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基于oracle的倉庫管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設計的開發(fā)與實現(xiàn)-資料下載頁

2025-05-14 08:32本頁面

【導讀】隨著現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展,計算機信息管理系統(tǒng)越來越受到重視。通過PowerDesigner建立概念結構模型,生成SQL腳本,最終建成數(shù)據(jù)庫。主要包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計以及物理結構設計,化,以及方便快捷的實現(xiàn)倉庫物資的入庫、出庫和采購等事項的管理功能。本系統(tǒng)的開發(fā)有其特有的技術意義和管理意義。

  

【正文】 編號 ,姓名,聯(lián)系電話,備注) 3)供應商信息:( 供應商編號 ,供應商姓名,地址,聯(lián)系電話,傳真,賬號,備注) 4)入庫信息( 入庫單編號 , 貨物 名稱 ,入庫日期 , 入庫數(shù)量, 入庫人,復核人,庫房編號,備注) 5)貨物出庫( 出庫單編號 , 貨物名稱 ,出庫日期 , 出庫 數(shù)量,提貨人,庫房編號) 6)貨物信息表 ( 貨物編號 ,貨物名稱,規(guī)格,單位,單價,庫存數(shù)量,庫存閾值, 產(chǎn)地,備注) 7)報廢表( 報廢表編號 , 貨物名稱 ,入庫時間 , 報廢時間) 8)庫房( 庫房編號 ,庫房名稱,庫房管理人,電話) FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 圖 41 由 ER模型生成的 關系模型 FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 5. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)物理結構設計 存儲結構的設 計 存儲結構具體指數(shù)據(jù)文件中記錄之間的物理結構。在文件中,數(shù)據(jù)是以記錄為單位存儲的,可以使順序存儲、哈希存儲、堆存儲、 B樹存儲、 B+樹存儲等。 本系統(tǒng)采用 B樹存儲結構。 基本概念 B樹又稱為多路平衡查找樹。 一棵度為 m的 B樹稱為 m 階 B_樹。一個結點有 k個孩子時,必有 k1 個關鍵字才能將子樹中所有關鍵字劃分為 k 個子集。 B樹中所有結點的孩子結點最大值稱為B樹的階,通常用 m 表示。從查找效率考慮,一般要求 m≥3 。一棵 m階的 B樹或者是一棵空樹,或者是滿足下列要求的 m 叉樹: ( 1)根結點或者為葉 子,或者至少有兩棵子樹,至多有 m 棵子樹。 ( 2)除根結點外,所有非終端結點至少有 ceil(m/2)棵子樹,至多有 m棵子樹。 ( 3)所有葉子結點都在樹的同一層上。 ( 4)每個結點的結構為: ( n, A0, K1, A1, K2, A2, ? , Kn, An) 其中, Ki(1≤i≤n) 為關鍵字,且 KiKi+1(1≤i≤n 1)。 Ai(0≤i≤n) 為指向子樹根結點的指針。且 Ai所指子樹所有結點中的關鍵字均小于 ki+1。 An 所指子樹中所有結點的關鍵字均大于 Kn。 n 為結點中關鍵字的個數(shù),滿足 ceil(m/2)1≤n≤m 1。 比如,一棵 3階 B樹, m=3。它滿足: ( 1)每個結點的孩子個數(shù)小于等于 3。 ( 2)除根結點外,其他結點至少有 =2 個孩子。 ( 3)根結點有兩個孩子結點。 ( 4)除根結點外的所有結點的 n 大于等于 =1,小于等于 2。 ( 5)所有葉結點都在同一層上。 FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL B樹的查找 B樹的查找過程:根據(jù)給定值查找結點和在結點的關鍵字中進行查找交叉進行。首先從根結點開始重復如下過程: 若比結點的第一個關鍵字小,則查找在該結點第一個指針指向的結點進行;若等于結點中某個關鍵字,則查找成功;若在兩個關鍵字之間, 則查找在它們之間的指針指向的結點進行;若比該結點所有關鍵字大,則查找在該結點最后一個指針指向的結點進行;若查找已經(jīng)到達某個葉結點,則說明給定值對應的數(shù)據(jù)記錄不存在,查找失敗。 B樹的插入 插入的過程分兩步完成: ( 1)利用前述的 B樹的查找算法查找關鍵字的插入位置。若找到,則說明該關鍵字已經(jīng)存在,直接返回。否則查找操作必失敗于某個最低層的非終端結點上。 ( 2)判斷該結點是否還有空位置。即判斷該結點的關鍵字總數(shù)是否滿足 n=m1。若滿足,則說明該結點還有空位置,直接把關鍵字 k插入到該結點的合適 位置上。若不滿足,說明該結點己沒有空位置,需要把結點分裂成兩個。 分裂的方法是:生成一新結點。把原結點上的關鍵字和 k按升序排序后,從中間位置把關鍵字(不包括中間位置的關鍵字)分成兩部分。左部分所含關鍵字放在舊結點中,右部分所含關鍵字放在新結點中,中間位置的關鍵字連同新結點的存儲位置插入到父結點中。如果父結點的關鍵字個數(shù)也超過( m1),則要再分裂,再往上插。直至這個過程傳到根結點為止。 圖 51 B樹插入過程( 1) FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 圖 52 B樹插入過程( 2) 圖 53 B樹插入過程( 3) 圖 54 B樹插入過程( 4) B樹的刪除 在 B樹上刪除關鍵字 k 的過程分兩步完成: FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL ( 1) 利用前述 的 B樹的查找算法找出該關鍵字所在的結點。然后根據(jù) k所在結點是否為葉子結點有不同的處理方法。 ( 2) 若該結點為非葉結點,且被刪關鍵字為該結點中第 i個關鍵字 key[i],則可從指針 son[i]所指的子樹中找出最小關鍵字 Y,代替 key[i]的位置,然后在葉結點中刪去 Y。 因此,把在非葉結點刪除關鍵字 k 的問題就變成了刪除葉子結點中的關鍵字的問題了。 在 B樹葉結點上刪除一個關鍵字的方法是 首先將要刪除的關鍵字 k 直接從該葉子結點中刪除。然后根據(jù)不同情況分別作相應的處理,共有三種可能情況: ( 1)如果被刪關鍵字所 在結點的原關鍵字個數(shù) n=ceil(m/2),說明刪去該關鍵字后該結點仍滿足 B樹的定義。這種情況最為簡單,只需從該結點中直接刪去關鍵字即可。 ( 2)如果被刪關鍵字所在結點的關鍵字個數(shù) n等于 ceil(m/2)1,說明刪去該關鍵字后該結點將不滿足 B樹的定義,需要調整。 調整過程為:如果其左右兄弟結點中有 “ 多余 ” 的關鍵字 ,即與該結點相鄰的右(左)兄弟結點中的關鍵字數(shù)目大于 ceil(m/2)1。則可將右(左)兄弟結點中最小(大)關鍵字上移至雙親結點。而將雙親結點中?。ù螅┯谠撋弦脐P鍵字的關鍵字下移至被刪關鍵 字所在結點中。 ( 3)如果左右兄弟結點中沒有 “ 多余 ” 的關鍵字,即與該結點相鄰的右(左)兄弟結點中的關鍵字數(shù)目均等于 ceil(m/2)1。這種情況比較復雜。需把要刪除關鍵字的結點與其左(或右)兄弟結點以及雙親結點中分割二者的關鍵字合并成一個結點 ,即在刪除關鍵字后,該結點中剩余的關鍵字加指針,加上雙親結點中的關鍵字 Ki一起,合并到 Ai(是雙親結點指向該刪除關鍵字結點的左(右)兄弟結點的指針)所指的兄弟結點中去。如果因此使雙親結點中關鍵字個數(shù)小于 ceil(m/2)1,則對此雙親結點做同樣處理。 以至于 可能直到對 根結點做這樣的處理而使整個樹減少一層。 總之,設所刪關鍵字為非終端結點中的 Ki,則可以指針 Ai 所指子樹中的最小關鍵字 Y代替 Ki,然后在相應結點中刪除 Y。對任意關鍵字的刪除都可以轉化為對最下層關鍵字的刪除。 FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 圖 55 B樹刪除過程( 1) 如圖示: a) 被刪關鍵字 Ki 所在結點的關鍵字數(shù)目不小于 ceil(m/2),則只需從結點中刪除 Ki 和相應指針 Ai,樹的其它部分不變。 圖 56 B樹刪除過程( 2) b) 被刪關鍵字 Ki 所在結點的關鍵字數(shù)目等于 ceil(m/2)1,則需調整。調整過程如上面所述。 圖 57 B樹刪除過程( 3) c) 被刪關鍵字 Ki 所在結點和其相鄰兄弟結點中的的關鍵字數(shù)目均等于ceil(m/2)1,假設該結點有右兄弟,且其右兄弟結點地址由其雙親結點指針 Ai 所指。則在刪除關鍵字之后,它所在結點的剩余關鍵字和指針,加上雙親結點中的關鍵字 Ki 一起,合并到 Ai 所指兄弟結點中(若無右兄弟,則合并到左兄弟結 點中)。如果因此使雙親結點中的關鍵字數(shù)目少于ceil(m/2)1,則依次類推。 FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 圖 58 B樹刪除過程( 4) 圖 59 B樹刪除過程( 5) 訪問方法設計 DBMS 提供的所訪問方法有索引方法和 HASH 法等,本系統(tǒng)采用索引方法。 索引的概念 索引是一個單獨的、物理的數(shù)據(jù)庫結構,它是某 個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識這些值的數(shù)據(jù)頁的邏輯指針清單。 索引的高效原理 通常,索引頁面相對于數(shù)據(jù)頁面來說小得多。當進行數(shù)據(jù)檢索時,系統(tǒng)先搜索索引頁面,從中找到所需數(shù)據(jù)的指針,再直接通過指針從數(shù)據(jù)頁面中讀取數(shù)據(jù)。 索引的特性 這里介紹索引的一些重要的特征,它影響數(shù)據(jù)文件的具體組織和查找效率。 稀疏索引和稠密索引 當數(shù)據(jù)庫文件中的記錄不按照關鍵碼的順序排列時(比如按照加入的順序排FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 列),需要對每一個記錄建立一個索引項,這樣建立的索引被稱為稠密索引 (dense index )。 而當記錄在磁盤中是按照關鍵碼的順序存放,則可以把記錄分成多個組(塊),對一組記錄建立一個索引項,這種索引稱為稀疏索引 (spare index )。稀疏索引項的指針指向的是這一組記錄在磁盤中的起始位置。 集群與非集群索引 當進行文件組織時,若數(shù)據(jù)文件中記錄的排序與其某個索引中索引項的排序一致,則成該索引為“集群”的 (clustered),否則是非集群的 (unclustered)。一個數(shù)據(jù)文件最多只能有一個集群索引,因為它不能同時按多個查找關鍵字排序,但是可以有幾個 非集群索引。 按集群索引組織的文件,其文件變更的維護代價是很高的,因為數(shù)據(jù)記錄的變更(插入、修改、刪除)即可能引起數(shù)據(jù)文件的排序維護,也可能引起索引本身的維護。另外,若記錄是被釘住的,當他們移動后,釘住他們的所有指針都必須更改,這也是維護代價的重要部分。集群索引的好處是它非常有利與范圍查找。 主索引與次索引 主索引就是按主關鍵字建立的索引。也有人將集群索引,級數(shù)據(jù)文件的記錄與索引文件的索引項排序一致的索引稱為主索引。 除主索引以外的索引都稱為次索引(secondary index)。有此定義可知 ,次索引中一般有多可索引項具有同樣的查找關鍵字值或者對于同一查找關鍵字值有多個指針,即一個查找關鍵字值對應多個數(shù)據(jù)記錄。 當然,有的次索引中查找關鍵字值與指針也是一對一的,那就是按“候選”關鍵字建立的索引。盡管如此,次索引與主索引是不同的。首先,主索引通常都是集群的,而任何次索引都不可能是集群的;其次,主索引可以是稠密的也可以是稀疏的,二此索引只能是稠密的,因為若為稀疏的,則對應兩個索引項的查找關鍵字值之間的那些數(shù)據(jù)記錄可能再問價的任何地方,要找到它們就只能通過掃描了。 簡單索引與復合索引 簡 單索引就是其建立索引的關鍵字由一個數(shù)據(jù)項或字段組成。針對多個數(shù)據(jù)項的組合建立的索引則稱為復合索引。 FGSJJLKSJGKLJG JLS JGKJ KJ SKJ KJSKLGJKSJLKSJKL KSGK JKLGJSLSK JSGKL JLSGJSLJ GJGKL JLSJ KL JGKL JGKL JKL 單機索引與多級索引 索引本身是一個文件,有時它也會變得很大(即使采用稀疏索引也如此),以致難以放在內存中,而必須放在磁盤上,這樣一次所以查找就會需要多 I/O 操作,這是很費時的。為此,可以相對一般順序文件那樣,對索引文件再建一個稀疏索引。以此類推,形成多級的索引結構。 多級索引的查找肯定包含額外的 I/O(單筆上述很大的單機索引查找要少很多),故在內存能容納的情況下,還是盡可能使用單級索引。 索引的建立 以下是本系統(tǒng)的基本表: 1)部門信息( 部門編號 ,部門名稱,部門負責人,部門電話) 2)采購員( 采購員編號 ,姓名,聯(lián)系電話,備注) 3)供應商信息:( 供應商編號 ,供應商姓名,地址,聯(lián)系電話,傳真,賬號,備注) 4)入庫信息( 入庫單編號 , 貨物 名稱 ,入庫日期 , 入庫數(shù)量, 入庫人,復核人,庫房編號,備注
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