($width) AND $width .= 'px';
$style = " style=\"width: $width\"";
}
$value = $value ? $value : date('H:i');
$s = " ";
return $s;
}
// form_date('start', '2018-07-05') 为空则当前日期
function form_date($name, $value = 0, $width = FALSE)
{
$style = '';
if (FALSE !== $width) {
is_numeric($width) AND $width .= 'px';
$style = " style=\"width: $width\"";
}
$value = $value ? $value : date('Y-m-d');
$s = " ";
return $s;
}
/**用法
*
* echo form_radio_yes_no('radio1', 0);
* echo form_checkbox('aaa', array('无', '有'), 0);
*
* echo form_radio_yes_no('aaa', 0);
* echo form_radio('aaa', array('无', '有'), 0);
* echo form_radio('aaa', array('a'=>'aaa', 'b'=>'bbb', 'c'=>'ccc', ), 'b');
*
* echo form_select('aaa', array('a'=>'aaa', 'b'=>'bbb', 'c'=>'ccc', ), 'a');
*/
?>组保留的标签 余下为需要删除的标签
unset($oldtag[$key]);
}
}
}
if (!empty($oldtag)) {
$tagids = array();
foreach ($oldtag as $tagid => $tagname) {
$tagids[] = $tagid;
}
well_oldtag_delete($tagids, $tid);
}
$r = well_tag_process($tid, $fid, $create_tag, $tagarr);
return $r;
}
// 删除标签和绑定的主题
function well_oldtag_delete($tagids, $tid)
{
$pagesize = count($tagids);
$arrlist = well_tag_find_by_tagids($tagids, 1, $pagesize);
$delete_tagids = array(); // 删除
$tagids = array();
$n = 0;
foreach ($arrlist as $val) {
++$n;
if (1 == $val['count']) {
// 只有一个主题
$delete_tagids[] = $val['tagid'];
} else {
$tagids[] = $val['tagid'];
}
}
!empty($delete_tagids) and well_tag_delete($delete_tagids);
$arlist = well_tag_thread_find_by_tid($tid, 1, $n);
if ($arlist) {
$ids = array();
foreach ($arlist as $val) $ids[] = $val['id'];
well_tag_thread_delete($ids);
}
!empty($tagids) and well_tag_update($tagids, array('count-' => 1));
}
// 标签数据处理 $arr=新提交的数组 $tagarr=保留的旧标签
function well_tag_process($tid, $fid, $new_tags = array(), $tagarr = array())
{
if (empty($tid)) return '';
// 新标签处理入库
if ($new_tags) {
$threadarr = array();
$tagids = array();
$i = 0;
$size = 5;
$n = count($tagarr);
$n = $n > $size ? $size : $size - $n;
foreach ($new_tags as $name) {
++$i;
$name = trim($name);
$name = stripslashes($name);
$name = strip_tags($name);
$name = str_replace(array(' ', '#', "@", "$", "%", "^", '&', '·', '<', '>', ';', '`', '~', '!', '¥', '……', ';', '?', '?', '-', '—', '_', '=', '+', '.', '{', '}', '|', ':', ':', '、', '/', '。', '[', ']', '【', '】', '‘', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '), '', $name);
$name = htmlspecialchars($name, ENT_QUOTES);
if ($name && $i <= $n) {
// 查询标签
$read = well_tag_read_name($name);
if ($read) {
// 存在 count+1
$tagids[] = $read['tagid'];
} else {
// 入库
$arr = array('name' => $name, 'count' => 1);
$tagid = well_tag_create($arr);
FALSE === $tagid and message(-1, lang('create_failed'));
$read = array('tagid' => $tagid, 'name' => $name);
}
$tag_thread = array('tagid' => $read['tagid'], 'tid' => $tid);
$threadarr[] = $tag_thread;
$tagarr[$read['tagid']] = $read['name'];
}
}
!empty($threadarr) and tag_thread_big_insert($threadarr);
!empty($tagids) and well_tag_update($tagids, array('count+' => 1));
}
$json = empty($tagarr) ? '' : xn_json_encode($tagarr);
return $json;
}
?>return $r;
}
/**
* @param int $page 页数
* @param int $pagesize 每页显示数量
* @return mixed
*/
function link_find($page = 1, $pagesize = 100)
{
$arr = link__find($cond = array(), array('rank' => -1), $page, $pagesize);
return $arr;
}
/**
* @param $id
* @return bool 返回FALSE失败 TRUE成功
*/
function link_delete($id)
{
if (empty($id)) return FALSE;
$r = link__delete(array('id' => $id));
link_delete_cache();
return $r;
}
//--------------------------kv + cache--------------------------
/**
* @return mixed 返回全部友情链接
*/
function link_get($page = 1, $pagesize = 100)
{
$g_link = website_get('friends_link');
if (empty($g_link)) {
$g_link = link_find($page, $pagesize);
$g_link AND website_set('friends_link', $g_link);
}
return $g_link;
}
// delete kv and cache
function link_delete_cache()
{
website_set('friends_link', '');
return TRUE;
}
?> $v = implode(",", $v);
$temp[] = $v;
}
// 去掉重复的字符串,也就是重复的一维数组
$temp = array_unique($temp);
// 再将拆开的数组重新组装
$output = array();
foreach ($temp as $k => $v) {
if ($stkeep) $k = $starr[$k];
if ($ndformat) {
$temparr = explode(",", $v);
foreach ($temparr as $ndkey => $ndval) $output[$k][$ndarr[$ndkey]] = $ndval;
} else $output[$k] = explode(",", $v);
}
return $output;
}
// 合并二维数组 如重复 值以第一个数组值为准
function array2_merge($array1, $array2, $key = '')
{
if (empty($array1) || empty($array2)) return NULL;
$arr = array();
foreach ($array1 as $k => $v) {
isset($v[$key]) ? $arr[$v[$key]] = array_merge($v, $array2[$k]) : $arr[] = array_merge($v, $array2[$k]);
}
return $arr;
}
/*
* 对二维数组排序 两个数组必须有一个相同的键值
* $array1 需要排序数组
* $array2 按照该数组key排序
* */
function array2_sort_key($array1, $array2, $key = '')
{
if (empty($array1) || empty($array2)) return NULL;
$arr = array();
foreach ($array2 as $k => $v) {
if (isset($v[$key]) && $v[$key] == $array1[$v[$key]][$key]) {
$arr[$v[$key]] = $array1[$v[$key]];
} else {
$arr[] = $v;
}
}
return $arr;
}
?>
实体-软件玩家 - 软件改变生活!
实体
1.逻辑设计概述
概念结构是独立于任何一种数据模型的,在实际应用中,一般所用的数据库环境已经给定(如SQL Server或Oracel或MySql),本文讨论从概念结构向逻辑结构的转换问题。 由于目前使用的数据库基本上都是关系数据库,因此首先需要将E-R图转换为关系模型,然后根据具体DBMS的特点和限制转换为特定的DBMS支持下的数据模型,最后进行优化。
2.E-R图向关系模型的转换
2.1 一个例子
E-R图如何转换为关系模型呢?我们先看一个例子。 图2.1是学生和班级的E-R图,学生与班级构成多对一的联系。根据实际应用,我们可以做出这个简单例子的关系模式:
学生(学号,姓名,班级) 班级(编号,名称)
“学生.班级”为外键,参照“班级.编号”取值。 这个例子我们是凭经验转换的,那么里面有什么规律呢?在2.2节,我们将这些经验总结成一些规则,以供转换使用。
2.2 转换规则
(1) 一个实体型转换为一个关系模式 一般E-R图中的一个实体转换为一个关系模式,实体的属性就是关系的属性,实体的码就是关系的码。
(2) 一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与任意一端对应的关系模式合并 图2.2是一个一对一联系的例子。根据规则(2),有三种转换方式: (i)联系单独作为一个关系模式 此时联系本身的属性,以及与该联系相连的实体的码均作为关系的属性,可以选择与该联系相连的任一实体的码属性作为该关系的码。结果如下:
职工(工号,姓名) 产品(产品号,产品名) 负责(工号,产品号)
其中“负责”这个关系的码可以是工号,也可以是产品号。 (ii) 与职工端合并
职工(工号,姓名,产品号) 产品(产品号,产品名)
其中“职工.产品号”为外码。 (iii) 与产品端合并
职工(工号,姓名) 产品(产品号,产品名,负责人工号)
其中“产品.负责人工号”为外码。 (3) 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与n端对应的关系模式合并 (i) 若单独作为一个关系模式 此时该单独的关系模式的属性包括其自身的属性,以及与该联系相连的实体的码。该关系的码为n端实体的主属性。
顾客(顾客号,姓名) 订单(订单号,……) 订货(顾客号,订单号)
(ii) 与n端合并
顾客(顾客号,姓名) 订单(订单号,……,顾客号)
(4) 一个m:n联系可以转换为一个独立的关系模式 该关系的属性包括联系自身的属性,以及与联系相连的实体的属性。各实体的码组成关系码或关系码的一部分。
教师(教师号,姓名) 学生(学号,姓名) 教授(教师号,学号)
(5) 一个多元联系可以转换为一个独立的关系模式 与该多元联系相连的各实体的码,以及联系本身的属性均转换为关系的属性,各实体的码组成关系的码或关系码的一部分。
(6) 具有相同码的关系模式可以合并
(7) 有些1:n的联系,将属性合并到n端后,该属性也作为主码的一部分 这类问题多出现在聚集类的联系中,且部分实体的码只能在某一个整体中作为码,而在全部整体中不能作为码的情况下才出现(其它情况本人还没碰到,呵呵,欢迎指教)。 比如上篇文章介绍的管理信息系统中订单与订单细节的联系。 关于什么是聚集,2.3节介绍。
2.3 数据抽象的分类
这部分本应在概念设计中介绍的,用到了才想起来,这里补充一下。 关于现实世界的抽象,一般分为三类:
(1) 分类:即对象值与型之间的联系,可以用“is member of”判定。如张英、王平都是学生,他们与“学生”之间构成分类关系。 (2)聚集:定义某一类型的组成成分,是“is part of”的联系。如学生与学号、姓名等属性的联系。 (3)概括:定义类型间的一种子集联系,是“is subset of”的联系。如研究生和本科生都是学生,而且都是集合,因此它们之间是概括的联系。
例:猫和动物之间是概括的联系,《Tom and Jerry》中那只名叫Tom的猫与猫之间是分类的联系,Tom的毛色和Tom之间是聚集的联系。 订单细节和订单之间,订单细节肯定不是一个订单,因此不是概括或分类。订单细节是订单的一部分,因此是聚集。
2.4 数据模型的优化
有了关系模型,可以进一步优化,方法为: (1) 确定数据依赖。 (2) 对数据依赖进行极小化处理,消除冗余联系(参看范式理论)。 (3) 确定范式级别,根据应用环境,对某些模式进行合并或分解。 以上工作理论性比较强,主要目的是设计一个数据冗余尽量少的关系模式。下面这步则是考虑效率问题了: (4) 对关系模式进行必要的分解。 如果一个关系模式的属性特别多,就应该考虑是否可以对这个关系进行垂直分解。如果有些属性是经常访问的,而有些属性是很少访问的,则应该把它们分解为两个关系模式。 如果一个关系的数据量特别大,就应该考虑是否可以进行水平分解。如一个论坛中,如果设计时把会员发的主贴和跟贴设计为一个关系,则在帖子量非常大的情况下,这一步就应该考虑把它们分开了。因为显示的主贴是经常查询的,而跟贴则是在打开某个主贴的情况下才查询。又如手机号管理软件,可以考虑按省份或其它方式进行水平分解。
2.5 设计用户子模式
这部分主要是考虑使用方便性和效率问题,主要借助视图手段实现,包括: (1) 建立视图,使用更符合用户习惯的别名。 (2) 对不同级别的用户定义不同的视图,以保证系统的安全性。 (3) 对复杂的查询操作,可以定义视图,简化用户对系统的使用。 物理设计主要工作是选择存取方法(索引),以及确定数据库的存储结构,这里就不说明了。 好了,可以在你的DBMS上建表了。
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