数据结构分析的阶段

2.3.1　数据结构分析的阶段

一般来说，数据结构设计与分析分为四个部分，即需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。在设计一个数据库以前，首先必须对所需要设计的数据库的基本情况有所了解，确认数据库的用户和用途。这一收集和分析资料的过程称为需求分析。通过对用户的需求进行综合、归纳与抽象，用概念数据模型表示数据及其相互间的联系，形成一个独立于具体DBMS的面向现实世界的概念模型的过程称为概念结构设计。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(DBMS)支持的数据模型的过程称为逻辑结构设计。而根据数据库的逻辑和概念模式、DBMS及计算机系统所提供的功能和施加的限制，设计数据库文件的物理存储结构、各种存取路径等过程称为物理结构设计。

对应于以上三种不同的结构设计，分别产生了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型(如图2-7所示)。概念数据模型(conceptual data model)主要用于描述现实世界的概念化结构，是面向用户的数据模型。它是用户容易理解的现实世界特征的数据抽象。概念数据模型与具体的DBMS无关，是数据库设计员与用户之间进行交流的语言。它使数据库设计人员在设计的初始阶段能够摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据和数据之间的联系，有效地与客户进行充分交流与沟通，使得设计能真实体现用户的需求和客观实际。逻辑数据模型(logic data model)是既要面向用户，又要面向系统的数据模型。逻辑数据模型是用户从数据库中所看到的数据模型。逻辑数据模型由概念数据模型转换得到，与具体的DBMS相关联。目前，常见的逻辑数据模型就包括我们前面所说的层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型，以及谓词模型以及面向对象关系模型等。物理数据模型(physical datamodel)是描述数据在物理存储介质上的组织结构，是物理层次上的数据模型。它既与具体的DBMS有关，也与具体的操作系统和硬件有关。每种结构数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。

图2-7　数据库设计流程