資料庫設計/大學註冊資料模型示例
以下是對支援註冊和幫助虛構電子學習大學學生的平臺的資料需求宣告。
電子學習大學需要保留其學生和教職工的詳細資訊，其提供的課程以及學習其課程的學生的成績。該大學在四個地理區域（英格蘭、蘇格蘭、威爾士和北愛爾蘭）進行管理。
關於每個學生的相關資訊應在註冊時最初記錄。這包括學生在註冊時發放的識別號碼、姓名、註冊年份和學生所在的區域。學生在註冊時不需要報名任何課程；課程報名可以在以後進行。
記錄的每個輔導和諮詢教職工成員的資訊必須包括教職工編號、姓名和其所在的區域。每個教職工成員可以擔任一個或多個學生的輔導員，並且可以擔任一個或多個課程的一個或多個學生的導師。在任何特定時間點，教職工成員可能沒有被分配任何學生進行輔導或諮詢。
每個學生在註冊時被分配了一名輔導員，在整個大學學習生涯中都會為學生提供支援。學生在註冊的每門課程中被分配了一個單獨的導師。教職工成員只能輔導或諮詢與該教職工成員住在同一地區的學生。
每門可以學習的課程必須有一個課程程式碼、一個標題和一個學分值。課程要麼是 15 學分課程，要麼是 30 學分課程。課程可能對任何一次授課中註冊課程的學生數量有所限制。課程可能沒有任何學生註冊（例如，剛編寫並提供學習的課程）。
學生在任何時間段內可以註冊的課程數量受到限制。如果他們的總學分超過 180 分，則他們不能同時選修課程。
出於評估目的，一門 15 學分的課程每次授課最多可以有三個作業，而一門 30 學分的課程每次授課最多可以有五個作業。任何課程作業的成績以 100 分制記錄。
以下的大學資料庫是一個可能的資料庫模型，用於描述上述需求集。該模型包含多個部分，從 ERD 開始，然後是實體型別、約束和假設的文字描述。
參見圖 A.1。
- 第一步是確定核心。這些通常是名詞：教職工、課程、學生和作業。
- 下一步是記錄每個實體的所有屬性。這是你需要確保所有表格都正確規範化的地方。
- 建立初始 ERD 並與使用者一起審查。
- 如果需要，在 ERD 審查後進行更改。
- 使使用者驗證 ER 模型以最終確定設計。
圖 A.1。大學 ERD。由 A. Watt 提供的學生和教職工記錄系統的資料庫模型。
學生 (StudentID, 姓名, 註冊, 地區, StaffNo)
教職工 (StaffNo, 姓名, 地區) - 此表包含講師和其他教職工成員。
課程 (CourseCode, 標題, 學分, 名額, StaffNo)
註冊 (StudentlD, CourseCode, 註冊日期, 最終成績)
作業 (StudentID, CourseCode, 作業編號, 成績)
- 教職工成員只能輔導或諮詢與教職工成員住在同一地區的學生。
- 學生在任何時間段內不能註冊超過 180 學分的課程。
- 屬性學分（課程）的值為 15 分或 30 分。
- 一門 30 學分的課程最多可以有五個作業；一門 15 學分的課程最多可以有三個作業。
- 屬性成績（作業）的值是 100 分制的分數。
- 學生在一個課程中最多隻有一次註冊，因為只記錄當前註冊。
- 作業只能提交一次。
使用圖 A.2，請注意，學生（記錄）與（註冊）至少 1 門到最多多門課程相關聯。
每個註冊都必須有一個有效的學生。
注意：由於 StudentID 是 PK 的一部分，因此它不能為 null。因此，輸入的任何 StudentID 必須至少在 Student 表中存在一次，最多存在 1 次。這應該很明顯，因為 PK 不能有重複項。
圖 A.2 由 A. Watt 提供。
參考圖 A.3。教職工記錄（導師）與至少 0 個學生到最多多個學生相關聯。
學生記錄可能存在或不存在導師。
圖 A.3 由 A. Watt 提供。
注意：Student 表中的 StaffNo 欄位允許 null 值 - 由左側的 0 表示。但是，如果 Student 表中存在 StaffNo，它必須在 Staff 表中最多存在一次 - 由左側的 1 表示。
參考圖 A.4。教職工記錄（講師）與至少 0 門課程到最多多門課程相關聯。
課程可能存在或不存在與講師相關聯。
注意：Course 表中的 StaffNo 是 FK，它可以為 null。這表示關係左側的 0。如果 StaffNo 包含資料，它必須在 Staff 表中最多存在一次。這表示關係左側的 1。
圖 A.4 由 A. Watt 提供。
參考圖 A.5。課程必須至少提供（註冊）一次，最多提供多次。
Enrollment 表必須包含至少 1 門有效課程，最多包含多門課程。
圖 A.5 由 A. Watt 提供。
參考圖 A.6。註冊可以包含至少 0 個作業或最多多個作業。
作業必須與至少 1 個到最多 1 個註冊相關聯。
注意：Assignment 表中的每個記錄都必須包含有效的註冊記錄。一條註冊記錄可以與多個作業相關聯。
圖 A.6 由 A. Watt 提供。
這是改編，而不是推導，因為作者寫了一半。來源：http://openlearn.open.ac.uk/mod/oucontent/view.php?id=397581§ion=8.2