数据库课程设计-商品库存管理系统(2)

数据项组成：货物代号+商品名称+数量+时间 数据流量：1张/次

数据流编号：D4 数据流名称：出库单

简 述：取货单位或个人开给仓库存储部的出库凭证 数据流来源：取货单位或个人 数据流去向：仓库存储部门

数据项组成：货物代号+商品名称+数量+时间 数据流量：1张/次

数据库课程设计 商品库存管理系统 需求分析 业务流程图 数据流程图 关系模式图 物理结构设计 逻辑结构设计

数据流编号：D5 数据流名称：计划单

简 述：取货单位或个人开给仓库部门预期内取货的凭证单据 数据流来源：取货单位或个人 数据流去向：仓库存储部门

数据项组成：货物代号+商品名称+数量+时间 数据流量：1张/次

处理逻辑编号：P2.1 处理逻辑名称名称：验货处理

简 述：仓库收货单位对收到的货物检验处理 数据流来源：供货单位

输入的数据流：发货单，订货单，质量标准

处理：根据订货单和发货单进行比对，并对实际收到的货物进行比对，对收到的货物质量检验

处理频率：对每批供货商发来的货物检查一次

处理逻辑编号：P2.2 处理逻辑名称：库存检查

简 述：仓库管理部门对仓库内存储的货物进行盘点统计 输入的数据流：计划单，当前库存剩余数据及盘点

处理：对库存货物盘点，核对剩余货物，比对计划单，检查是否缺货，如缺货或将要不足，想采购发出通知

输出的数据流：如果缺货，发出缺货通知，及对应商品种类信息以及数量大小，时间期限。

数据流量：每次计划单核对一次

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处理逻辑编号：P2.3 处理逻辑名称：出入库处理

简 述：仓库管理部门在收到进货单和出货单后的对仓储货物的处理 输入的数据流：进货单，出货单，并按照相应单据进出货 处理：按照相应单据进行处理

输出的数据流：实际收到的或者发出的 货物代号+商品名称+数量+时间 处理频率：1批/次

处理逻辑编号：P2.4 处理逻辑名称：库存提示

简 述：仓库管理部门在收到计划单后根据仓库内存储的数据和计划单上数据的比较向采购部门发出提示

输入的数据流：库存台帐，计划台帐

处理：对输入的库存台帐和计划台帐比对，如有不对，发出通知 数据项组成：不相符的条目信息，包括：货物代号+商品名称+数量+时间 数据流量：每种商品每月处理一次

处理逻辑编号：P2.5 处理逻辑名称：查询打印

简 述：根据现有数据统计打印输出

输入的数据流：供应商信息，商品信息，合同台账，计划台账 处理：根据相关单位或个人的需求打印出相应的信息

输出的数据流：货物代号+商品名称+数量+时间+供应商信息+批次+合同台账+计划台账 处理频率：1次/次

第三章 系统总体设计

3．1 系统总体设计目标

商品库存管理系统是超市经营不可缺少的部分，它对于超市的管理者和决策者来说

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都至关重要，所以仓库货物管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。本库存管理系统主要针对传统的库存管理效率低，商品的进销存控制困难，可以实现全面管理仓库中存储的商品和货物，缩短了库存信息流转时间，使超市的物料管理层次分明、井然有序、为采购和促销提供依据，从而提高超市的经营效率。

3．2 系统概念设计

3．2．2关系模式

1 2

3 4

5 6 7 8、商品价格变动表（商品编号，生产日期，变动前价格，变动后价格）

第七张表，确定同一类商品在某一仓库的库存量上限以及下限，便于确定商品是否缺货或库存过多。

第八张表，在节假日，可能会进行促销，改动商品价格。

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某大型超市的仓库，遍布全国各地。不同的商品有不同的编号，对于同一商品，因为生产日期的不同，所处理的手段也不同。公司部门可根据此8张表，查询具体时间的进货（入库），销售（出库）情况，可查询快到期的商品，及时进行处理，可进行商品库存的查询，及时进行进货或加快销售等处理。每个仓库的同一类商品的最大最低库存量记录在商品总库存表中，库存表记录的是不同商品或同商品不同生产日期的库存量。商品价格变动表是记录商品价格因促销或缺货等因素而造成的改变。假定，仓库中商品最大库存的80%为合适的库存量，低于库存下限的为缺货商品。

第四章 逻辑结构设计

1.

2.

3.

4.

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5.

6.

7.

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8.

第五章 物理结构设计

由于物理结构设计和实际紧密相关，因此在没有结合实际情况的前提下就贸然的剔除物理结构设计是不正确的，物理结构的设计应该和超市的营业规模紧密相关。

对于较小的超市，以一家店为例，考虑到规模很小，数据的的存储容量并不会太大，在现代硬件设备的性能相对于价格很不错的情况下，一台性能较好的个人PC就可以蛮族需要，硬盘上普通的硬盘容量也已经超过300G，而300G的硬盘空间对于这种情况下的系统来说绝对是足够了的。因此，如果如果规模较小，一台组装的家用PC已经满足了我们的需求。内存上3G已经够了，操作系统上考虑到数据库我们可以选择window server2000，cpu上普通的双核超线程cpu超过2.5G就已经能够满足我们的要求。

如果规模较大，可以采用集群的方式，本身Oracle数据库就可以同时处理很大批量的读写请求，数据库并不需要改变什么，硬件上只要集群建起来就可以了。如果规模更大，可以考虑数据库集群，硬件上把PC集群规模扩大，建立多个工作中心来并行处理请求。

具体问题应结合实际具体分析。

第六章 数据实施和维护

数据库表

1). 2).

3). 4).

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5). 6).出库（商品编号，仓库编号，生产日期，出库量，出库时间） 7). 8).

6．3 创建表

--表一：商品表

create table products(

pno char(5) primary key,

pname varchar2(30) not null,

pvaliddate number(2) not null check(pvaliddate>0), pprice number(5) not null check(pprice>0) );

--表二：仓库表

create table warehouses( wno char(5) primary key,

wname varchar2(30) not null, wplace varchar2(100) not null );

--表三：供应商表

create table providers( pdno char(5) primary key,

pdname varchar2(30) not …… 此处隐藏：3138字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……