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知识路径： > 数据库技术 > 数据库设计 > 数据库设计方法与步骤 > 概念结构设计 > 概念结构设计 >
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被考频率：低频率
总体答错率：50%
知识难度系数： 
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相关知识点：4个
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概念结构设计的目标是产生反映系统信息需求的数据库概念结构，即概念模式。概念结构是独立于支持数据库的DBMS和使用的硬件环境的。此时，设计人员从用户的角度看待数据以及数据处理的要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，然后再把概念模式转换为逻辑模式。各级模式之间的关系如下图所示。
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概念结构设计是设计人员以用户的观点，对用户信息的抽象和描述，从认识论的角度来讲，是从现实世界到信息世界的第一次抽象，并不考虑具体的数据库管理系统。
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现实世界的事物纷繁复杂，即使是对某一具体的应用，由于存在大量不同的信息和对信息的各种处理，也必须加以分类整理，理清各类信息之间的关系，描述信息处理的流程，这一过程就是概念结构设计。
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概念结构设计的策略通常有以下4种：自顶向下、自底向上、逐步扩张和混合策略。实际应用中这些策略并没有严格的限定，可以根据具体业务的特点选择，如对于组织机构管理，因其固有的层次结构，可采用自顶向下的策略；对于已实现计算机管理的业务，通常可以以此为核心，采取逐步扩张的策略。
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概念结构设计最著名最常用的方法是P.P.S Chen于1976年提出的实体一联系方法（Entity-Relationship Approach），简称E-R方法。它采用E-R模型将现实世界的信息结构统一用实体、属性，以及实体之间的联系来描述。
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使用E-R方法，无论是哪种策略，都要对现实事物加以抽象认识，以E-R图的形式描述出来。对现实事物抽象认识的三种方法分别是分类、聚集和概括。
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（1）分类（Classification）：对现实世界的事物，按照其具有的共同特征和行为，定义一种类型。这在现实生活中很常见，如学校中的学生和教师就属于不同的类型。在某一类型中，个体是类型的一个成员或实例，即“is member of”，如李娜是学生类型中的一个成员。
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（2）聚集（Aggregation）：定义某一类型所具有的属性。如学生类型具有学号、姓名、性别、班级等共同属性，每一个学生都是这一类型中的个体，通过在这些属性上的不同取值来区分。各个属性是所属类型的一个成份，即“is part of”，如姓名是学生类型的一个成份。
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（3）概括（Generalization）：由一种已知类型定义新的类型。如由学生类型定义研究生类型，在学生类型的属性上增加导师等其他属性就构成研究生类型。通常把已知类型称为超类（Superclass），新定义的类型称为子类（Subclass）。子类是超类的一个子集，即“is subset of”，如研究生是学生的一个子集。
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