一.概念结构设计的方法与步骤

在需求分析后，将用户的应用需求抽象为信息世界的结构是概念结构设计的目标。概念结构设计是整个数据库设计的关键，它产生反映组织信息需求的数据库概念结构，即概念模型。概念结构独立于数据库逻辑结构和支持数据库的DBMS，是现实世界与机器世界的中介，具有易理解、稳定、易于调整的特点。

结构策略方法

1. 自顶向下设计：
2. 定义全局概念结构框架，逐步细化为完整的全局概念结构。
3. 自底向上设计：
4. 定义每一局部应用的概念结构，然后集成它们，得到全局概念结构。
5. 逐步扩张设计：
6. 首先定义核心概念结构，逐渐向外扩充生成其他概念结构，完成总体概念结构。
7. 混合策略：
8. 结合自顶向下和自底向上，先设计全局概念结构框架，然后自底向上设计局部概念结构，并集成它们。

最常用的是自底向上设计策略，如下步骤：

1. 进行数据抽象，设计局部概念模式：
2. 根据局部用户的信息需求，建立相应的局部概念结构。
3. 将局部概念模式综合成全局概念模式：
4. 解决各局部模式对各种对象定义不一致的问题，合并各个局部结构，解决冗余问题。
5. 进行评审、改进：
6. 提交全局概念结构进行评审，包括用户评审和系统开发人员评审。
7. 用户评审确认全局概念模式是否完整准确反映了用户信息需求。
8. 系统评审确认全局结构是否完整、成分划分是否合理，是否存在不一致性等。
9. 及时改进发现的问题。

概念结构设计通过抽象用户需求为信息结构，为后续的数据库设计提供了基础。其灵活性和稳定性使其成为数据库设计中至关重要的一环。

二.数据抽象

概述： 数据抽象是概念设计的初步阶段。它涉及对现实世界中的实体（如人、事件、物体）进行处理，提取其共同的重要特征，忽视次要细节。这些特征通过各种概念被准确描述，形成特定的模型。

抽象的两种形式：

1. 系统状态的抽象（抽象对象）：这关注对象的状态特征。
2. 系统转换的抽象（抽象运算）：这关注对象的行为或操作。

在数据库设计中，概念设计的目标是定义这些抽象对象的关系结构。

数据抽象的三个基本方法：

1. 分类： 定义现实世界中某组成员的类型，强调共同特性和行为。例如，在学校中，教师（如王老师）被分类为教师群体的一员，共享某些特定属性和行为，如所属部门和承担的教学任务。
2. 聚集： 基于笛卡尔积的概念，形成对象间的联系。例如，将“教工”的属性（如教工号、姓名、性别）聚集，形成“教工”实体类型。
3. 概括： 从一类对象中形成一个新的对象类型。例如，不同类型的车辆（汽车、摩托车、自行车等）可被概括为“公路车辆”这一超类。概括的关键性质是继承性，即子类（如汽车、摩托车等）继承超类（公路车辆）的所有抽象特性。

三.采用E-R方法的数据库概念结构设计

E-R方法概述： E-R方法，由P.P.S.Chen于1976年提出，是一个著名且实用的概念设计方法。这种方法通过属性、实体及实体间的联系（E-R图）描述现实世界的信息结构。

1. 设计局部E-R模型： 考虑到数据库系统通常服务于多个用户，其信息处理需求可能因用户而异，局部E-R模型的设计是必要的。设计步骤包括：

• 确定局部结构的范围，可以基于系统当前用户或用户需求的不同类别。
• 标定实体、实体间的联系以及实体的属性。这些通常基于对客观世界的理解和数据逻辑关系。
• 实体和属性的划分应注意：属性与其描述的实体之间应是单值联系；属性不应具有需要进一步描述的性质。

2. 设计全局E-R模型： 将所有局部E-R图集成为一个全局E-R图，此过程包括：

• 确定各局部结构中的公共实体类型，基于实体类型名和关键字。
• 合并两个E-R图，检查并消除冲突，如属性冲突、命名冲突和结构冲突。

3. 全局E-R图模型的优化： 对全局E-R模型进行优化，以提高数据库系统的效率。优化应达到的目标包括：

• 实体类型个数尽可能少。
• 每个实体类型所含属性尽可能少。
• 实体类型间联系无冗余。

通过这种优化，全局E-R图不仅能准确反映用户功能需求，还应保持清晰、高效的数据库设计原则。