¿En qué etapa debería aparecer el diagrama ER en la base de datos?
El diagrama ER en la base de datos debería aparecer en la etapa 2.
El diseño de la base de datos generalmente se divide en 6 etapas:
1. Análisis de requisitos: analiza las necesidades del usuario, incluidos los requisitos de datos, funcionales y conceptuales; diseño de estructura: utilice principalmente el modelo E-R para el diseño, incluido el dibujo del diagrama E-R;
3. Diseño de estructura lógica: realice la conversión del modelo E-R al modelo relacional convirtiendo el diagrama E-R en una tabla;
4.Diseño físico de la base de datos: principalmente para seleccionar la estructura de almacenamiento y la ruta de acceso adecuadas para la base de datos diseñada;
5. Implementación de la base de datos: incluida la programación, las pruebas, las pruebas y las pruebas. Implementación de la base de datos: incluida la programación, prueba y depuración;
6. Operación y mantenimiento de la base de datos: operación del sistema y mantenimiento diario de la base de datos. Discuta principalmente la tercera etapa, es decir, el diseño lógico. Se utiliza un caso práctico para ilustrar la conversión de diagramas E-R en modelos relacionales en diseño lógico.
Información ampliada:
La base de datos NoSQL es adecuada para situaciones en las que se busca velocidad y escalabilidad y los escenarios de aplicaciones empresariales están cambiando. Es más adecuado para procesar datos no estructurados, como artículos y comentarios. Estos datos generalmente solo se usan para procesamiento difuso, como la recuperación de texto completo y el aprendizaje automático. No requieren consultas precisas como los datos estructurados ni la escala de datos de dichos datos. es a menudo masivo.
El crecimiento de la escala de datos es a menudo impredecible y la escalabilidad de las bases de datos NoSQL es casi ilimitada, por lo que las bases de datos NoSQL pueden satisfacer bien el almacenamiento de este tipo de datos. Las bases de datos NoSQL que utilizan valores clave pueden acceder a cantidades masivas de datos no estructurados y la eficiencia de la adquisición de datos es muy alta, pero su uso para consultar datos estructurados es relativamente pobre.
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