트와 해석 방식이 다릅니다. Codd에 따르면 대수 연산 세트는 8가지 주요 연산으로 구성됩니다.

1. 샘플링 태도
2. 태도 투사;
3. 관계의 강화
4. 관계의 교차
5. 비율의 차감
6. 관계의 산물
7. 연결 관계;
8. 관계의 분할

위의 것 외에도 데이터베이스 작업에 특징적인 여러 특수 작업이 있습니다. "이름 바꾸기" 작업의 결과로 튜플 세트가 원래 릴레이션의 본문과 일치하는 릴레이션이 얻어지지만 속성은 이름이 변경되었습니다. "할당" 작업을 사용하면 기존 데이터베이스 관계의 관계식 계산 결과를 저장할 수 있습니다. 관계 연산의 결과가 특정 관계인 경우 원래 관계(피연산자 관계) 대신 내장된 관계식이 사용되는 관계식을 형성하는 것이 가능합니다. 이는 관계 대수학의 연산이 관계 개념과 관련하여 실제로 닫혀 있다는 사실 때문에 발생합니다.

관계형 데이터베이스를 구성하기 위한 주요 요구 사항 중 하나는 다른 카드의 가능한 값을 기반으로 일부 카드를 검색할 수 있는 기능을 제공하는 것입니다. 이를 위해서는 카드 간의 연결을 설정해야 합니다.

연결- 이는 두 엔터티 간의 기능적 종속성입니다(엔티티는 자체에 연결될 수 있음). 엔터티 간에 관계가 존재하는 경우 한 엔터티 관계의 인스턴스는 다른 엔터티의 인스턴스를 참조하거나 어떤 방식으로든 관련됩니다.

논리적 수준에서는 다음과 같이 연결할 수 있습니다.

1. 일대일;
2. 일대다;
3. 다대다;
4. 다대일;

설계된 데이터베이스의 물리적 구현 단계

구현은 개념적 모델을 작동하는 데이터베이스로 전환하는 단계입니다. 구현에는 다음 단계가 포함됩니다.

1. DBMS의 선택 및 구매.
2. 개념적 모델을 물리적 모델로 변환합니다.
3. 사전을 구축합니다.
4. 데이터베이스를 채우십시오.
5. 응용 프로그램의 작성.
6. 사용자 교육.

데이터베이스 디자인 사용의 기본. 데이터베이스 디자인 기초

데이터베이스에는 어떤 기능이 필요합니까?

사진: 바이너리에이프

필수 테이블 및 필드 결정

데이터 모델링 도구 사용

데이터 그룹화 및 분리

데이터베이스 정규화

콘텐츠

학업 징계 프로그램 여권

학문적 규율의 구조와 내용

학문적 규율의 이행을 위한 조건

학문 분야 습득 결과 모니터링 및 평가

3. 학문 분야의 시행 조건

4. 학업 규율 숙달 결과 모니터링 및 평가

제어 및 평가학업 분야를 습득 한 결과는 교사가 실험실 작업, 테스트 수행 과정, 학생이 개별 과제 및 교과 과정을 완료하는 과정에서 수행됩니다.

데이터베이스 설계 및 단계화 내용

정보학적 디자인

제어 시스템 및 데이터베이스 소프트웨어 선택

논리적 데이터베이스 설계

물리적 데이터베이스 설계

관계형 데이터베이스 설계의 기본 원칙

설계된 데이터베이스의 물리적 구현 단계

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