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课程作业题目
某电子企业建有若干SMT产线（SMTLine_01, SMTLine_02,......）,可批量生产多种型号的主板（PCB_AA, PCB_AB,......）。企业以派工单的形式安排生产，一款主板可能对应多个派工单，派工单包含主板型号、计划数量、计划开工时间、计划完工时间等信息，一个派工单仅安排给一条生产线，一条产线可接收多个派工单。派工单执行后，产生实际开工时间、实际完工时间，实际完工数量，合格数量，不合格数量等......。
(1) 根据自己对题意的理解建立一个小型生产管理数据库的概念模型。
(2) 写出数据库的关系模式（主码相同的关系模式尽可能合并）。
(3) 设计6~10个有意义的数据查询或更新，给出对应SQL语句。
作业完成环境和内容
作业完成环境
由于Microsoft SQL Server 在自己电脑上（Windows / Linux系统）都无法配置，所以本作业使用 *MySQL* 作为数据库管理系统进行数据库开发，MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司1995年开发，是目前最流行的开源关系型数据库管理系统。*MySQL和的Microsoft SQL Server语法基本一致，仅有部分功能关键词不同*。并且我们使用****Python语言+SQL语句*的方式进行数据库更新和查询等操作。使用*DBeaver****软件进行数据库基本表和视图的可视化。
作业完成内容
本次课程作业建立了各实体的E-R图及整个SMT产线数据库的概念模型，然后建立了SMT产线数据库的关系模式，再使用Python语言+SQL语句对数据库基本表进行批量的数据写入，最后编写了各种有意义的数据查询和计算，建立了对应视图，在DBeaver软件对基本表、视图、查询结果进行了可视化。本次作业的所有代码和建立的数据库都已开源。
***开源链接：***https://github.com/HT-hlf/ht_sql_smt_demo.git\](https://github.com/HT-hlf/ht_sql_smt_demo.git)
SMT产线数据库概念模型
实体的E-R图
(1) 主板实体的E-R图
(2) SMT产线实体的E-R图
运行状态是由生产线设备自动上传到数据库的，有两种情况：生产，故障。需要说明的是运行状态是实时更新的。（正常情况下生产线设备应包括闲置状态，但是如果这样设定的话，后面随机生成数据，容易与派工单的时间相冲突，因为理论上从派工单中也可以计算出闲置的派工单。）
(3) 员工实体的E-R图
工种其实在维修单和派工单可以查询到，但是不排除新员工在刚开始没有任何维修单和派工单的情况。同时考虑到工种的储存并不占很大空间，将员工工种分为维修和生产两大类存储在员工基本表中。
(4) 维修单实体的E-R图
(5) 派工单实体的E-R图
SMT产线数据库的E-R图
SMT产线数据库关系模式
*候选键*
*外键*
****SMT****产线（产线编号, 运行状态）
*派工单*（*派工单编号*, 计划开工时间, 计划完工时间, 实际开工时间, 实际完工时间, 实际完工数量, 合格数量, 计划数量, *生产工工号*, *生产线编号*, *主板型号*）
*主板*（*型号*, 成本, 售价）
*员工*（*工号*, 姓名, 性别, 出生日期, 工种）
*维修单*（*维修单编号*,维修开始时间,维修结束时间,*维修工工号*,*维修生产线编号*）
*SMT_U_Line* (*U_Line_Number*, U_Line_Operation_Status )
*Dispatch_Order* (*Dispatch_Order_Number*, Work_Plan_Start_Time, Work_Plan_End_Time, Work_Real_Start_Time, Work_Real_End_Time, Work_Real_Sum_Number, Work_Real_Qualified_Number, Work_Plan_Number, *Staff_Number, U_Line_Number*, *Mainboard_Number* )
*Mainboard* (*Mainboard_Number*, Mainboard_Cost, Mainboard_Sale_Price )
*Staff* (Staff_Number, Staff_Name, Staff_Sex, Staff_Birth, Staff_Work_Type )
*Repair_Order* (*Repair_Order_Number*, Repair_Start_Time, Repair_End_Time, *Staff_Number*, *U_Line_Number* )
SMT产线数据库数据查询与更新
数据库的基本表及数据查询与更新所产生的各种视图如下图所示。下文将列出各种查询更新语句及其查询结果。
基本表的创建和数据的更新写入
为了验证查询和更新的语句语法及结果的正确性，我通过在Python语言里使用SQL插入语句随机批量生成了一批数据，这批数据可能并不那么真实，但是逻辑上是没有问题的，例如计划完工时间应晚于计划开工时间，实际完工数量大于合格数量等，因此可以用于验证查询和更新结果。
l *创建员工基本表*
l *创建主板基本表*
l *创建生产线基本表*
l *创建维修单基本表*
l *创建派工单基本表*
l *向生产线基本表写入数据*
值得说明的是%s是正则表达式，方便在程序中批量生成数据****。
n *生产线基本表展示*
总共生成了99条生产线，这里仅展示前10条。
l *向员工基本表写入数据*
n *员工基本表展示*
总共生成了109个员工，这里仅展示前10个。
l *向主板基本表写入数据*
n *主板基本表展示*
总共生成了26个主板，这里仅展示前10个。
l *向派工单基本表写入数据*
考虑到正在执行的派工单没有实际完成时间，所以将其实际完成时间设置为2000-01-01 01:00:00（一个不可能产生冲突的时间）。
n *派工单基本表展示*
总共生成了600个派工单，这里仅展示前50个。
l *向维修单基本表写入数据*
考虑到正在执行的维修单没有维修完成时间，所以将其维修完成时间设置为2000-01-01 01:00:00（一个不可能产生冲突的时间）。
n *维修单基本表展示*
总共生成了50个维修单，这里仅展示前20个。
查询员工的“绩效”
l *查询维修员工的已完成维修次数*
n *查询结果展示*
l *查询生产员工的已完成派工单数*
n *查询结果展示*
查询到了100个生产员工的已完成派工单数，这里仅展示部分查询结果（后面同样仅展示部分查询、计算结果）。
查询、计算各个主板的生产和营收情况
l *查询、计算各个主板的总实际产量、总合格产量、总计划产量、合格率、生产完成率、总生产利润*
n *查询结果展示*
查询、计算正在生产的派工单和正在维修的维修单
l *查询、计算正在生产的派工单、及其生产进度、生产员工、生产线和生产线的状态*
n *查询结果展示*
l *查询正在维修的维修单及其维修员工姓名*
n *查询结果展示*
查询、计算生产线总的生产情况和维修情况
l *查询、计算生产线总的生产情况*
n *查询结果展示*
l *查询、计算生产线总的维修情况*
n *查询结果展示*
查询本周生日的员工及工厂员工的平均年龄
l *创建判断是否是本周生日的函数*
*MySQL***用now***()** *来获取当前时间***相比于 getdate()***
l *查询本周生日的员工*
n *查询结果展示*
2022年12月7日查询结果：
l *查询工厂的员工平均年龄*
*MySQL***用now***()** *来获取当前时间***相比于 getdate()***
n *查询结果展示*
查询合格率大于96%的生产线
l *查询合格率大于96%的生产线*
n *查询结果展示*
