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  第1题      
  知识点：   实体   关系模型   实体联系图   数据库   数据库设计   需求分析

 
阅读下列说明，回答问题1至问题4，将解填入答题纸的对应栏内。
【说明】假设某集团企业在全国各地建有多个工厂，雇佣员工生产产品，并通过多个经销商销售现需开发对生产和销售活动进行管理的系统，请根据下述需求描述完成该系统的数据库设计。1.工厂包括工厂编号、厂名、地址、厂长等信息，其中一个工厂只能有一个厂长，厂长也属于工厂的员工，一个工厂可以生产多种产品:
2.产品包括产品编号、产品名称、规格、单价等信息,一种产品也可以在多个工厂生产3.每个工厂按照集团分配的计划任务数量生产产品，并确定生产时间;
4.员工包括员工号、姓名、电话等信息，每个工厂雇佣多名员工，且每名员工只能在一个工厂工作，不同工厂聘用员工的聘期和工资不同;
5.经销商包括经销商编号、公司名称、联系人、联系电话、所属区域、区域负责人等信息，其中每个经销商只能属于一个区域，且一个区域只能有一个负责人，经销商可以从不同的工厂销售各种产品，需要记录产品的销售时间及数量。
【概念模型设计】
根据以上描述进行需求分析，初步设计的部分实体联系图如图1-1所示。

系统实体联系图图1-1
【关系模式设计】
根据需求分析，初步设计系统关系模型如下:
工厂(工厂编号，厂名，地址，厂长)
员工(员工号，姓名，电话)
产品(产品编号，产品名称，规格，单价)
经销商(经销商编号，公司名称，联系人，联系电话，所属区域，区域负责人生产(工厂编号，(1)，任务数量，生产时间)
销售((2)，_(3)’(4)，销售时间，数量)
 
问题：1.1   【问题1】(4分)
在图1-1中画出工厂与员工之间的联系，并标明联系类型;画出工厂、产品、经销商三个实体间的联系，并标明联系类型。
 
问题：1.2   【问题 2】(4分)
根据题意，将关系模式中的空(1)~(4)补充完整。
 
问题：1.3   销售关系的主键是 (5)，生产关系的主键是_(6)，工厂关系的外键是 (7)
 
问题：1.4   a.经销商关系属于第几范式?为什么?
b.如果要使经销商关系满足第三范式，应如何修改?
 
 
 

   知识点讲解    
   · 实体    · 关系模型    · 实体联系图    · 数据库    · 数据库设计    · 需求分析
 
       实体
        在E-R模型中，实体用矩形表示，通常矩形框内写明实体名。实体是现实世界中可以区别于其他对象的“事件”或“物体”。例如，企业中的每个人都是一个实体。每个实体由一组特性（属性）来表示，其中的某一部分属性可以唯一标识实体，如职工号。实体集是具有相同属性的实体集合，例如，学校所有教师具有相同的属性，因此教师的集合可以定义为一个实体集；学生具有相同的属性，因此学生的集合可以定义为另一个实体集。
 
       关系模型
        我们先学习几个相关的基本概念。
        （1）域：一组具有相同数据类型的值的集合。
        （2）笛卡儿积：给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的。它们的笛卡儿积为：D1×D2×…×Dn={（d1，d2，…，dn）|dj∈Dj，j=1，2，…，n}。其中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组（简称为元组）。元组中的每一个值dj叫作一个分量。
        （3）关系：D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，用R（D1，D2，…，Dn）表示。这里R表示关系的名字，n是关系的目或度。
        关系中的每个元素是关系中的元组，通常用t表示。关系是笛卡儿积的子集，所以关系也是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个名字，称为属性。
        若关系中的某一属性组（一个或多个属性）的值能唯一地标识一个元组，则称该属性组为候选码（候选键）。若一个关系有多个候选码，则选定其中一个作为主码（主键）。主码的所有属性称为主属性。不包含在任何候选码中的属性称为非码属性（非主属性）。在最简单的情况下，候选码只包含一个属性。在最极端的情况下，关系模式所有属性的组合构成关系模式的候选码，称为全码。
        关系可以有三种类型：基本关系（基本表、基表）、查询表和视图表。基本表是实际存在的表，它是实际存储数据的逻辑表示；查询表是查询结果对应的表；视图表是由基本表或其他视图表导出的表，是虚表，不对应实际存储的数据。
        基本关系具有以下6条性质：
        （1）列是同质的，即每一列中的分量是同一类型的数据，来自同一个域。
        （2）不同的列可出自同一个域，称其中的每一列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名。
        （3）列的顺序无所谓，即列的次序可以任意交换。
        （4）任意两个元组不能完全相同。但在大多数实际关系数据库产品中，例如Oracle等，如果用户没有定义有关的约束条件，它们都允许关系表中存在两个完全相同的元组。
        （5）行的顺序无所谓，即行的次序可以任意交换。
        （6）分量必须取原子值，即每一个分量都必须是不可分的数据项。
        关系的描述称为关系模式，一个关系模式应当是一个五元组，它可以形式化地表示为：R（U，D，DOM，F）。其中R为关系名，U为组成该关系的属性名集合，D为属性组U中属性所来自的域，DOM为属性向域的映像集合，F为属性间数据的依赖关系集合。关系模式通常可以简记为R（A1，A2，…，An）。其中R为关系名，A1，A2，…，An为属性名。
        关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说，关系模式是型，关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中，常常把关系模式和关系统称为关系，读者可以从上下文中加以区别。
        在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用关系来表示。在一个给定的现实世界领域中，相应于所有实体及实体之间的联系的关系的集合构成一个关系数据库。
        关系数据库也有型和值之分。关系数据库的型也称为关系数据库模式，是对关系数据库的描述，是关系模式的集合。关系数据库的值也称为关系数据库，是关系的集合。关系数据库模式与关系数据库通常统称为关系数据库。
 
       实体联系图
        数据流图描述了系统的逻辑结构，数据流图中的有关处理逻辑及数据流的含义可用数据字典具体定义说明，但是对于比较复杂的数据及其之间的关系，用它们是难以描述的，在这种情况下一般采用实体联系图进行描述。
        实体联系图（Entity-Relationship Diagram, ER图），可用于描述数据流图中数据存储及其之间的关系，最初用于数据库概念设计。
        下图是大学教务管理问题中对教务处进行分析调查后得到的实体联系图。其中，学生档案是有关学生情况的集合，课程档案是有关开设的课程情况集合，注册记录、选课单则分别是学生注册和选课情况的集合。它用简单的图形方式描述了学生和课程等这些教学活动中的数据之间的关系。
        
        大学教务处教务管理问题实体联系图
        在实体联系图中，有实体、联系和属性三个基本成分，如下图所示。
        （1）实体。实体是现实中存在的对象，有具体的，也有抽象的；有物理上存在的，也有概念性的；例如，学生、课程，等等。它们的特征是可以互相区别，否则就会被认为是同一对象。凡是可以互相区别、又可以被人们识别的事、物、概念等统统可以被抽象为实体。数据流图中的数据存储就是一种实体。实体可以分为独立实体和从属实体或弱实体，独立实体是不依赖于其他实体和联系而可以独立存在的实体，如上图中的“学生档案”、“课程档案”等，独立实体常常被直接简称为实体；从属实体是这样一类实体，其存在依赖于其他实体和联系，在实体联系图中用带圆角的矩形框表示，例如上图中的“注册记录”是从属实体，它的存在依赖于实体“学生档案”，“课程档案”和联系“注册”，“选课单”也是从属实体，它的存在依赖于实体“学生档案”，“课程档案“和联系”选课”。
        在以下述说中，为简便起见，将上图中的实体“学生档案”和“课程档案”直接称为“学生”和“课程”。
        （2）联系。实体之间可能会有各种关系。例如，“学生”与“课程”之间有“选课”的关系。这种实体和实体之间的关系被抽象为联系。在实体联系图中，联系用联结有关实体的菱形框表示，如上图所示。联系可以是一对一（1:1），一对多（1:N）或多对多（M:N）的，这一点在实体联系图中也应说明。例如在大学教务管理问题中，“学生”与“课程”是多对多的“选课”联系。
        （3）属性。实体一般具有若干特征，这些特征就被称为实体的属性，例如上图中的实体“学生”，具有学号、姓名、性别、出生日期和系别等特征，这些就是它的属性。
        联系也可以有属性，例如学生选修某门课程，它既不是学生的属性，也不是课程的属性，因为它依赖于某个特定的学生，又依赖于某门特定的课程，所以它是学生与课程之间的联系“选课”的属性。在上图中，联系“选课”的属性被概括在从属实体“选课单”中。联系具有属性这一概念对于理解数据的语义是非常重要的。
        在实体联系图中，还有如下关于属性的几个重要概念。
        .主键，如果实体的某一属性或某几个属性组成的属性组的值能唯一地决定该实体其他所有属性的值，也就是能唯一地标识该实体，而其任何真子集无此性质，则这个属性或属性组被称为实体键。如果一个实体有多个实体键存在，则可从其中选一个最常用到的作为实体的主键。例如实体“学生”的主键是学号，一个学生的学号确定了，那么他的姓名、性别、出生日期和系别等属性也就确定了。在实体联系图中，常在作为主键的属性或属性组与相应实体的连线上加一短垂线表示，如上图所示的“学号”。
        
        实体联系图的基本成分
        .外键，如果实体的主键或属性（组）的取值依赖于其他实体的主键，那么该主键或属性（组）被称为外键。例如，从属实体“注册记录”的主键“学号”的取值依赖于实体“学生”的主键“学号”，“选课单”的主键“学号”和“课程号”的取值依赖于实体“学生”的主键“学号”和实体“课程”的主键“课程号”，这些主键和属性就是外键。
        .属性域，属性可以是单域的简单属性，也可以是多域的组合属性。组合属性由简单属性和其他组合属性组成。组合属性中允许包括其他组合属性意味着属性可以是一个层次结构，如下图所示通信地址就是一种具有层次结构的属性。
        
        通信地址属性
        .属性值，属性可以是单值的，也可以是多值的。例如一个人所获得的学位可能是多值的。当某个属性对某个实体不适应或属性值未知时，可用空缺符NULL表示。
        在画实体联系图时，为了使得图形更加清晰、易读易懂，可以将实体和实体的属性分开画，并且对实体进行编号，如下图一和下图二所示。
        
        实体联系图
        
        实体属性图
        由于人们通常就是用实体、联系和属性这三个概念来理解和描述现实问题的，所以实体联系图非常接近人的思维方式。又因为实体联系图采用简单的图形来表达人们对现实的理解，所以不熟悉计算机技术的用户也都能够接受它，因此实体联系图成为了系统分析员和用户之间沟通的工具。
 
       数据库
        数据库（DataBase，DB）是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
        系统使用的所有数据存储在一个或几个数据库中。
 
       数据库设计
        数据库的设计质量对整个系统的功能和效率有很大的影响。数据库设计的核心问题是：从系统的观点出发，根据系统分析和系统设计的要求，结合选用的数据库管理系统，建立一个数据模式。设计的基本要求是：
        .符合用户需求，能正确反映用户的工作环境
        .设计与所选用的DBMS所支持的数据模式相匹配
        .数据组织合理，易操作、易维护、易理解
               数据库设计步骤
               数据库的设计过程可以分为4个阶段，即用户需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计。下图反映和分析了这一设计过程，其中：
               
               数据库设计步骤
               .用户需求分析是对现实世界的调查和分析
               .概念结构设计是从现实世界向信息世界的转换。根据用户需求来进行数据库建模，也称为概念模型，常用实体关系模型表示。
               .逻辑结构设计是从信息世界向数据世界的转化。将概念模型转化为某种数据库管理系统所支持的数据模型。
               .物理结构设计是为数据模型选择合适的存储结构和存储方法。
               用户需求分析
               用户需求分析需要结合具体的业务需求分析，确定信息系统的各类使用者以及管理员对数据及其处理、数据安全性和完整性的要求。主要设计如下三方面：
               （1）系统应用环境分析。
               系统应用环境及系统所服务和运行的特殊组织环境。不同业务单位有不同的组织结构和业务工作流程。环境的特殊性将决定数据库的整体设计思路和风格。
               （2）用户数据需求及加工分析。
               用户需求及加工分析指用户希望从数据库中获得那些信息以及对信息的处理要求。由此决定数据库中应该存储哪些信息以及对数据需要进行哪些加工处理，包括在处理过程中特定的查询要求、响应时间要求，以及数据安全性、保密性、完整性和一致性等方面的要求，应在此基础上编制数据字典。
               （3）系统约束条件分析。
               系统约束条件分析及分析现有系统的规模、结构、资源和地理分布，明确现有系统存在的种种限制或约束，从而使系统设计不至于脱离实际条件，确保系统设计顺利实施。
               数据库概念结构设计
               概念结构设计是指由现实世界的各种客观事物及其联系转化为信息世界中的信息模型的过程，即为数据库的概念结构设计。E-R模型即实体-联系模型是描述数据库概念结构的有力工具。下面结合实例说明E-R模型的构建。
               在一个政府部门中存在着多个不同科室，每一个由若干名科员构成，每个科室都有一名主管上级领导，科室公务员负责为前来机关办事的群众提供相关的服务。现分别画出各个科室的E-R模型图，再画出整个机关的E-R模型。
               一个科室结构应包括：
               （1）实体，即上级领导、科室、科员、群众。
               （2）实体联系，主管领导与科室之间是一对多的关系，科室与科员之间的联系也是一对多的关系，科员与群众之间是多对多的关系。
               （3）各个实体所具有的属性。
               .主管上级领导，属性可以有编号、姓名、性别、年龄、职务、任职时间、参加工作时间、入党时间、学历
               .科室的属性可以包括科室号
               .科员的属性包括编号、姓名、性别、年龄、职称、参加工作时间、入党时间、学历
               .群众属性包括服务日期、服务事宜、处理结果
               .服务，包括服务日期、服务事宜、处理结果
               通过以上分析，可以得到如下的E-R模型，如下图所示（部分属性）。
               
               科室E-R模式图
               数据库逻辑结构设计
               逻辑结构设计的任务是要将概念结构设计阶段完成的概念模型转换成能被选定的数据库管理系统支持的数据模型。现行的数据库管理系统一般支持网状、层次和关系三种数据模型中的一种，其中关系型的数据模型在DBMS中的应用和支持较为广泛，已成为主流。
               下面简单介绍一下由E-R模型转换为关系数据模型的转化规则。在关系数据模型下，数据的逻辑结构是一张二维表，每个关系为一张二维表格。E-R模型转换为关系数据模型的转化规则如下。
               .每一实体及其属性对应于一个关系模式。实体名作为关系名，实体的属性作为对应关系的属性。所谓关系模式，就是对关系的描述，用关系名（属性1、属性2、属性3，……属性n）来表示。
               .两两实体之间的联系及其属性一般对应一个关系模式，联系名作为对应的关系名，联系的属性作为对应关系的属性；不带属性的联系可以去掉。
               .实体和联系中关键字属性在关系模式中仍作为关键字。
               上图中所示的实体关系图可以按照这些转换规则进行转化得到如下对应的关系模型。
               .主管上级领导，编号、姓名、性别、年龄、职务、任职时间、参加工作时间、入党时间、学历
               .科室，包括主管上级领导编号、科室号
               .科员，包括科室号、编号、姓名、性别、年龄、职称、参加工作时间、入党时间、学历
               .群众，包括来访者编号、姓名、性别、年龄、来访日期、服务事宜
               .服务，包括受理公务员编号、来访者编号、服务日期、服务事宜、处理结果
               不同的系统配备的数据库管理系统性能不同，因而必须结合具体DBMS的性能和要求将一般数据模型转换成所选用的数据管理系统支持的数据模型，若选用的DBMS支持层次、网络模型，则还要完成从关系模型向层次或网络模型的转换。
               数据库物理结构设计
               数据库的物理设计以逻辑结构设计的结果为输入，结合关系数据库系统的功能和应用环境、存储设备等具体条件为数据模型选择合适的存储结构和存储方法。从而提高数据库的效率。物理结构设计的主要任务如下。
               （1）确定存储结构。
               根据用户对数据结构和处理的要求，权衡数据存取时间、空间利用率和维护代价等三方面的利弊，综合考虑存储效率、维护成本等相关因素，从数据库管理系统提供的各种存储结构（例如顺序存储结构、索引存储结构，等等）中，选取合适的结构并加以实现。
               （2）选择和调整存储路径。
               数据库必须支持多个用户的多种应用，因此必须提供多个存取入口、多条存取路径，建立多个辅助索引。此过程中需要考虑一些问题，例如如何选取合适的数据项建立索引，如何建立辅助索引从而达到检索效率和存储空间的统一等。
               （3）确定数据存储位置。
               按照不同的应用可将数据分为若干个组。根据各组数据利用频率和存储要求的不同，各类数据的存放位置、存储设备以及区域划分都应有所不同。应该把存取频率和存取速度要求较高的数据存储在高速存储器上，把存取频率和存取速度要求较低的数据存储在低速存储器上。
               （4）确定存储分配。
               大多数据库管理系统会提供一些存储分配参数，例如溢出区大小、块大小、缓冲区大小和个数等，设计人员应全面考虑这些参数，以进行物理优化。
               （5）确定数据的完整性与安全性约束。
               进行物理设计时不仅要考虑所选用数据库管理系统提供的安全机制和完整性约束，还要考虑用户使用制度、应用程序、计算机系统等各个涉及具体应用的方面。
               （6）考虑数据恢复方案。
               数据库的物理设计阶段也要考虑数据库的恢复问题，采取必要的物理措施和手段，为突发事件和故障后的恢复做好准备，提供必要的物理工具。
 
       需求分析
        需求分析的方法种类繁多，不过如果按照分解的方式不同，可以很容易地划分出几种大类型：
        （1）结构化分析方法。本节后续内容将详细讨论SA的内容。
        （2）面向对象分析方法。将在10.3节中进行详细介绍。
        （3）面向问题域的分析（Problem Domain Oriented Analysis, PDOA）方法。PDOA更多地强调描述，而少强调建模。它的描述大致分为关注问题域和关注解系统的待求行为这两个方面。问题框架是PDOA的核心元素，是将问题域建模成为一系列相互关联的子域。也可以把问题框架看作是开发上下文图，但不同的是上下文图的建模对象是针对解系统，而问题框架则是针对问题域。也就是说，问题框架的目标就是大量地捕获更多有关问题域的信息。PDOA方法现在还在研究阶段，并未广泛应用。
               业务流程分析
               业务流程分析的目的是了解各个业务流程的过程，明确各个部门之间的业务关系和每个业务处理的意义，为业务流程的合理化改造提供建议，为系统的数据流程变化提供依据。
               业务流程分析的步骤如下：
               （1）通过调查掌握基本情况。
               （2）描述现有业务流程（绘制业务流程图）。
               （3）确认现有业务流程。
               （4）对业务流程进行分析。
               （5）发现问题，提出解决方案。
               （6）提出优化后的业务流程。
               在业务流程图中使用的基本符号如下图所示。
               数据流图
               DFD是结构化分析中的重要方法和工具，是表达系统内数据的流动并通过数据流描述系统功能的一种方法。DFD还可被认为是一个系统模型，在信息系统开发中，一般将它作为需求说明书的组成部分。
               
               业务流程图符号
               DFD从数据传递和加工的角度，利用图形符号通过逐层细分地描述系统内各个部件的功能和数据在它们之间传递的情况，来说明系统所完成的功能。具体来说，DFD的主要作用如下：
               （1）DFD是理解和表达用户需求的工具，是系统分析的手段。由于DFD简明易懂，理解它不需要任何计算机专业知识，因此通过它同客户交流很方便。
               （2）DFD概括地描述了系统的内部逻辑过程，是系统分析结果的表达工具，因而也是系统设计的重要参考资料，是系统设计的起点。
               （3）DFD作为一个存档的文字材料，是进一步修改和充实开发计划的依据。
               在DFD中，通常会出现4种基本符号，分别是数据流、加工、数据存储和外部实体（数据源及数据终点）。数据流是具有名字和流向的数据，在DFD中用标有名字的箭头表示。加工是对数据流的变换，一般用圆圈表示。数据存储是可访问的存储信息，一般用直线段表示。外部实体是位于被建模的系统之外的信息生产者或消费者，是不能由计算机处理的成分，它们分别表明数据处理过程的数据来源及数据去向，用标有名字的方框表示。下图是一个典型的DFD示例。
               
               办理取款手续的DFD
               为了表达数据处理过程中的数据加工情况，用一个DFD是不够的。稍微复杂的实际问题，在DFD中常常出现十几个甚至几十个加工。这样的DFD看起来很不清楚。层次结构的DFD能很好地解决这一问题。按照系统的层次结构进行逐步分解，并以分层的DFD反映这种结构关系，能清楚地表达整个系统。
               下图给出分层DFD的示例。数据处理S包括3个子系统1、2、3。顶层下面的第一层DFD为DFD/L1，第二层的DFD/L2.1、DFD/L2.2及DFD/L2.3分别是子系统1、2和3的细化。对任何一层数据流图来说，它的上层图称为父图，在它下一层的图则称为子图。
               
               分层数据流图
               概括地说，画DFD的基本步骤，就是“自顶向下，逐层分解”。检查和修改的原则如下：
               （1）DFD中的所有图形符号只限于前述4种基本图形元素。
               （2）顶层DFD必须包括前述4种基本元素，缺一不可。
               （3）顶层DFD中的数据流必须封闭在外部实体之间。
               （4）每个加工至少有一个输入数据流和一个输出数据流。
               （5）在DFD中，需按层给加工框编号。编号表明了该加工处在哪一层，以及上下层的父图与子图的对应关系。
               （6）规定任何一个数据流子图必须与它上一层的一个加工对应，两者的输入数据流和输出数据流必须一致。此即父图与子图的平衡。
               （7）可以在DFD中加入物质流，帮助用户理解DFD。
               （8）图上每个元素都必须有名字。
               （9）DFD中不可夹带控制流。
               数据字典
               数据字典是关于数据的信息的集合，也就是对DFD中包含的所有元素的定义的集合。DFD和数据字典共同构成系统的逻辑模型。没有DFD，数据字典难以发挥作用；没有数据字典，DFD就不严格。只有把DFD和对DFD中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的规格说明。
               数据字典的设计包括：数据流设计、数据元素字典设计、数据处理字典设计、数据结构字典设计和数据存储设计。这些设计涵盖了数据的采集和范围的确定等信息。在数据字典的每一个词条中应包含以下信息：名称、别名或编号、分类、描述、何处使用。
               对加工的描述是数据字典的组成内容之一，常用的加工描述方法有结构化语言、判定树及判定表。
               （1）结构化语言：介于自然语言和形式语言之间的一种半形式语言，在自然语言基础之上加了一些限度，使用有限的词汇和有限的语句来描述加工逻辑。结构化语言是受结构化程序设计思想启发而扩展出来的。结构化程序设计只允许3种基本结构。结构化语言也只允许3种基本语句，即简单的祈使语句、判断语句和循环语句。与程序设计语言的差别在于结构化语言没有严格的语法规定，与自然语言的不同在于它只有极其有限的词汇和语句。结构化语言使用3类词汇：祈使句中的动词、数据字典中定义的名词及某些逻辑表达式中的保留字。
               （2）判定树：若一个动作的执行不只依赖一个条件，而与多个条件有关，那么这项策略的表达就比较复杂。如果用结构化语言的判断语句，就有多重嵌套，层次一多，可读性就会下降。用判定树来表示，可以更直观一些。
               （3）判定表：一些条件较多、在每个条件下取值也较多的判定问题，可以用判定表表示。判定表能清晰地表达复杂的条件组合与应做动作之间的对应关系，判定表的优点是能够简洁、无二义性地描述所有的处理规则。但判定表表示的是静态逻辑，是在某种条件取值组合情况下可能的结果，它不能表达加工的顺序，也不能表达循环结构，因此判定表不能成为一种通用的设计工具。
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