使用PowerDesigner进行数据库建模入门 PowerDesigner(简称PD)是一种强大的数据库建模工具,使用PD可以创建业务模型,UML类图等,当然最主要的功能是数据库建模。我打算分以下几个部分来讲如何使用PD。 1,两种重要模型,概念模型和物理模型 2,创建表和主
使用PowerDesigner进行数据库建模入门
PowerDesigner(简称PD)是一种强大的数据库建模工具,使用PD可以创建业务模型,虚拟主机,UML类图等,当然最主要的功能是数据库建模。我打算分以下几个部分来讲如何使用PD。
1,两种重要模型,概念模型和物理模型
2,创建表和主外键
3,创建视图和存储过程
4,生成数据库
首先说概念模型,概念模型是一个抽象的宏观层次的业务模型,比如E-R(实体关系)图,网站空间,在概念模型中最重要的对象是实体和关系。
根据概念模型可以生成逻辑模型,逻辑模型是概念模型的延伸,表示概念之间的逻辑次序,是一个属于方法层次的模型。具体来说,逻辑模型中一方面显示了实体、实体的属性和实体之间的关系,另一方面又将继承、实体关系中的引用等在实体的属性中进行展示。逻辑模型介于概念模型和物理模型之间,具有物理模型方面的特性,在概念模型中的多对多关系,在逻辑模型中将会以增加中间实体的一对多关系的方式来实现。逻辑模型主要是使得整个概念模型更易于理解,同时又不依赖于具体的数据库实现,使用逻辑模型可以生成针对具体数据库管理系统的物理模型。逻辑模型并不是在整个步骤中必须的,可以直接通过概念模型来生成物理模型。
其次物理模型依赖于具体的物理实现,使用的是数据库对象,原来的“实体-关系”转换成“表-外键”,实体的属性转换为表的列,同时每个列的数据类型转换为对应的DBMS中支持的数据类型。
对于SQL Server 2008的物理模型,如果主键需要使用自增长,那么需要修改具体的列,香港虚拟主机,设置该列为Identity。如果生成的数据类型不合理,也可以调整数据类型,使得数据类型使用得更恰当。在物理模型中除了生成的表外,还可以手动增加视图、存储过程、业务规则等在概念模型和逻辑模型中无法表达的数据库对象。
对物理模型调整好后,就可以将模型应用到SQL Server数据库中。在数据库中实现物理模型的方法有两种,一种是使用PD连接到SQL Server数据库,然后将模型同步到数据库中,另一种方法就是生成数据库脚本。
创建表和主外键1,创建表:
新建物理模型时需要指定物理模型对应的DBMS,这里我们使用Sql server 2008,新建一个物理模型后,系统会显示一个专门用于物理模型设计的工具栏,如下图:
若要在物理模型中添加一个表,单击“表”按钮,然后再到模型设计面板中单击一次便可添加一个表,系统默认为表命名为Table_n,这里的n会随着添加的表增多而顺序增加。添加的表是没有任何列的,如图所示:
单击工具栏的鼠标指针按钮,将鼠标切换回指针模式,然后双击一个表,系统将打开表属性窗口,在General选项卡中可以设置表的Name、Code等属性。例如我们要新建一个教室表(ClassRoom),则可修改Name和Code。Name是在模型中显示的名称,Code是生成数据库表的时候的实际表名。另外Name中的内容还会作为SQL Server中的表备注。
单击Columns切换到列选项卡,在下面的列表中可以添加表中的列。Name是模型上显示的名称,Code是生成的实际的表名,后面的3个复选框P代办主键、F代表外键,M代表不能为空。为教室表设计了两个列,如图所示:
2,设定主键
在设计一个表时,一般情况下每个表都会有一个主键,主键分为单列主键和复合主键。在为表设置主键时有以下几种办法:
1>在Columns选项卡中,直接选中主键列的P列复选框,这是最简单的方式。
2>选中一个列,然后单击工具栏中的“属性”按钮,系统将弹出列属性窗口,在该窗口中可以设置该列的各种属性,当然也包括该列是否是否是主键。另外还有一个很重要的复选框是“Identity”。选中Identity复选框则表示该列为自增列。如图:
3> 切换到Keys选项卡中,在其中添加一行命名为PK_ClassRoom,然后单击工具栏的“属性”按钮,打开键属性窗口,在该窗口中切换到Columns选项卡,单击添加列按钮,弹出列选择窗口,选中主键中应该包含的列,单击确定按钮即可完成主键的创建。
另外需要注意的是,在建立主键时,系统会在主键上建立索引,索引分为聚集索引和非聚集索引,在“键属性”窗口的General选项卡中可以设置该主键上建立的索引是聚集索引还是非聚集索引,如图所示:
3,设定外键
如果是由概念模型或者逻辑模型生成物理模型,那么外键是通过Relationship生成的,也可以通过工具栏中的Reference来实现两表之间的外键关系。假如一个课程只会在一个固定的教室上课,而一个教室会安排多个课程在不同的时间上课,所以教室和课程是一对多的关系,那么课程表中就需要添加RoomID列以形成外键列,具体操作方法就是在工具栏中单击“Reference”按钮,然后在设计面板中,课程表上按下鼠标左键,并拖拽到教师表中放开鼠标,这时如果课程表中没有RoomID列,系统会自动创建RoomID列并创建该列上的外键引用,如果已经存在RoomID列,则只添加外键引用,不会再添加新列。如图:

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。

mysqlManagesCharacterSetSetSetsAndCollations ByUSINGUTF-8ASTHEDEDEFAULT、CONFIGURATIONATDATABASE、TABLE、ANDCOLUMNLEVELS、ANDREQUIRINGCAREACTERSETANDCOLLATIONSFORADABASE.2

MySQLトリガーは、特定のデータ操作が実行されたときに一連の操作を実行するために使用されるテーブルに関連付けられた自動的に実行されたストアドプロシージャです。 1)定義と機能のトリガー:データ検証、ロギングなどに使用。2)動作原則:それは前後に分割され、行レベルのトリガーをサポートします。 3)使用例:給与の変更を記録したり、在庫を更新したりするために使用できます。 4)デバッグスキル:ShowTriggersとShowCreatetriggerコマンドを使用します。 5)パフォーマンスの最適化:複雑な操作を避け、インデックスを使用し、トランザクションを管理します。

MySQLでユーザーアカウントを作成および管理する手順は次のとおりです。1。ユーザーの作成:createUser'newuser '@' localhost'identifidedby'password 'を使用します。 2。許可を割り当てる:grantselect、insert、updateonmydatabase.to'newuser'@'localhost 'を使用します。 3.許可エラーを修正:Revokeallprivilegesonmydatabase.from'newuser'@'localhost 'を使用します。次に、許可を再割り当てします。 4。最適化権限:Showgraを使用します

MySQLは、迅速な開発や中小規模のアプリケーションに適していますが、Oracleは大規模な企業や高可用性のニーズに適しています。 1)MySQLはオープンソースで使いやすく、Webアプリケーションや中小企業に適しています。 2)Oracleは強力で、大企業や政府機関に適しています。 3)MySQLはさまざまなストレージエンジンをサポートし、Oracleは豊富なエンタープライズレベルの機能を提供します。

他のリレーショナルデータベースと比較したMySQLの欠点には次のものがあります。1。パフォーマンスの問題:大規模なデータを処理する際にボトルネックに遭遇する可能性があり、PostgreSQLは複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。 2。スケーラビリティ:水平スケーリング能力は、Google SpannerやAmazon Auroraほど良くありません。 3。機能的な制限:高度な機能におけるPostgreSQLやOracleほど良くないため、一部の関数では、より多くのカスタムコードとメンテナンスが必要です。


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