十二分資料庫

Ⅰ 怎樣理解管理信息系統 三分技術 七分管理 十二分數據

（1） 確實領會信息系統的"三分技術、七分管理、十二分數據"的具體含義

好多企業看到市場上應用比較好的ERP、CRM、OA等信息管理系統，便花巨資上馬，期望通過這些管理軟體解決企業面臨的困難，但結果往往是不了了之。信息化應用好的企業並不是上了最先進、最科學的信息系統，而是上了最合理的、最需要的信息系統，所以如果企業有很成熟的管理體系，軟體可以更容易地幫助企業完成管理的任務，並將一些以往傳統手段完成不了的管理做起來。

（2） 三分技術

管理和IT的關系，乍看起來就像「雞生蛋，蛋生雞」的故事，很難說清楚，因為一套信息系統運行後，管理和軟體會很大程度地融合，軟體本身也集成了很多管理理念，彼此作用，互相影響，很難說清楚究竟是誰帶來的好處。但仔細分析一下，就會發現IT和管理之間有很清晰的界限。軟體本身只是一套輔助工具，存在的價值在於幫助完成企業管理，管理像一個人，而軟體就像幫助其走路的工具。這就是「三分技術」的由來。

實施信息化以來，遇到的問題都是管理與IT的沖突，關鍵是景區的管理還沒有達到能夠貫穿應用信息系統指導生產的程度，甚至相關人員對數據准確性產生懷疑。這無可厚非，由於基礎管理不扎實而懷疑係統數據准確性是對的，所以如果沒有人，拐杖又有什麼用處，而拐杖該做多長，要以人的身高來確定。

（3） 七分管理

作為計算機管理系統的各種管理軟體通常具有兩大功能——管理和計算，而後者的有效發揮依賴於前者的完備。有人把ERP比作滿漢全席，意思是說，如果一個餓三天肚子的人去吃滿漢全席，一定會撐破肚皮；如果一個完全沒有信息化基礎的企業實施ERP，即使勉強用起來，也只能用ERP系統最初級的功能，因為很多基礎工作需要一點點去做。信息化項目失敗的企業多數是因為管理基礎環節薄弱，像聯想集團、海爾集團、黑龍江斯達造紙公司等被奉為全國信息化「典範」的企業，信息化建設的成功與其相對完備的管理基礎密不可分。

在企業中運用的大量應用系統只是協助業務進行的工具，工具的價值在於幫助企業完成想做的事情，而工具的悖論在於，工具本身無法做你沒有想到的事情。要推進信息化，必須先夯實管理基礎；否則，不論多先進的管理軟體，都將是無源之水、無本之木。

與傳統管理模式相比，信息化管理以精細化為主要特徵，換句話說，一些企業原來的管理只停留在面上，只管方向性東西，具體細節由執行人自己決定。在傳統管理制度下，當人情和規則發生沖突時，政策執行就可能發生「短路」，天平向人情一側傾斜，從而出現了各種管理上的漏洞。而信息化管理則恰好相反，它管到生產經營的每個細節，精細到每一分錢該不該花，精確地規定出每個動作是否合理，甚至精細到每個「比特」的流動，最終通過每個環節的「精打細算」求得整體效益。信息化把各種管理制度固化到軟體里，不論是誰，只要不按照既定的流程走，信息流就「流」不下去，工作就完不成，從而用「計算機面前人人平等」確保制度的執行不折不扣。從某種意義上說，信息化就是變企業的定性管理為定量管理、變靜態管理為動態管理、變事後管理為事中管理。

要實現管理從粗放到精細的轉變，企業首先要「補」上制度課，完善各種經營管理制度，建立嚴密的決策、控制和約束機制，重塑生產、經營和管理體系。斯達公司從黑龍江造紙廠剝離後，花了一年半時間抓企業基礎管理工作，包括定量管理、物資管理、標准化等，然後整合數據，把所有表格、企業每個點上的管理全部定量化，最後才調整業務流程，並用軟體固化下來。他們建立起了監管機制，確保制度落到實處。習慣了粗放式管理的人，突然被各種框框約束起來，必然感到不舒服，因而會自覺或者不自覺地破壞流程，或者抵制新業務流程，原因很簡單：「太麻煩」，這就需要企業的CIO和企業CEO進行充分的溝通，明確方向、堅定信心。

（4） 十二分數據

推進管理信息化是否有了基礎管理就足夠了呢？不是的，推進信息化不僅要加強企業的基礎管理工作，還要建立完備的基礎數據。

三分技術，七分管理，十二分數據，這是管理軟體業內人士和應用企業在推進管理信息化建設中的經驗之談，揭示了技術、管理和基礎數據三者在管理信息化建設中的權重關系，即管理創新的任務和工作量比技術的任務和工作量重，而基礎數據工作不僅工作量非常大，而且其工作質量好壞還決定著信息化建設的成敗。
推進信息化建設必須從確保數據的准確、及時抓起。比如，加強計量、檢測管理、完善計量檢測設備；加強定額管理和標准化管理，通過對比先進指標確保各項定額與標準的先進、科學，加強對生產關鍵設備的微機化改造，擴大生產一線自動化採集的信息量，需要人工輸入計算機系統的數據要嚴格把好登錄關，建立必要的內控制度，避免利益相關者數據登錄時私自改動數據。

Ⅱ 信息系統建設是怎樣劃分基礎資料庫和業務資料庫的

一、 引言資料庫對於企業信息化的重要性是不言而喻的。資料庫存儲著現代企業最重要的數據，包括生產、經營、管理等各類數據，這些數據作為企業的核心信息，通過各類信息系統，為用戶提供及時准確的信息，幫助用戶分析，為用戶提供決策依據。為提高企業的工作效率，提升企業形象，具有傳統模式無法比擬的優勢。其中構建合理高效的資料庫，是資料庫建設關鍵之一。如何構建合理高效的資料庫是企業信息化過程要解決的問題。下面就資料庫的構建談談自己的一些經驗，希望能對大家有所幫助。 二、 設計資料庫之前
資料庫並不是憑空想像出來的，而是根據業務部門的需要設計符合業務需求的資料庫。因此在形成資料庫之前需要充分了解業務需求。 1. 充分理解業務需求。需求分析是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步。在這期間通過與業務部門交流，了解用戶的想法以及工作流程，通過雙方多次交流，會形成初步的數據模型，當然這時的數據模型不會是最終的模型，還需要和用戶進行交流，並且在以後的信息系統開發過程中還會反復修改。 2. 重視輸入輸出。在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應了解數據產生源和數據流程，也就是必需要知道每個數據在那兒產生，數據在那兒表現，以什麼樣的形式表現等等，然後根據用戶提供的報表或者設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。 3. 創建數據字典和ER 圖表。ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。 需要注意的是，在需求分析調研過程中，並不是一帆風順的，因為業務人員對於業務的理解不同，以及對於信息知識的缺乏，會影響需求分析的質量，為了提高質量，各方要用更多的時間交流與相互理解，業務部門需要精通業務的人員自始至終全力配合，而開發人員則盡量使用用戶理解的業務術語交流，這樣會避免出現理解不同而產生的歧義。 三、 設計合理的表結構
通常合理的表結構會減少數據冗餘，提高資料庫的性能。設計合理的表結構要遵循以下兩點。 1. 標准化和規范化 數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但3NF(第三範式)通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF標準的資料庫的表設計原則是：某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。 例如：某個存放單井信息及其有關油井生產日報信息的3NF資料庫就有兩個表：單井基礎信息和油井日報信息。日報信息不包含單井的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向單井基礎信息里包含該油井信息的那一行。 不過也有例外，有時為了效率的緣故，對表不進行標准化也是必要的。 2. 考慮各種變化 在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。使資料庫更具擴展性，從而減少將來數據變更所帶來的損失。 例如，日期類型欄位，有時我們會考慮使用字元類型代替日期類型，因為在處理日期欄位上容易產生數據錯誤，所以我們就使用字元類型。這樣的例子還很多，在做前期設計時都要考慮的。 表結構的設計不是一次就能成功的，在信息系統開發過程中會存在數據讀取、錄入或統計困難，為了解決這些問題會修改表結構，或增加一些欄位，或修改一些欄位的屬性。這個過程不斷重復，因此不要想一次能成功。建議使用專門設計工具來做這些工作，筆者經常使用：SYBASE PowerDesigner ，當然還有其它的工具：ORACLE Designer 2000 ，ROSE等工具。這樣會使你的工作事半功倍。 四、 選擇合理的索引
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。 1. 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。 2. 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。 3. 不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。如MEMO(備注)、TEXT(文本)等欄位。 4. 不要索引常用的小型表 不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。如代碼表，或系統參數表。 五、 保證數據完整性
數據的完整性非常重要，這關繫到數據的准確性，不準確的數據是毫無價值的，因此保證數據的完整性非常重要。 1. 完整性實現機制：實體完整性：主鍵參照完整性： 父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值父表中插入數據：受限插入；遞歸插入 父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值 DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制用戶定義完整性：NOT NULL；CHECK；觸發器 以上完整性機制需要熟悉和掌握，它對於數據的完整性非常重要。 2. 用約束而非業務規則強制數據完整性 採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於業務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。 3. 強制指示完整性 在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。 4. 使用查找控制數據完整性 控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的錄入。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：性別代碼、單位代碼等。 5. 採用視圖 視圖是一個虛擬表，其內容由SQL語句定義，視圖不僅可以簡化用戶對數據的理解，也可以簡化他們的操作。那些被經常使用的查詢可以被定義為視圖，從而使得用戶不必為以後的操作每次指定全部的條件。另外通過視圖用戶只能查詢和修改他們所能見到的數據。資料庫中的其它數據則既看不見也取不到。資料庫授權命令可以使每個用戶對資料庫的檢索限制到特定的資料庫對象上，增強數據的安全性。 六、 結束語
資料庫的高效運行不僅需要技術上的支持，也需要硬體平台和網路的支持以及資料庫管理員的有效管理，本文只是從技術的角度說明如何提高資料庫的效率，但在實際應用過程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是資料庫管理，資料庫建設是「三分技術，七分管理，十二分基礎數據」，因此對於資料庫管理一定要重視，在管理到位的情況下技術才能發揮應有的作用。

Ⅲ 設計資料庫的基本特點

「三分技術，七分管理，十二分基礎數據」是資料庫設計的特點之一。
整個設計過程中要把資料庫結構設計和對數據的處理設計密切結合起來。著是資料庫設計的特點之二。

Ⅳ 怎樣設計一個好的資料庫

資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。

在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。

一、資料庫和信息系統
(1)資料庫是信息系統的核心和基礎，把信息系統中大量的數據按一定的模型組織起來，提供存儲、維護、檢索數據的
功能，使信息系統可以方便、及時、准確地從資料庫中獲得所需的信息。
(2)資料庫是信息系統的各個部分能否緊密地結合在一起以及如何結合的關鍵所在。
(3)資料庫設計是信息系統開發和建設的重要組成部分。
(4)資料庫設計人員應該具備的技術和知識：
資料庫的基本知識和資料庫設計技術
計算機科學的基礎知識和程序設計的方法和技巧
軟體工程的原理和方法
應用領域的知識

二、資料庫設計的特點
資料庫建設是硬體、軟體和干件的結合
三分技術，七分管理，十二分基礎數據
技術與管理的界面稱之為「干件」
資料庫設計應該與應用系統設計相結合
結構（數據）設計：設計資料庫框架或資料庫結構
行為（處理）設計：設計應用程序、事務處理等
結構和行為分離的設計
傳統的軟體工程忽視對應用中數據語義的分析和抽象，只要有可能就盡量推遲數據結構設計的決策早期的資料庫設計致力於數據模型和建模方法研究，忽視了對行為的設計
如圖：

三、資料庫設計方法簡述
手工試湊法
設計質量與設計人員的經驗和水平有直接關系
缺乏科學理論和工程方法的支持，工程的質量難以保證
資料庫運行一段時間後常常又不同程度地發現各種問題，增加了維護代價
規范設計法
手工設計方
基本思想
過程迭代和逐步求精
規范設計法(續)
典型方法：
(1)新奧爾良（New Orleans）方法：將資料庫設計分為四個階段
S.B.Yao方法：將資料庫設計分為五個步驟
I.R.Palmer方法：把資料庫設計當成一步接一步的過程
(2)計算機輔助設計
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的過程(六個階段)
1.需求分析階段
准確了解與分析用戶需求（包括數據與處理）
是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步
2.概念結構設計階段
是整個資料庫設計的關鍵
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型
3.邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型
對其進行優化
4.資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）
5.資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言、工具及宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果
建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，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、調整與修改
設計特點:
在設計過程中把資料庫的設計和對資料庫中數據處理的設計緊密結合起來將這兩個方面的需求分析、抽象、設計、實現在各個階段同時進行，相互參照，相互補充，以完善兩方面的設計

設計過程各個階段的設計描述：
如圖：

五、資料庫各級模式的形成過程
1.需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求
2.概念設計階段：形成獨立於機器特點，獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)
3.邏輯設計階段：首先將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式；然後根據用戶處理的要求、安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(View)，形成數據的外模式
4.物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，建立索引，形成資料庫內模式

六、資料庫設計技巧

1. 設計資料庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。

2. 表和欄位的設計（資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。

欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server • 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 •
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。

3. 選擇鍵和索引（資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
為關聯欄位創建外鍵。 •
所有的鍵都必須唯一。 •
避免使用復合鍵。 •
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。 •
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。

索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。

4. 數據完整性設計（資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。

5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。

Ⅳ 資料庫設計的特點

「三分技術，七分管理，十二分基礎數據」是資料庫設計的特點之一。
整個設計過程中要把資料庫結構設計和對數據的處理設計密切結合起來。著是資料庫設計的特點之二。

Ⅵ 駕照分扣完12分怎麼辦

及時處理違法記錄，清除記分，參加道路交通安全法律、法規的學習並接受考試。

海口公安交警部門表示，在一個記分周期內，駕駛證累積記分達12分或以上的，應及時處理違法記錄，清除記分。

根據有關規定，對在一個記分周期內記分達到12分的，由公安機關交通管理部門扣留其機動車駕駛證，該機動車駕駛人應當按照規定參加道路交通安全法律、法規的學習並接受考試。考試合格的，記分予以清除，發還機動車駕駛證；考試不合格的，繼續參加學習和考試。

(6)十二分資料庫擴展閱讀：

機動車駕駛人在機動車駕駛證丟失、損毀、超過有效期或者被依法扣留、暫扣期間以及記分達到12分的，不得駕駛機動車。對於駕駛人違法記分達到12分仍駕駛機動車的，處以罰款100元的處罰，扣留機動車駕駛證。

持有大型客車、牽引車、城市公交車、中型客車、大型貨車駕駛證一個記分周期內有記分且尚未達到12分的，持有其他准駕車型駕駛證發生交通事故造成人員死亡承擔同等以上責任未被吊銷駕駛證的，以及校車駕駛人，需參加審驗教育。

Ⅶ 如何設計開發資料庫應用系統

第13章 資料庫應用系統設計概述
13.1 資料庫設計概述
13.1.1 資料庫系統設計內容
資料庫設計包含兩方面的內容。
1. 結構特性設計
結構特性設計通常是指資料庫模式或資料庫結構設計，它應該具有最小冗餘的、能滿足不同用戶數據需求的、能實現數據共享的系統。資料庫結構特性是靜態的，應留有擴充餘地，使系統容易改變。
2. 行為特性設計
行為特性設計是指應用程序、事物處理的設計。
13.1.2 資料庫設計特點
資料庫設計是一項綜合性技術。「三分技術，七分管理，十二分基礎數據」是資料庫建設的基本規律。資料庫設計的特點是：
硬體、軟體和管理界面相結合。
結構設計和行為設計相結合。
13.2 資料庫設計步驟
見圖。

13.3 資料庫結構設計
13.3.1 需求分析
需求分析的目標是准確了解系統的應用環境，了解並分析用戶對數據及數據處理的需求。
1. 收集需求信息
一般來講，用戶對資料庫的要求如下：
(1)信息需求
(2)處理需求
(3)安全性與完整性要求
2. 分析整理
分析的過程是對所收集到的數據進行抽象的過程。下面是「高校收費管理系統」的用戶需求分析：
每年新生入學時學費基本信息的輸入
每年老生離校時學生基本信息的刪除
查詢、列印學生的交費情況
查詢、列印降級生的交費情況
進入學費管理系統的安全性條件設計
3. 數據流圖
資料庫設計中採用數據流圖（DFD：Data Flow Diagram）來描述系統的功能。DFD一般由下面圖素構成。
：數據及其流動方向，直線上方標明數據流名稱

：數據處理，圓圈內標明處理名稱

：數據流的終點和源點，方框內標明相應的名稱

：文件和數據存儲，在其內標明相應名稱
例如：高校收費管理系統
4．數據字典
數據字典（DD：Data Dictionary）用於記載系統中的各種數據、數據元素以及它們的名字、性質、意義及各類約束條件，記錄系統中用到的常量、變數、數組及其他數據單位，是系統開發與維護中不可缺少的重要文件。數據字典是關於資料庫中數據的一種描述，而不是數據本身。數據字典是在需求分析階段建立，在資料庫設計過程中不斷修改、充實、完善的。
數據字典產生於數據流圖，是對數據流圖中的四個成分（數據流、數據項、文件和處理）描述的結果。其中：
數據流描述：定義數據流的組成，一般包含若干數據項，通常在數據流圖的下方通過「說明」定義。
文件描述：定義文件的組成以及文件的組織方式，如學生交費數據可用下面方法描述：
交費數據＝學號＋姓名＋收費標准＋應交學費＋待交學費＋本次交款
數據項描述：定義數據項，一般包括名稱、類型長度、允許范圍等。如學生交費數據文件中的數據項。

數據項名稱 類型 長度（位元組） 范圍
學號 字元 8 H、G和數字
姓名 字元 8 任何字母
收費標准 正整數 5 0-99999
應交學費 正整數 5 0-99999
待交學費 正整數 5 0-99999
本次交款 正整數 5 0-99999
數據處理的描述：說明數據處理的邏輯關系，即輸入與輸出之間的邏輯關系。同時，也要說明數據處理的觸發條件、錯誤處理等問題。
13.3.2 概念結構設計
概念結構的目標是將需求分析得到的用戶需求抽象為資料庫的概念結構，即概念模式。概念結構設計形成一個獨立於具體DBMS的概念模型。描述概念模式的是E―R圖。
1. 局部E－R模型設計
局部E―R模型設計是從數據流圖出發確定實體和屬性，並根據數據流圖中表示的對數據的處理、確定實體之間的聯系。

2. 總體E－R模型設計
將各個局部E―R圖加以綜合，使同一個實體只出現一次，便可產生總體E―R圖。

13.3.3 邏輯結構設計
資料庫的邏輯結構設計的目標就是將概念結構轉換成特定的DBMS所支持的數據模型，並對其優化的過程。邏輯設計階段一般分三個過程進行：
將概念結構轉換為一般的關系、網狀、層次模型；
將由概念結構轉換來的模型向所選用DBMS支持的數據模型轉換；
對數據模型進行優化
13.3.4 物理設計
資料庫的物理設計目標是在選定的DBMS上建立起邏輯設計結構確立的資料庫的結構。這項工作一般由系統程序員完成。資料庫的物理設計通常分為兩步進行。
1. 確定資料庫的物理結構
在關系資料庫中，確定資料庫的物理結構主要指確定數據存放位置和存儲結構，包括確定關系、索引、日誌、備份等數據的存儲分配合存儲結構，確定系統配置等工作。
2. 對所確定的物理結構進行評價
13.4 應用程序設計
資料庫的應用程序設計和一般的應用程序設計方法基本相同。
應用程序的設計方法可以採用一般的程序設計方法。
13.5 運行和維護
13.5.1 數據載入資料庫
13.5.2 資料庫系統試運行
在試運行階段應當注意：
1. 數據的載入過程應先輸入小部分數據進行試運行
2. 應注意資料庫的轉儲和恢復工作
13.5.3 資料庫系統的運行和維護
在資料庫系統正式運行階段，對資料庫的經常性維護工作是由DBA來實施的，他的工作主要包括：
1. 資料庫的轉儲和恢復
2. 資料庫的安全性和完整性控制
3. 資料庫性能的監督、分析和改造
4. 資料庫的重組與重構
(1)資料庫的重組
(2)資料庫的重構
13.6 小結
本章通過高校收費管理系統資料庫的構建與設計過程的詳細描述，學習了資料庫設計的基本方法，資料庫設計的基本流程，E－R圖的建立和到關系模式的轉換，學習了軟體工程的基本思想，為後續課程資料庫開發技術打好基礎。

Ⅷ 資料庫系統概論中 三分技術,七分管理,十二分基礎數據怎樣理解

這句行內的名言，主是用來強調信息管理系統中數據的重要性而言的。一個完整的軟體系統由程序、數據、文檔組成。具體對於信息管理系統來說，就是由資料庫管理系統DBMS、資料庫DB和幫助檔（DOCUMENT）組成。在當前的國內，資料庫底層技術是談不上的，都由MS SQLSERVER2008 、MY SQL、ORACLE、SYSBASE、IBM的DB都完全占據，我們大都只能在OS+DBMS等帶E文名稱的DBMS上進行一些應用開發，可以說相當於二次開發。
管理嘛，就是從安全方面、運行方面、操作許可權分配、數據採集方面的制度訂立及其督促落實。管理比技術更重要。採用再先進的DBMS技術，運行再好的信息管理系統，管理跟不上，再好的制度不落實的話，無論如何無法發揮MIS的強大功效，只能帶來浪費。
在資料庫技術中，信息可以由一系統的數據來表徵，或者說，由一系列的數據來反映一條條的信息。一條記錄，就表示一個對象的諸多屬性。因此，反映信息管理單位的初始化數據，以及反映眾多事物共同屬性的基礎數據，是很重要的。與採用的技術、平時的管理相比，數據的重要性不知大多少倍。
信息管理系統MIS的價值，體現在用現代化技術對信息進行快速檢索（條件查詢），即時進行統計分析，甚至提供決策輔助支持。試想，如果信息管理系統中沒有足夠多的數據記錄，只是個華美的空框架，那麼，信息檢索、統計、分析、決策支持等價值根本無法從何談起。如果數據記錄的准確性、完整性、及時性不高，邏輯錯誤太多，則信息檢索、統計、分析、決策支持的結果，從意義上、價值上，則要大打折扣。
管理學上有一個「99度」的理論，通俗地講，就是木桶理論或短板效應吧。總之，在資料庫系統中，沒有數據或數據不足夠豐富，就談不上庫。數據不準確、不及時、不完整，採用外國的再先進的資料庫技術，制定再先進的管理制度，都受數據這一短板的制約。對此，就叫「十二分數據」。

Ⅸ 准確真實數據決定信息化價值

准確真實數據決定信息化價值
企業信息化可以實現數據的全局共享，前提是必須在規范化的數據基礎上運行。對此有些企業提出了建設數據中心的思路，高度集中管理企業數據資源。從而使企業在實施信息化建設時，需要花費大量時間准備基礎數據，然而大部分企業對於信息的收集和整理還存在不足，缺乏科學的數據標准化體系。基礎數據的缺乏、不準確、不合要求也使得企業失去了實施信息化應用的前提條件。企業信息化應用系統只有在對合乎要求的數據進行處理的基礎上，才能提供企業所需的管理數據供決策參考。

三分技術，七分管理，十二分數據
企業信息化建設已經有20多年的時間，起步早的企業已經實現了CAD、CAPP、CAE、PDM、ERP、PLM等信息化系統的建設，建立了大量的資料庫，由於早期信息化建設都是從局部應用開始的，缺乏系統的整體規劃。隨著信息化應用的不斷深入，相互獨立的應用系統增多，形成了許多信息孤島。中航工業金航數碼公司企業信息化項目實施顧問劉西平（原陝西柴油機重工有限責任公司計算中心主任）表示，這些系統獨立應用能夠滿足基層的應用，但從企業整體應用方面來說還存在著很多的問題，系統的集成、數據的統一、數據標準的制定等成為數據有效利用的關鍵。目前很多企業看到了數據的重要性，因此，針對企業信息化建設目標的需要而搭建了統一的信息系統平台並且整合和優化各系統的數據，規范數據結構。「但是也存在著不足，比如企業信息化建設注重提高管理水平、提高工作效率效果的同時而對數據深層次的利用方面做得還不夠。」劉西平說，如何通過大量數據的分析為決策提供依據；如何通過數據分析為企業長期發展提供有說服力的依據；如何通過數據分析指導企業進行組織機構優化、產品創新、流程改造等這都是企業信息化應用到一定層次需要企業領導高度關注的問題。
「『三分技術，七分管理，十二分數據』強調的就是數據的重要性。」劉西平表示，制約數據深度挖掘的因素主要有：人、數據、管理、技術。其中最重要是人的因素：高層領導重視不夠；員工信息化素質低、參與度不高，抵制變革；對企業信息化的內涵認識不足。
數據因素：大部分企業對於信息的收集和整理還存在不足，很多企業缺乏科學標准化的數據體系，基礎數據的缺乏、不準確、不符合要求使企業失去了實施信息化應用的前提條件。缺乏科學標准化的數據體系的及基礎數據的缺乏是制約企業信息化系統數據深度挖掘的重要因素。
管理因素：我國企業信息化面臨的最大問題就是管理薄弱帶來的影響，缺乏戰略觀念和系統觀念。而信息化系統以規范化、標准化業務流程為前提。流程再造思想的引入，是企業信息化管理區別於以往傳統的管理信息系統的重要特徵。流程再造是實施企業信息化管理的基礎和前提，它從管理上理順業務過程，從技術上提高流程的效率，在合理的業務流程基礎上實現對企業整體資源的優化配置。長期缺乏先進管理理念是制約企業信息化系統數據的深度挖掘的主要因素。
技術因素：實現數據深度挖掘還要有軟體和硬體技術的支持，要有較好的數據平台支持，科學的進行業務流程重組及企業資源的整合，保證企業數據資源得到很好的挖掘和利用。然而，實施企業信息化絕不僅僅是信息技術問題，更多的是管理問題。只有真正把企業信息化系統看作是一個大系統，根據本企業的實際情況，做好流程重組、基礎數據准備等前提工作，從企業制度創新、技術創新、管理創新等多方面來實施，通過企業「一把手」的高度重視、全面支持、調動全員參與，才能產生最大的效益。

Ⅹ java和資料庫之間是什麼關系

是個學生吧，還沒有系統的學習：
1、Java是一門編程語言，為的實現如何連接客戶與數據，之間的一種連接工具，你可以這么理解，你想要圖書館裡面的所有的圖書，查找某個資料，沒有編程語言做的變成系統，你只能夠通過自己去圖書館一本一本的去翻，去找。有了編程語言，就可以專門的做出一個查詢系統，這個系統將所有的圖書的內容都融匯到一個地方，然後通過你用Java編寫的查詢系統，進行查找想要的資料，就是電子化，這樣同時可以提供給更多的人去查找，也給更多的人省去了，單獨查找的時間。編程語言就是做這個的。
2、資料庫是做什麼的呢：
在上面我們提到了，就是把所有的書的內容都放置到一個地方，而資料庫就是進行存放這個書籍內容的地方，有了資料庫，我們可以更好的去管理書籍裡面的內容，進行改寫，進行備份，進行整理。在一個企業裡面：三分管理 七分技術 十二分數據，其實人們最注重的是數據的積累。一家銀行，有多少個客戶，客戶都各自存儲了多少錢，什麼時候存儲的。它並不關心你這系統是什麼東西，它只想通過你的系統繼續操作裡面的數據。資料庫就是這個作用。
3、話又說回來了，就是存儲數據，你完全可以用記事本，excel表格，或者自己隨便的定義一種東西進行存儲，但是，當級別達到幾千，幾萬，幾十萬，幾百萬，幾千萬，幾億，你如何去存儲，用什麼東西進行查詢歷史的數據，如果你真的有本事能夠做到查詢的速度性，安全性以及便於管理性，你可以完全不用資料庫，當然目前世界上還沒有人能夠弄成，能弄成的幾個公司就是現在的資料庫公司：oracle,db2等等

不知你是否明白，希望對你有幫助。