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数据库调研报告摘要：随着大数据时代的到来，数据库系统作为数据管理的核心工具，受到越来越广泛的应用和关注。
本文对当前常用的几种数据库系统进行了详细的调研和分析，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库和列式数据库。
通过比较它们的优缺点和适用场景，得出了结论：在不同的应用场景下选择合适的数据库系统非常重要。
关键词：数据库调研、关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库、列式数据库一、引言随着信息化进程的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长的趋势，如何高效地管理数据成为各类企业和组织面临的重大挑战。
而数据库系统作为解决数据管理问题的核心工具，受到越来越广泛的应用和关注。
本文通过对当前常用的几种数据库系统进行调研和分析，旨在为大家提供有关数据库选择的参考依据。
二、关系型数据库关系型数据库是目前应用最广泛的一种数据库类型，它虽然在数据的结构化管理和数据的完整性方面有很好的保证，但在大数据量的情况下性能不够出色。
适用于大多数企业中一些小型的数据表的存储。
常见的关系型数据库产品有Oracle、MySQL、SQL server等。
三、非关系型数据库随着互联网技术的进步和大数据时代的到来，一些非结构化、图形化的数据应运而生。
相应地，非关系型数据库（NoSQL）展现了它的优势。
非关系型数据库具有处理大规模、高并发、非结构化数据等特点，适合于高性能、可扩展性的应用场景，如Web 应用、搜索引擎、社交网络等。
常见的非关系型数据库产品有MongoDB、Redis、Hbase等。
四、分布式数据库分布式数据库是基于分布式系统的一种数据库系统，由多个数据库实例组成，它们之间通过网络进行通信和协调完成用户请求的处理。
分布式数据库在数据的分散存储和共享方面具有独特的优势，可以将数据存储在更为灵活的方式下，提高数据的可用性和容错性，同时支持负载均衡，保证处理请求的高可靠性。
常见的分布式数据库产品有Hadoop、Cassandra等。
数据库系统报告1. 简介数据库系统是指用于存储和管理大量数据的系统，它在现代信息社会中起着至关重要的作用。
本报告将介绍数据库系统的概念、特点和分类，以及它在现实生活和商业领域的应用。
2. 数据库系统的概念数据库系统是指数据集合、数据管理软件和数据处理技术的组合。
它的核心是数据，通过数据管理软件实现对数据的存储、查询、修改和删除等操作。
数据库系统可以提供高效的数据访问和安全的数据存储，大大提高了数据管理的效率和可靠性。
3. 数据库系统的特点（1）数据共享：数据库系统可以实现多用户共享数据，不同用户可以通过网络同时访问和操作数据库，提高了协同工作的效率。
（2）数据独立性：数据库系统将数据与应用程序分离，使得应用程序不依赖于具体的数据结构和存储方式，提高了系统的灵活性和可扩展性。
（3）数据一致性：数据库系统通过事务管理机制来维护数据的一致性，保证了数据的完整性和可靠性。
（4）数据安全性：数据库系统通过权限控制和加密等机制来保护数据的安全，防止未经授权的访问和篡改。
4. 数据库系统的分类数据库系统可以按照数据模型、数据存储方式和应用范围进行分类。
按照数据模型可分为层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等；按照数据存储方式可分为文件系统数据库、关系数据库和面向对象数据库等；按照应用范围可分为个人数据库、企业数据库和分布式数据库等。
5. 数据库系统的应用数据库系统在现实生活和商业领域中有着广泛的应用。
例如，在电子商务中，数据库系统用于存储用户信息、订单信息和产品信息，实现在线购物和支付功能；在人力资源管理中，数据库系统用于存储职员档案、薪资数据和培训记录，实现人事管理和工资结算；在医疗健康领域，数据库系统用于存储患者病历、医疗记录和药物信息，实现医院管理和病人医疗服务等。
6. 数据库系统的未来发展趋势随着数据规模和数据复杂性的不断增加，数据库系统也在不断发展和创新。
未来数据库系统的发展趋势主要包括：大数据技术的应用，以应对日益增长的数据量和数据处理需求；云计算和分布式计算的结合，以提高数据库系统的可扩展性和性能；人工智能技术的引入，以实现更智能化的数据管理和分析。
数据库系统原理实验报告一、实验目的1.熟悉数据库系统的基本概念和原理；2.掌握数据库系统的基本操作；3.学会使用数据库系统进行数据管理和查询。
二、实验设备1.计算机；2.数据库管理系统软件。
三、实验过程1.创建数据库通过数据库管理系统软件，我们首先需要创建一个新的数据库。
在数据库管理系统软件的界面上，点击“新建数据库”按钮，输入数据库名称、用户名、密码等信息，并确定创建。
2.设计数据表在创建完数据库后，我们需要设计数据表结构。
点击数据库管理系统软件界面上的“表设计”按钮，弹出数据表设计界面。
根据实验需求，在数据表设计界面上添加字段、设置字段类型、设置主键等，最后确定设计。
3.插入数据数据表设计好后，我们需要将数据插入到数据表中。
通过数据库管理系统软件，点击“插入数据”按钮，弹出插入数据界面。
在插入数据界面上，输入要插入的数据信息，点击确定插入。
4.查询数据将数据插入到数据表中后，我们需要查询特定的数据。
通过数据库管理系统软件，点击“查询数据”按钮，弹出查询数据界面。
在查询数据界面上，输入查询条件，点击确定查询。
系统将会返回符合条件的数据。
五、实验结果通过以上实验步骤，我们成功地创建了一个新的数据库，设计了数据表结构，并将数据插入到数据库中。
同时，我们还可以通过数据库管理系统软件查询数据并获取到结果。
这些实验结果表明我们对数据库系统的基本操作具有熟练掌握的能力。
六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了数据库系统的基本概念和原理，掌握了数据库系统的基本操作方法，并成功地应用到实际数据管理和查询中。
通过实验，我们意识到数据库系统在现代信息管理中的重要性，并且清楚地了解到数据库系统的优势和应用场景。
通过进一步的学习和实践，我们相信我们可以更加熟练地应用数据库系统，并将其应用到实际工作中。
数据库系统维护报告1. 引言数据库系统是现代信息化建设中不可或缺的重要组成部分，负责存储和管理大量的数据。
为确保数据库系统的正常运行，对其进行维护和监控是必不可少的。
本报告旨在总结和描述数据库系统的维护工作，并提出改进建议。
2. 数据库备份与恢复2.1 数据库备份数据库备份是保证数据安全的重要手段，定期进行全量备份和增量备份，可以有效防止数据丢失。
在备份过程中，需要确保备份文件的完整性和可访问性，同时要遵循安全规范，妥善保存备份文件。
2.2 数据库恢复在数据库发生故障或数据损坏时，及时进行数据恢复是保证数据连续性和完整性的关键步骤。
通过备份文件进行数据恢复，并在恢复后进行验证，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据库性能优化3.1 数据索引优化合理创建和使用数据库索引可以提高数据库查询效率。
通过对常用查询字段创建索引，可以减少数据扫描的开销和提高查询速度。
同时，定期对索引进行优化和重建，避免索引碎片的产生。
3.2 查询语句优化优化查询语句可以提高数据库的响应速度。
通过合理设计和编写SQL语句，避免不必要的全表扫描和重复计算，提高查询效率。
使用合适的连接方式和查询条件，减少数据传输和计算量。
3.3 硬件优化在某些情况下，硬件升级和优化是提升数据库性能的关键。
根据数据库的负载情况，选择合适的硬件配置，包括CPU、内存、硬盘等。
同时，合理分配系统资源，确保数据库能够正常运行。
4. 定期维护和监控4.1 定期维护定期维护是保持数据库系统稳定运行的重要措施。
包括定期清理无用数据、优化数据库结构、执行数据完整性检查等操作。
同时，定期更新数据库软件版本和补丁，修复已知的漏洞和问题。
4.2 监控与警报通过数据库监控系统，实时监控数据库的运行状态和性能数据。
及时发现并解决潜在问题，预防系统故障的发生。
设置合理的警报机制，发现异常情况时及时报警，做出相应的处理。
5. 安全性管理5.1 数据库访问控制严格控制数据库的访问权限，根据用户角色和需求进行合理的授权。
数据库运行分析报告范文一、引言数据库是现代企业信息管理的重要组成部分，它的正常运行对于企业的顺利运营至关重要。
为了确保数据库的高效、稳定和安全运行，不仅需要定期的维护和管理，还需要进行定期的运行分析。
本篇报告旨在对某企业数据库的运行情况进行全面分析，帮助企业了解数据库的优劣势，并提出改进措施。
二、运行环境分析1. 数据库规模和使用情况：企业数据库包含X个表，总数据量约为X GB。
根据使用情况统计，数据库的读取操作占总操作量的80%，写入操作占20%。
2. 硬件配置：数据库服务器配置为X CPU、X GB内存、X个磁盘阵列。
根据监控数据显示，CPU利用率平均在X%左右，内存利用率平均在X%左右，磁盘阵列的读写延迟在正常范围内。
三、性能分析1. 响应时间分析：通过对数据库的读取和写入操作进行性能测试，得出平均响应时间分别为X毫秒和X毫秒。
比较与同行业标准相比，响应时间处于正常范围内，但仍有提升空间。
2. 并发处理分析：测试数据库的并发处理能力，发现在峰值时段，数据库的并发连接数达到X个，平均每秒处理X个事务。
根据系统需求和数据库规模，数据库的并发连接数和事务处理量还能满足需求，但应注意随着业务增长的需求，及时进行扩容或优化。
四、安全性分析1. 数据备份与恢复：数据库定期进行全量备份和差异备份，备份数据存储在独立的硬盘上，并经过加密保护。
测试数据恢复操作，验证了备份的完整性和可恢复性。
2. 运行日志和审计：数据库运行日志完整，并进行了定期监控。
对于敏感操作，数据库进行了审计，并有专人进行监控和分析。
安全审计的结果显示数据库运行符合公司安全策略，未发现异常操作。
五、稳定性分析1. 故障恢复和容灾：数据库服务器配置了故障恢复和容灾机制，采用主从复制方式进行数据同步，确保在主服务器故障时备份服务器能够正常接管。
2. 监控和报警：数据库的监控系统设置了合适的阈值，并能及时发出报警信息。
根据对报警的统计分析，数据库的异常情况较少，运行稳定。
数据库运行分析报告模板一、引言数据库是组织数据的关键工具，为企业和组织的数据管理和应用提供了强大的支持。
随着数据库应用的不断增加和数据量的不断增长，针对数据库的运行分析变得越来越重要。
该报告旨在提供一个，为数据库管理人员提供指导和参考，帮助他们更好地分析数据库运行情况。
二、数据库运行概况1. 数据库基本情况：包括数据库的名称、版本、部署环境等基本信息。
2. 数据库规模：包括数据库的大小、表的数量、索引的数量等数据规模信息。
3. 数据库使用情况：包括数据库的访问量、并发连接数、CPU 和内存的使用情况等数据库的使用情况。
三、性能分析1. 查询性能分析：分析数据库的查询性能，包括查询的响应时间、查询的执行计划等指标，通过对查询性能的分析，找出性能瓶颈并进行优化。
2. 事务性能分析：分析数据库的事务处理性能，包括事务的执行时间、事务的提交频率等指标，通过对事务性能的分析，找出事务瓶颈并进行优化。
3. 系统性能分析：分析数据库所在服务器的硬件性能，包括CPU、内存、磁盘IO等指标，通过对系统性能的分析，找出系统瓶颈并进行优化。
四、安全分析1. 数据库安全性分析：分析数据库的安全配置，包括用户权限、访问控制等安全设置，通过对安全配置的分析，找出潜在的安全风险并进行修复。
2. 数据备份与恢复分析：分析数据库的备份策略和恢复策略，包括备份的频率、备份的可靠性等指标，通过对备份与恢复策略的分析，找出备份与恢复存在的问题并进行优化。
五、可扩展性分析1. 数据库扩展性分析：分析数据库的可扩展性，包括数据库的水平扩展和垂直扩展情况，通过对数据库的扩展性分析，找出扩展上的瓶颈并进行优化。
2. 数据库架构分析：分析数据库的架构设计，包括表结构、索引设计等，通过对数据库架构的分析，找出架构上存在的问题并进行优化。
六、问题与建议1. 问题分析：总结数据库运行中可能出现的问题，包括性能问题、安全问题等，对每个问题进行分析并给出解决建议。
mysql数据库实验报告个人总结-回复MySQL数据库实验报告个人总结MySQL是一款开源的数据库管理系统，能够为用户提供高效、灵活、可靠的数据管理服务。
在本次实验中，我对MySQL进行了学习和实践，通过学习MySQL的基础知识、SQL语句操作以及数据表设计规范等等，我对MySQL数据库的原理和应用有了更深入的了解，为我今后的数据开发和应用工作打下了基础。
在此，我将对本次实验进行个人总结和分析。
一、MySQL基础MySQL是一套基于客户端/服务器构架，并且支持多线程处理的关系型数据库管理系统。
MySQL的设计目标是快速而且易于使用。
1.学习MySQL的过程中，最基础的是了解MySQL的安装、启动和登录。
首先，通过官网或社区下载MySQL安装程序。
然后启动MySQL服务，在命令行中使用mysql命令登录MySQL服务。
在成功登录后，可以在命令行中进行对MySQL的操作。
2. 掌握MySQL的基础命令语句。
本次实验的基础命令主要包括：show databases、create database、use database、show tables、create table、alter table、drop table、insert、update、delete和select等等。
3.掌握MySQL与SQL的关系。
MySQL是一种基于SQL语言的关系型数据库管理系统，因此SQL是MySQL的核心语言。
在MySQL中，我们可以通过利用SQL语言来管理数据、查询数据、更新数据和删除数据等等。
二、MySQL数据表设计规范本次MySQL实验中，我还学习了MySQL数据表设计规范，主要包括以下几个方面：1.确定主键：在创建数据表时，必须确定主键，主键是用于标识数据表中每一行数据的唯一性的列。
2. 规定数据类型和长度：MySQL中的数据类型决定了在这个列中可以放置哪些类型的数据。
数据类型包括整数、浮点数、日期时间等等，长度表示这个列的最大长度。
数据库性能报告1. 引言数据库是现代软件系统的核心组件之一，其性能对于系统的稳定运行和用户体验至关重要。
本报告旨在评估当前系统中数据库的性能，并提供改进建议。
2. 环境介绍在开始性能评估之前，我们首先介绍使用的数据库环境。
本次评估使用的是MySQL数据库，版本为8.0。
数据库运行在一台Linux服务器上，具有4核心CPU 和16GB内存。
数据库中存储了大约100万条数据，并且承载了系统的所有核心功能。
3. 性能指标评估数据库性能时，我们关注以下主要指标：3.1 响应时间响应时间是衡量用户请求在数据库上执行所需时间的指标。
较低的响应时间意味着更快的数据库性能，有利于提升用户体验。
3.2 吞吐量吞吐量表示数据库在单位时间内能够处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着数据库可以更快地处理更多用户请求，提高系统的并发性能。
3.3 并发性能并发性能是指数据库在同时处理多个请求时的表现。
较高的并发性能意味着数据库可以更好地处理大量并发请求，降低系统响应时间的波动性。
4. 性能评估结果通过对数据库进行性能评估，我们得到以下结果：4.1 响应时间在评估期间，数据库的平均响应时间为200毫秒。
我们注意到在高峰期时，响应时间会有轻微增加，但整体上仍然在可接受范围内。
4.2 吞吐量数据库的吞吐量平均为每秒处理150个请求。
在高峰期，吞吐量会略有下降，但整体上仍然能够满足系统需求。
4.3 并发性能数据库表现出较好的并发性能，能够同时处理50个并发请求而不受到明显的性能影响。
在高负载情况下，数据库的并发性能会略微下降，但仍然能够保持相对稳定。
5. 性能问题与建议在评估期间，我们发现了一些潜在的性能问题，并提出以下改进建议：5.1 索引优化数据库中部分查询语句的执行时间较长，通过分析我们认为这是由于缺乏适当的索引所致。
建议对查询频率较高的字段进行索引优化，以提升查询性能。
5.2 查询调优某些查询语句的执行时间过长，可能是由于查询语句的逻辑不够优化导致的。
AWR报告详细分析AWR（Automatic Workload Repository）报告是Oracle数据库性能分析的重要工具，通过分析AWR报告可以了解数据库的整体性能情况，找出数据库性能瓶颈，并进行优化。
1.概要信息：报告中会显示数据库的基本信息，包括数据库名称、版本、启动时间、快照时间范围等。
2.数据库活动指标：报告会显示数据库的关键性能指标，如平均每秒提交次数、平均每秒用户调用次数、平均每秒物理读次数等。
通过分析这些指标，可以了解数据库的整体负载状况。
3. Load Profiles：报告中会显示不同时间段的数据库负载情况，包括物理读写情况、用户调用情况、并发会话情况等。
通过分析这些信息，可以了解数据库的繁忙时段和空闲时段，为系统调整提供依据。
4. Top 5 Timed Events：报告会列出消耗时间最长的前五个事件，包括CPU消耗、IO消耗等。
通过分析这些事件，可以找出潜在的性能瓶颈，并进行针对性的调优。
5.SQL统计信息：报告会列出运行时间最长的SQL语句，包括执行次数、平均消耗时间、IO消耗等。
通过分析这些SQL语句，可以找出执行效率低下的语句，并进行优化。
6. Instance Efficiency Percentages：报告会显示数据库实例的效率百分比，包括Buffer Cache命中率、Redo Log缓存命中率、Library Cache命中率等。
通过分析这些百分比，可以评估数据库的性能和效率，并进行相应的调整。
除了以上几个部分外，AWR报告还包含其他一些信息，如系统配置信息、事件等待统计信息等。
在分析AWR报告时，需要关注以下几个方面：1. 整体性能分析：可以通过查看数据库活动指标和Load Profiles 来评估数据库的整体性能，了解数据库的负载情况和系统繁忙时段。
2. 事件分析：可以通过查看Top 5 Timed Events来找出消耗时间最长的事件，如CPU消耗事件、IO消耗事件等。
实验（实训）报告浙江财经大学教务处制最后一公里物流系统—仓库管理子系统1引言最近几年电商的快速发展，以及网上购物的平民化大众化，衍生出物流这一行业并且现在蓬勃发展。
而现在双十一、双十二等各种节日血拼的节日，人们的大量购物，物流行业进行大量的货物堆积与运送。
而在货物从运送到客户接受的过程中，出现了一系列的问题。
尽管在包裹发货和中转环节中，物流还是较为顺畅的，但在最后的派送环节还是出现了“卡壳”的问题。
客户存在“查询显示包裹都送出好几天了，并且已经到目的地了，为什么还没收到？”等的问题与反馈。
而货车进城层层受阻，市内堵车也常常发生，而在双11期间尽管快递公司为分拣、转运中心招聘了不少临时工，但专业性更强的终端配送快递员却极度短缺。
快递配送的“最后一公里”的问题往往是使快递变成“慢递”的症结所在。
针对最后一公里的物流，我们小组进行了最后一公里物流的系统设计。
最后一公里物流数据库管理信息系统针对在物流公司已经将货物送到目的地当地的仓库或者配送中心之后的具体配送，即最后一公里物流是配送的最后一个环节。
它的优势是可以实现“门到门”，按时按需的送货上门。
2需求分析2.1调查与初步分析在编写需求前，首先是对各大网上物流和购物网站进行了调查，其中包括：物流派送方式，客户反馈这两大块进行了调查。
并总结出了有自己特色的设计思路。
在物流派送上，最后一公里是最为重要的环节，应选择最精锐的派送员进行派送，然而在技术，人员经济等方面的约束下，往往在最后一公里的派送时，派送员缺少系统性的派送的意识，而导致了快件派送的不及时或者出现其他时间的错开，甚至出现快件的丢失。
在快件较多的情况下，派送员分配给每个配送地区的时间相对的也会更加的少，而客户（取件人）会存在不能按时取件的问题，从而导致快件的无必要退回，既加重了配送员的任务，又给客户增添了烦恼。
在客户反馈中，客户存在取件等待时间太短，货物配送停滞时间太久等的一系列问题。
对于客户（取件人）来说，他们需要的是快速的配送，且较为充裕或者自由的取件时间。
按照设计阶段提供的安全规范和故障恢复规范，数据库要经常检查系统的安全是否受到侵犯，根据用户的实际需要授予用户不同的操作权限。
数据库在运行过程中，由于应用环境发生变化，对安全性的要求可能发生变化，数据库要根据实际情况及时调整相应的授权和密码，以保证数据库的安全。
操作系统中的对象一般情况下是文件，而数据库支持的应用要求更为精细。
同样数据库的完整性约束条件也可能会随应用环境的改变而改变，这时DBA 也要对其进行调整，以满足用户的要求。
另外，为了确保系统在发生故障时，能够及时地进行恢复，DBA要针对不同的应用要求定制不同的转储计划，定期对数据库和日志文件进行备份，以使数据库在发生故障后恢复到某种一致性状态，保证数据库的完整性。
针对以上存在的问题以及结合实际情况，我们设计了本系统——最后一公里物流系统，本系统分为三个模块，这里主要介绍其中一个模块——仓库管理模块。
仓库管理模块涉及的内容有：入库、出库和库内管理等。
2.2分析和表达需求2.2.1划分模块就仓库管理系统而言，该系统实现了：货物的入库管理、出库管理以及货物在库内的一系列管理。
入库管理主要是对快件安排仓位、核对单货、登记准确、装卸规范和堆放标准进行管理。
出库管理是对快件的出库手续、出库数量、装卸规范性、堆码标准、按出库单先后发放货物和出库单据保存归档的管理。
仓库的库内管理主要进行定期检查成品与设备、维护仓库清洁与安全、保证各项运作规范与标准、统计汇总。
2.2.2仓库管理子系统数据流图由于最后一公里物流信息管理系统的业务流程比较复杂,所以在进行数据流程分析时,采用了“自顶向下”的分析方法,也就是结构化分析方法,具体做法是第一步: 确定顶层数据流图顶层数据流图概括了最后一公里物流信息管理子管理系统的总功能、主要的输入流、主要的输出流和主要的数据存储。
图2.2 最后一公里物流信息管理系统的顶层数据流图第二步: 对顶层图的功能进行分解,画出第二层数据流图（图为仓库管理子系统的数据流图）图2.4 最后一公里物流信息管理系统子仓库管理系统的数据流图2.2.3数据字典1)数据项（数据项描述={数据项名，数据类型}）入库单号={入库单号，char，9}出库单号={出库单号，char，9}库存核对单号={库存核对单号，char，10}库存清单号={库存清单号，char，10}仓库职工号={仓库职工号，char，6}仓库职工姓名={仓库职工姓名，char，6}仓库职工的身份信息={仓库员工的身份信息， char，16}入库日期={入库日期，datetime，10}出库日期={出库日期，datetime，10}货物数量={货物数量，char，10}仓库地址={仓库地址，char，20 }仓库号={仓库号，char，5 }仓库电话={仓库电话，char，8 }现有库存={现有库存，char，4 }存放仓位={存放仓位，char，6 }客户地址={客户地，varchar，18}订单编号={订单编号，char，10 }2)数据结构（数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成}）入库单信息={入库单号，货物重量，入库日期}出库单信息={出库单号，货物重量，出库日期}库内信息={库存清单，库存核对单}职工信息={职工号，职工姓名，职工身份}仓库信息={仓库编号，仓库地址，仓库电话。
现有库存}3)数据流（数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向}）{货物数据，客户提交的货物，客户，入库信息}{出库单信息，出库时所用的单子，出库信息，出库单}{入库单信息，入库时所用的单子，入库信息，入库单}{库存信息，货物在仓库内的存放信息，入库处理，库存清单}{库存核对信息，货物在仓库内的存放的核对信息，库存清单，库存核对单} 4)数据存储（数据存储描述={数据存储名，说明，编号，输入的数据流，输出的数据流，组成}）入库信息={入库单，进入仓库的货物信息，入库单，货物数据，组成：{入库单}}库存核对清单={折扣规则，货物在仓库内的清单，库存清单号，库存清单，组成：{库存核对清单}}出库信息={应收账款，离开仓库的货物信息，出库单，出库单，组成：{出库单}}5)处理过程（处理过程描述={处理过程名，输入：{数据流}，输出：{数据流}，处理的简要说明}）{入库处理，输入：{入库信息}，输出：{入库单}，仓库进行货物入库处理} {库内管理，输入：{库存清单}，输出：{库存核对单}，仓库对入库货物进行管理}{出库处理，输入：{出库信息}，输出：{出库单}，仓库对货物进行出库处理}3概念结构设计3.1设计各个子系统（视图）的分E-R图选择中层数据流图中的仓库管理系统数据流图作为设计分E-R图的依据；根据数据流图逐一设计分E-R图，确定局部应用中的实体、实体的属性、码、实体之间的联系及其类型。
会员管理是网上超市购物系统的一个子系统，通过分析会员管理管理的需求分析结果，我们可以知道该子系统需要描述的实体有：仓库，货物，职工。
对于每一个仓库有多个快件与之联系，每一个职工有多个管理人员进行管理领导。
还有其他实体与实体之间的联系，一一写出后可以得到以下关于仓库管理子系统的概念结构即E-R模型。
图3. 1 仓库管理子系统E-R图4视图的集成；4.1合并分E-R图，生成初步E-R图合理消除个分E-R图的冲突是合并分E-R图的主要工作与关键所在。
本次合并过程中主要消除了三类冲突：属性冲突，命名冲突和结构冲突。
4.1.1合并订单管理模块与配送管理模块分E-R图1)消除属性冲突①在合成配送管理与订单管理时，订单管理中的“客户姓名”属性定义为varchar类型，而在配送管理中被定义为char类型，消除冲突后统一定义为varchar类型；②配送管理中的“收货地址”char类型改为与订单管理一致，定义为varchar类型；③订单管理中的“订单时间”char类型改为与配送管理一致，定义为datetime类型；④两个模块中的“订单编号”属性长度统一为10位，float类型。
2)消除命名冲突配送管理中的收件地址改为客户地址，与订单管理中的命名一致。
3)消除结构冲突订单管理中的“订单”包含的属性为{订单编号，订单时间，客户地址，客户姓名，客户电话}，配送管理中为{订单编号，订单时间，客户姓名，客户电话，职工号，客户地址}，取两者并集并适当调整顺序后为：订单{ 订单编号，订单时间，客户地址，客户姓名，客户电话，职工号 }订单管理中的“客户”实体的属性为{ 客户姓名，客户电话，客户地址，客户账号 }，配送管理中为{ 客户姓名，客户电话，客户地址 }，取并集后为：客户{ 客户姓名，客户电话，客户地址，客户账号 }。
消除三类冲突后得到配送管理与订单管理的合E-R图，如图 4-所示：图4-1 配送管理与订单管理合E-R图4.1.2集成图4-1与仓库管理模块分E-R图在订单管理模与配送管理合E-R图的基础上加入了仓库管理模块的仓库、货件两个实体以及出库、入库、库内管理三个联系，集成订单、仓库、配送合E-R图，如图 4-2仓库、配送、订单合E-R图所示：图4-2仓库、配送、订单合E-R图4.1.3 集成图4-2与客服管理分E-R图1)消除属性冲突①参照图4-2中的各属性，客服管理中的“客户地址”类型定义为varchar 类；②客服地址根据客户地址的修改，定义为varchar类型；2)消除命名冲突集成过程中，在上图的基础上加入了客服、投诉单、理赔单三个实体，与其他实体或联系没有命名冲突。
消除属性冲突与命名冲突后，形成总的E-R图，如图 4-3 总E-R图所示：图4-3 总E-R图总属性：仓库{仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址}货件{订单编号，货件地址，货件重量，存放仓位}入库{入库单号，订单编号，入库日期，客户地址，货件重量，存放仓位，仓库号}出库{出库单号，订单编号，出库日期，客户地址，货件重量，存放仓位，仓库号}库内管理{订单编号，仓库号，库存清单号，库存核对单号，客户地址，货件重量，存放仓位，仓库电话，现有库存,仓库地址}订单{订单编号，订单时间，客户地址，客户姓名，客户电话，职工号} 配送计划{托运单编号，订单编号，配送时间，收货地址，回程车辆信息，空车车辆信息，配送路线，物流状态，客户地址，车辆信息} 跟踪单{跟踪单号，订单编号，客户姓名，客户电话，错误信息}客户{客户姓名，客户电话，客户地址，客户账户}费用清单{订单编号，费用金额，客户电话，客户姓名}跟踪单{订单编号，客户姓名，客户电话，客户地址}客服{客服工号，客服姓名，客服电话，客服地址}理赔单{订单编号，客户姓名，客户电话，客服工号，客服姓名，客服电话}投诉单{投诉单号，客户姓名，客户电话，客服工号，客服姓名，客服电话}反馈错误信息{订单编号，反馈时间，错误信息内容，客服工号，客服姓名}从中抽出仓库管理的属性：仓库{仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址}货件{订单编号，客户地址，货件重量，存放仓位}职工{职工工号，职工姓名，职工电话}入库{入库单号，入库日期}出库{出库单号，出库日期}库内管理{库存清单号，库存核对单号}4.2修改与重构，生成基本E-R图初步E-R图中可能存在冗余的数据和冗余的实体间联系，因此根据数据字典中关于数据项之间逻辑关系的说明来消除冗余，从而生成基本E-R图：5逻辑结构设计5.1将概念结构转换为关系模型仓库（仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址）货件（订单编号，客户地址，货件重量，存放仓位）入库（入库单号，订单编号，仓库号，入库日期，客户地址，货件重量，存放仓位）出库（出库单号，订单编号，仓库号，出库日期，客户地址，货件重量，存放仓位）库内管理（订单编号，仓库号，库存清单号，库存核对单号，客户地址，货件重量，存放仓位，仓库电话，现有库存,仓库地址）仓库管理（职工工号，仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址，职工姓名，职工电话）订单（订单编号，订单时间，客户地址，客户姓名，客户电话）配送计划（托运单号，订单编号，客户地址，物流状态，配送路线）配送路线（客户地址，配送路线，配送时间，回程车辆信息，空车车辆信息，车辆信息）跟踪单（跟踪单号，订单编号，客户姓名，客户电话，错误信息）托运单（托运单号，订单编号，客户地址，客户姓名，客户电话）订单专员（专员工号，专员姓名，专员电话）客户（客户电话，客户姓名，客户地址,客户账号，客户地址）订单分配（订单编号，分配区域，专员工号，分配时间）收退（订单编号，专员工号，费用金额，收退状态）费用清单（订单编号，客户电话，费用金额，客户姓名）客服（客服工号，客服姓名，客服电话，客服地址）理赔单（订单编号，客户姓名，客户电话，错误信息内容，理赔信息内容，客服工号，客服姓名）投诉单（投诉单号，投诉时间，投诉内容，客户姓名，客户电话，客服工号，客服姓名）反馈错误信息（订单编号，客服工号，反馈时间，错误信息内容，客服姓名）从中抽出仓库管理子系统的关系模型如下：仓库（仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址，仓库面积）货件（订单编号，客户地址，货件重量，存放仓位）职工（职工工号，职工姓名，职工电话）入库（入库单号，订单编号，仓库号，入库日期，客户地址，货件重量，存放仓位）出库（出库单号，订单编号，仓库号，出库日期，客户地址，货件重量，存放仓位）库内管理（订单编号，仓库号，库存清单号，库存核对单号，客户地址，货件重量，存放仓位，仓库电话，现有库存,仓库地址）仓库管理（职工工号，仓库号，仓库电话，现有库存,仓库地址，职工姓名，职工电话）5.2对数据模型进行优化（1）货件（订单编号，客户地址，货件重量，存放仓位）1. 该关系中，每个属性都是不可分的，所以该关系属于1NF。
