简析关系型数据库系统的设计方法论文

　　1系统总体设计
　　面向关系数据库的关键字查询系统主要有五部分组成，首先要分析输入的关键字，有几个关键字组成；然后调用全文索引，查看这些关键字所属，是表名、属性名还是属性值；接下来查询数据库的模式图，从而得到几种可能的元组连接树；最后将相应元组连接树转化成SQL语句查询关系数据库，生成查询结果，以二维表格形式显示。
　　2数据库设计
　　本系统为面向关系数据库的关键字查询系统，在实验中本文选取了MDB数据集，为了进行实验，将数据集整理为以下七个表数据结构。
　　实验数据集（电影信息数据库）：Actor（演员表），Consume（设计师），Director（导演信息），Bness股资），Editor（编辑），Color（颜色信息），Keyword（关键词）。
　　3数据库索引设计
　　在关系型数据库中，例如0racl，DB2，SQLServer和MySQL等都提供了对关键字查询的扩展，可以为数据库的表属性建立全文索引，这为实现关系数据库的关键字查询提供了基础。已有多个关系数据库的关键字查询系统被开发出来，BANKS，DISCOVER，IRstyle，SEKKER等等。然而在已有的系统中，多数系统仅仅支持数据库中文本属性的查询，却忽略了对数据库中元数据的处理。如果用户给定的查询关键字是数据库中的元数据，则有些系统就不能够满足用户的查询需求，或者查询结果不够精确，返回大量与查询不相关的结果。SEKKER虽然提出了支持数字属性和元数据的查询，但是却在查询语言上做了限定，只能通过给定的查询语言格式进行查询，所以系统的灵活性不高。
　　4数据库模式图的构建
　　在关系数据库中，关键字是通过主外键进行连接的，因此关系数据库采用的数据模型，即为基于模式图建模。模式图的节点对应数据库中的关系，边表示关系间的主外键约束。
　　模式图（SchemaGraph，GS）是将关系数据库的模式信息定义为模式图GS（V，E），其中V表示模式图中的节点，与数据库中的关系一一对应，E表示模式图中的边，将具有主外码约束相对应的关系连接起来，关系R；和关系R中的主外键关系对应模式图一条边RR，
　　本文数据库对应的数据库模式图如图3所示。
　　5关键字检索设计
　　关键字检索技术主要是，通过分析用户输入的关键字所属类型来确定元组连接树，从而转换成相应的SQL语句来查询关系数据库。如果用户输入的关键字都是表名，则将几个表自然连接后输出即可；若用户输入的关键字有表名、属性名，那么将属性列加到表中输出就是用户所检索的内容；若用户输入的关键字中有属性值，则将属性值对应属性与表或属性列连接，根据属性值对应元组来显示查询结果。由此可见，对于相同的关键字，如果它不止一种所属值，那么它就会对应不同的SQL语句。
　　6结果生成设计
　　在本文中，将查询结果定义为元组连接树。给定一个数据库模式图GS，一个元组连接树T是一棵元组树。这些元组连接树满足以下条件：完整性：用户提交的所有关键字均出现在元组连接树上；最小性：从元组连接树中移除任何元组后的元组连接树都不具有完整性。
　　7结束语
　　本文将生成的关系图转换为SQL查询，通过执行相应的查询，进而得到每个关系路径对应的查询结果。因为关系图是按照关联度进行返回的，但是这样关联度仅仅的将关键字映射在关系的层面上，为了使查询结果更加明确，本文将结果进行细化，将关键字映射到关系层面。为了避免大量冗余结果的产生，为了更精确的满足用户的查询需求，将与关键字关系有关系的结果返回给用户即可。