comp9315是新南威爾士大學數據庫系統的實施這門課程。這門課程詳細研究用于實現關系型、面向對象和分布式數據庫系統的技術。主題包括：查詢優化、事務管理、高級文件訪問方法、數據庫性能調整。

一、數據庫生命周期

我們可以將瀑布周期作為數據庫開發模型的基礎，其中包含了三個假設：

我們可以將數據庫的開發--也就是定義數據庫中數據的模式的規范和創建--與使用數據庫的用戶過程分開。

我們可以使用三模式架構作為區分與模式相關的活動的基礎。

我們可以表示約束條件，以便在數據庫中執行一次數據的語義，而不是在使用數據的每個用戶進程中執行。

數據庫應用開發是獲得現實世界的需求，分析需求，設計系統的數據和功能，然后在系統中實現操作的過程。

二、需求收集

第一步是需求收集。在這一步中，數據庫設計者必須采訪客戶(數據庫用戶)以了解擬議的系統，獲得并記錄數據和功能需求。這個步驟的結果是一份包括用戶提供的詳細要求的文件。

建立需求包括與所有用戶協商，并在他們之間達成協議，以確定他們想要存儲的持久性數據，以及對數據元素的含義和解釋的協議。數據管理員在這個過程中起著關鍵作用，因為他們概述了組織內影響數據要求的業務、法律和道德問題。

數據需求文件被用來確認與用戶對需求的理解。為了確保它易于理解，它不應該過于正式或高度編碼。該文件應該對所有用戶的需求給出一個簡潔的總結--而不僅僅是個人需求的集合--因為我們的目的是開發一個單一的共享數據庫。

需求不應該描述如何處理數據，而應該描述數據項是什么，它們有什么屬性，適用什么約束條件以及數據項之間的關系。

三、分析

數據分析從數據需求的陳述開始，然后產生一個概念性的數據模型。分析的目的是為了獲得適合用戶需求的數據的詳細描述，以便處理數據的高水平和低水平屬性及其使用。這些屬性包括諸如屬性可能允許的取值范圍(例如，在學校數據庫的例子中，學生的課程代碼、課程名稱和學分)。

概念數據模型為數據庫開發過程中客戶和開發者之間的交流提供了一個共享的、正式的表述--它專注于數據庫中的數據，而不考慮這些數據在用戶過程中的最終使用或在特定計算機環境中的實現。因此，概念性數據模型關注的是數據的意義和結構，而不是影響它們如何實現的細節。

那么，概念數據模型就是對數據庫應該包含哪些數據以及數據必須滿足的約束條件的正式表述。這應該用獨立于模型如何被實現的條款來表達。因此，分析的重點是："需要什么?"而不是 "如何實現?"的問題。

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