【MySQL数据库设计工具精选】：高级数据建模者的终极工具箱

 # 1. MySQL数据库设计的重要性与挑战 ## 引言 数据库是现代IT系统的核心组件，它直接影响着数据存储的效率和数据访问的性能。在本文中，我们将探讨MySQL数据库设计的重要性和所面临的一些挑战。 ## 数据库设计的重要性 首先，数据库设计对系统的性能、可维护性和可扩展性有着深远的影响。良好的设计能够确保数据的安全性和一致性，同时提高查询效率，优化存储空间。 ## 数据库设计面临的挑战 然而，数据库设计并非易事。挑战包括但不限于数据依赖和冗余的管理，数据增长导致的性能瓶颈，以及随着业务发展的不断变化的需求。为了解决这些问题，数据库设计师需要拥有深厚的技术知识、前瞻性思维以及最佳实践应用能力。 通过本章节的介绍，我们将为您揭示这些挑战的复杂性，并为下一章节关于数据模型基础的深入讨论打下坚实的基础。 # 2. 数据模型基础 ## 2.1 数据库设计的原则和目标 ### 2.1.1 数据独立性和一致性 在数据库设计过程中，数据独立性是指数据库的结构可以在不影响应用程序使用的情况下进行修改。这种独立性通常是通过将数据存储结构与数据逻辑结构分离来实现的。MySQL中可以通过定义适当的表结构和使用视图、存储过程来提高数据的独立性。 数据一致性则涉及到保证数据在整个数据库中是一致的，即使在并发操作和事务处理中也不发生冲突。MySQL提供了多种机制来保证数据一致性，如外键约束、事务的ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）等。 ### 2.1.2 数据冗余最小化 数据冗余意味着数据的重复存储，这会导致数据不一致的问题，并增加存储空间的浪费。在设计数据模型时，应尽可能减少冗余。在关系型数据库中，规范化（Normalization）是减少数据冗余的主要方法。规范化通过分解数据到多个相关联的表中来避免冗余，常见的有第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。 ```sql -- 示例代码展示规范化过程中的表结构变化 CREATE TABLE Customers ( CustomerID INT PRIMARY KEY, CustomerName VARCHAR(100), ContactName VARCHAR(100), Address VARCHAR(255), City VARCHAR(100), PostalCode VARCHAR(20) ); CREATE TABLE Orders ( OrderID INT PRIMARY KEY, OrderDate DATE, CustomerID INT, FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID) ); ``` 在上面的示例中，我们首先创建了一个包含客户信息的表`Customers`，然后创建了一个包含订单信息的表`Orders`，其中`CustomerID`作为一个外键与`Customers`表相关联。这样的设计避免了在一个表中重复存储客户信息。 ## 2.2 数据模型的类型与选择 ### 2.2.1 概念数据模型 概念数据模型（Conceptual Data Model）是数据库设计的高层次抽象，通常在需求分析阶段使用。它强调数据的语义描述，而不是它们在数据库中的物理存储。概念数据模型可以帮助设计者理解业务需求，并与非技术利益相关者进行沟通。 ```mermaid erDiagram CUSTOMER ||--o{ ORDER : places CUSTOMER { string customer_id PK "The primary key" string name "The customer's name" string address "The customer's address" } ORDER ||--|{ ORDER-ITEM : contains ORDER { string order_id PK "The primary key" date order_date "The date the order was placed" string customer_id FK "References CUSTOMER" } ORDER-ITEM { string order_id FK "References ORDER" string item_id FK "References ITEM" int quantity "The quantity of items ordered" } ITEM { string item_id PK "The primary key" string name "The name of the item" decimal price "The price of the item" } ``` ### 2.2.2 逻辑数据模型 逻辑数据模型（Logical Data Model）在概念模型的基础上进行细化，确定具体的数据库结构。在这一阶段，我们定义实体（entity）和关系（relationship），并映射到特定数据库系统的数据类型。例如，在MySQL中，我们可能需要决定使用何种数据类型来存储日期（DATE、DATETIME等），以及定义各种索引以提高查询性能。 ### 2.2.3 物理数据模型 物理数据模型（Physical Data Model）是逻辑模型在特定数据库系统中的实际实现，它关注数据如何在存储设备上物理存储。物理模型关注点包括索引、表空间、存储过程等，并需要考虑性能和存储效率。在MySQL中，物理数据模型还可能涉及到文件系统层面的布局，比如InnoDB表空间和分区策略。 ## 2.3 数据模型的转换和优化 ### 2.3.1 模型转换的过程 从概念模型到逻辑模型再到物理模型的转换是一个迭代的过程，这通常需要分析和调整，以满足性能和存储的要求。在转换过程中，设计者需要考虑数据的完整性、访问频率、数据量等因素，并据此作出适当的优化。例如，对于高访问频率的数据表，可能需要考虑缓存机制。 ### 2.3.2 优化策略和最佳实践 数据库模型的优化策略包括但不限于规范化、反规范化、索引优化、分区策略等。规范化可以减少数据冗余，但是过度规范化可能导致查询性能下降，因此可能需要反规范化来平衡查询速度。索引优化涉及确定哪些列应该被索引，以及索引类型的选择，例如单列索引、组合索引、全文索引等。 ```sql -- 示例代码展示索引优化 CREATE INDEX idx_customer_name ON Customers(CustomerName); CREATE INDEX idx_order_date ON Orders(OrderDate); ``` 在上面的示例中，我们创建了两个索引：一个是针对`Customers`表的`CustomerName`列，另一个是针对`Orders`表的`OrderDate`列。这样的索引可以显著提高查询这些字段的性能。然而，索引也带来了维护成本，因为它们需要随着数据的变动而更新，因此在创建索引时需要权衡性能和维护成本。 优化策略还包括分区表来提高查询效率和便于管理大量数据。在MySQL中，可以使用范围分区、列表分区、哈希分区等策略。例如，如果表中经常根据日期查询数据，可以使用范围分区按月或年对表进行分区。 ```sql -- 示例代码展示分区策略 CREATE TABLE PartitionedOrders ( OrderID INT PRIMARY KEY, OrderDate DATE, CustomerID INT ) PARTITION BY RANGE ( YEAR(OrderDate) ) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2010), PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` 在上面的示例中，我们创建了一个名为`PartitionedOrders`的表，并根据`OrderDate`列中的年份将其分区。分区后的表便于管理并可以提高特定日期范围查询的效率。 在实际应用中，这些优化措施需要根据具体的业务场景和数据访问模式来定制。例如，对于一个OLTP（在线事务处理）系统，查询优化可能更加重要，而对于OLAP（在线分析处理）系统，数据的聚合和报表处理速度可能需要更多的优化关注。通过细致的数据模型分析和调整，可以确保数据库系统运行在最佳状态。 # 3. MySQL数据库设计工具概览 ## 3.1 传统设计工具和方法 ### 3.1.1 手动编写SQL 手动编写SQL是数据库设计的最基本方法，长期以来一直被数据库管理员和开发者所使用。通过手写SQL语句，可以实现对数据库结构的完全控制，从而精确地创建和修改表结构、索引、视图和其他数据库对象。 在手动编写SQL时，主要关注以下几点： - **精确性**：需要对SQL语法有深入的理解，避免出现语法错误。 - **可维护性**：编写可读性强、注释丰富的SQL代码，便于后续维护。 - **性能考虑**：合理使用数据类型和索引，优化查询性能。 - **安全性**：使用参数化查询防止SQL注入攻击。 手动编写SQL的示例代码如下： ```sql CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255) NOT NULL, password VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE ); ``` 这段SQL创建了一个名为`users`的表，其中包含用户ID、用户名、密码和电子邮件四个字段。对于字段类型和约束的选择，应根据实际需求和数据特性进行权衡。 ### 3.1.2 使用绘图软件进行模型设计 绘图软件在数据库设计中扮演着辅助的角色。通过绘制ER图（实体-关系图），设计师可以可视化地展示数据模型的结构和关系。流行的绘图软件包括Microsoft Visio、Lucidchart等。这些工具可以辅助设计者更好地理解数据结构，并向非技术人员展示设计成果。 绘图软件的设计步骤通常包括： - **实体识别**：确定数据库将存储哪些类型的数据。 - **关系定义**：确定实体之间的关联，并通过关系线表达出来。 - **属性分配**：给每个实体分配必要的属性。 - **规范化处理**：调整数据模型，以消除数据冗余和依赖性。 绘图软件虽不能直接生成数据库的物理结构，但它们提供了更为直观的模型表达方式。在数据模型初步设计阶段，使用绘图软件可以加速团队间的沟通和理解。 ## 3.2 现代数据库设计工具 ### 3.2.1 一站式设计和部署工具 随着数据库设计需求的增长，市场逐渐衍生出集设计、部署、版本控制和管理于一体的工具，如ER/Studio、MySQL Workbench等。这些工具的出现大大简化了数据库设计的流程，提高了开发效率。 一站式设计和部署工具通常具备以下特点： - **图形化界面**：提供直观的图形界面，方便用户设计和管理数据模型。 - **代码生成**：从数据模型自动生成SQL脚本，减少手动编码的需求。 - **版本控制集成**：内置Git、SVN等版本控制系统，方便跟踪设计变更。 - **团队协作**：支持团队协作，多人同时编辑同一个模型。 例如，MySQL Workbench是一款流行的MySQL数据库设计工具，它集成了多种功能，包括数据库建模、SQL开发和服务器管理。 ### 3.2.2 代码生成和版本控制集成 代码生成工具能够根据数据模型自动生成相应的SQL代码，极大的提高了开发的效率。版本控制工具，如Git，能够记录数据模型的每次更改，这对于代码的维护和团队合作至关重要。 代码生成的过程通常包括： - **模型验证**：确保数据模型符合数据库规则和约束。 - **模板定制**：使用预定义或自定义模板，生成与模型一致的SQL代码。 - **集成测试**：在实际数据库环境中测试生成的SQL代码，确保其正确性和性能。 版本控制集成使得数据库设计的变更历史能够被追踪，便于团队成员间进行沟通和协作，同时也方便了回滚到之前的版本。通过使用这些集成工具，团队可以高效地管理复杂的数据库设计项目。 # 4. 实战演练：使用精选工具进行MySQL数据建模 ## 4.1 ER/Studio Data Architect ### 4.1.1 工具安装和配置 ER/Studio Data Architect（以下简称ERD）是由Embarcadero提供的一个企业级数据建模工具。它支持多种数据库平台，能进行高度复杂的数据建模，并为团队提供工作流程管理。安装ERD是一个简单的步骤过程，只需要下载安装文件并运行安装向导。安装完成后，进行以下基本配置： - **首选项设置**：在开始任何项目之前，配置首选项是很重要的。这包括设置数据库连接参数、字体和颜色方案以及代码生成选项。 - **环境配置**：调整项目工作环境，比如创建新的项目文件夹，配置版本控制工具等，以适应团队合作的需求。 ### 4.1.2 数据模型设计和管理 一旦配置完成，就可以开始设计数据模型了。ERD的核心功能之一是能够直观地创建和管理实体关系图（ER图）。 - **创建实体**：使用图形界面，用户可以通过拖放的方式创建新的实体，并为实体添加属性。 - **建立关系**：在实体之间建立关系，包括一对一、一对多、多对多等。 - **规范化处理**：ERD提供了辅助工具来帮助用户将模型规范化，以减少数据冗余和提高数据完整性。 - **模型文档化**：自动或手动为模型添加注释和文档，方便理解模型设计意图和后续的维护工作。 下面是一个简单的示例代码块，演示了如何使用ER/Studio Data Architect的脚本功能生成SQL脚本。 ```sql -- 示例SQL脚本 SELECT * FROM customer; ``` ## 4.2 MySQL Workbench ### 4.2.1 工具的安装与界面介绍 MySQL Workbench是MySQL官方提供的图形化数据库设计工具，它集成了数据库设计、建模、管理等功能。安装Workbench通常涉及以下步骤： - 下载适用于相应操作系统的安装程序。 - 运行安装向导，并按照提示完成安装。 - 启动应用程序并浏览其用户界面。 安装完成后，用户会发现一个分为几个区域的界面，包括模型浏览器、工作区、对象浏览器等。每个部分都有其特定功能，例如，模型浏览器允许用户查看和操作数据库模型，对象浏览器提供了一个数据库对象的列表。 ### 4.2.2 创建EER图和生成SQL脚本 创建实体关系扩展图（EER图）是MySQL Workbench的核心功能之一。下面步骤阐述了创建EER图的基本流程： 1. **创建新模型**：选择“File”菜单中的“New Model”来创建新的数据模型。 2. **定义实体**：在模型中添加实体，并为实体分配属性和数据类型。 3. **建立实体关系**：通过拖放的方式连接实体，定义实体间的一对一、一对多等关系。 4. **编辑属性**：在实体的属性窗口中，详细定义每个属性的约束和默认值。 5. **生成SQL脚本**：完成EER图设计后，可以利用工具内置的脚本生成功能，导出设计的结构为SQL语句，直接用于数据库的创建。 ## 4.3 Navicat for MySQL ### 4.3.1 数据库连接和管理 Navicat for MySQL是一个快速、可靠和易于使用的数据库管理和开发工具，支持多种MySQL特性，包括数据导入/导出、数据同步、结构同步、备份等。 - **数据库连接**：通过输入数据库的地址、端口、用户名和密码来创建连接。 - **数据库管理**：连接成功后，Navicat for MySQL提供了直观的界面用于管理数据库，如创建和编辑表、视图、存储过程等。 ### 4.3.2 数据建模和逆向工程 - **数据建模**：使用Navicat for MySQL中的数据建模工具，可以将现有数据库逆向工程为模型，或者从头开始设计模型。 - **逆向工程**：该工具可以从现有的数据库生成EER图，帮助开发者理解数据库结构。 - **模型导出**：设计好模型后，可以将模型导出为SQL脚本，用于部署或更新数据库架构。 下面是一个表格，列出了三个工具各自的优势，以供比较。 | 工具 | 优势 | |-----------------|--------------------------------------------------------------| | ER/Studio DA | 强大的企业级功能，跨平台支持，高度定制化 | | MySQL Workbench | 官方工具，完全免费，直接支持MySQL数据库，界面直观易用 | | Navicat | 多数据库支持，界面友好，功能全面，支持数据同步和备份等功能 | 通过本章的介绍，我们可以看到每个工具都有其特定的使用场景和优势。在选择工具进行MySQL数据建模时，应根据项目需求、团队经验和预算来做出决策。下一章我们将探索更多高级功能与定制选项，以帮助提升数据库设计的专业水平和效率。 # 5. 高级功能与定制 ## 5.1 自动化脚本和模板 ### 5.1.1 生成可重复使用的模板 在数据库设计和开发过程中，模板的应用可以大大简化重复性工作，提高工作效率。数据库模板是预定义的一组设置和对象结构，可以用于快速创建新的数据库对象，如表、视图、存储过程等。 ```sql CREATE TABLE customer ( customer_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, first_name VARCHAR(255), last_name VARCHAR(255), email VARCHAR(255), registration_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- 创建视图模板 CREATE VIEW customer_details AS SELECT customer_id, first_name, last_name, email, registration_date FROM customer; ``` 上例展示了如何创建一个基础的客户信息表和一个查看客户详细信息的视图模板。在实际开发中，这些模板可以通过自动化脚本生成，并根据不同项目需求进行调整和扩展。 ### 5.1.2 自动化数据库任务 数据库管理员和开发人员经常需要执行重复性的数据库任务，如备份、数据迁移、性能调优等。使用自动化脚本可以减少人为错误，确保任务的准确性和及时性。 ```bash #!/bin/bash # MySQL备份自动化脚本示例 BACKUP_PATH="/path/to/backup" DATE=`date +%Y%m%d` # 备份数据库 mysqldump -u root -p<password> --all-databases | gzip > ${BACKUP_PATH}/all_databases_backup_${DATE}.sql.gz # 备份成功与否的检查 if [ -s "${BACKUP_PATH}/all_databases_backup_${DATE}.sql.gz" ]; then echo "Backup was successful." else echo "Backup failed." fi ``` 该脚本自动化了MySQL数据库的备份过程，执行后会在指定路径生成压缩的备份文件。自动化脚本应该定期运行并进行日志记录，以方便问题排查和历史审计。 ## 5.2 集成开发环境（IDE）支持 ### 5.2.1 集成的SQL编辑和调试 IDE对于数据库开发人员来说是一个强大的工具，集成了许多可以提高开发效率的功能。SQL编辑器功能包括语法高亮、代码自动完成、智能感知等。调试工具可以帮助开发人员查找和修复SQL代码中的错误。 ```java // 示例Java代码，用于调试数据库连接 try (Connection conn = DriverManager.getConnection(dbUrl, username, password)) { Statement stmt = conn.createStatement(); String sql = "SELECT * FROM customer"; ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); while (rs.next()) { System.out.println(rs.getInt("customer_id")); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } ``` 这段代码演示了如何使用Java来建立数据库连接，并通过IDE的调试工具来执行和监视SQL查询语句。在调试过程中，IDE可以显示SQL语句的执行结果，并允许逐步执行每一行代码来深入分析程序运行情况。 ### 5.2.2 代码提示和自动完成 代码提示和自动完成是IDE中极其实用的功能，可以显著提高编码速度和准确性。当开发人员开始输入SQL命令时，IDE会提供一个候选列表，列出可能的命令和函数，有时还会提供相关参数和用法的提示。 ```sql SELECT * FROM customer WHERE first_name LIKE '%Jo%'; ``` 在上述代码片段中，当输入`LIKE`关键字之后，IDE通常会提供匹配的上下文提示，包括该关键字的正确使用方式和如何使用通配符。 ## 5.3 数据库设计最佳实践 ### 5.3.1 设计模式和反模式 数据库设计模式是指在数据库设计中被广泛认可的解决方案，它们解决了重复出现的设计问题。而反模式则指那些看似解决问题但实际上带来问题的设计。 | 模式 | 描述 | 优点 | 缺点 | |---------------------|--------------------------------------------------------------|------------------------------------------------|-------------------------------------------------| | 单例模式 | 确保类有一个全局可访问的实例，并提供一个全局访问点来获取它。 | 简化对全局数据的访问和管理。 | 难以测试、与依赖注入原则相冲突。 | | 工厂模式 | 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。 | 将对象创建代码与实际使用该对象的代码分离。 | 增加系统的抽象性和复杂性。 | | 抽象工厂模式 | 提供一个接口，用于创建相关或依赖对象的家族，而不需要明确指定具体类。 | 有助于保持代码的一致性和可维护性。 | 当新增产品时，需要修改抽象工厂接口和所有子类。 | 反模式通常可以作为学习的案例，帮助设计者识别并避免那些常见的、导致问题的决策。例如，在数据库设计中，过于复杂的JOIN操作通常被看作是反模式，因为它会使查询效率降低，增加维护成本。 ### 5.3.2 性能考量和设计优化 数据库设计过程中对性能的考虑是至关重要的。良好的数据库设计应该能够在保证数据完整性的同时，提供快速的数据访问。 ```sql CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(first_name, last_name); ``` 在上例中，创建了一个复合索引来加速根据客户名查找的查询。索引可以大大提高数据检索速度，但同时也要注意索引会增加写操作的负担，所以要根据实际情况来权衡。 在设计优化方面，还需要考虑分区、缓存、读写分离等策略。通过分析数据库的使用模式和性能瓶颈，可以采取合适的优化措施。例如，对于读操作远多于写操作的应用，可以实现读写分离，将查询负载分散到多个从服务器上。 通过以上章节的深入探讨，我们了解了如何在MySQL数据库设计中利用高级功能和定制来提高开发效率、保证设计质量，并且考虑到了性能优化。这些高级策略和技术将帮助IT专业人员在面对复杂的数据库设计任务时，能够更加自信和高效地完成工作。 # 6. 工具扩展与未来趋势 随着技术的不断发展，数据库设计工具也在不断地扩展其功能，以适应更加复杂和多变的应用场景。本章我们将探讨第三方插件和扩展的使用，云端设计工具的兴起，以及跨数据库设计和迁移工具的应用。 ## 6.1 第三方插件和扩展 数据库设计工具的第三方插件和扩展是提升工具能力的重要途径。这些插件通常由社区贡献或是第三方专业公司开发，它们可以为工具增加新的功能或优化现有流程。 ### 6.1.1 常见插件类型 在数据库设计领域，常见的插件类型包括： - **代码生成插件**：自动生成数据库访问代码，降低手动编码错误，提高开发效率。 - **数据迁移工具**：用于数据从一个数据库到另一个数据库的迁移，支持不同数据库间的数据同步。 - **报表生成器**：辅助生成美观的数据模型报告，便于设计审查和项目文档制作。 - **自动化测试工具**：对设计的数据库模型进行自动化测试，确保设计的准确性和稳定性。 ### 6.1.2 扩展工具的使用案例 以一个流行的MySQL数据库设计工具MySQL Workbench为例，我们可以使用某些第三方插件来扩展其功能： - **DBComparer**：这个插件用于比较和同步数据库模式，可以在开发和生产数据库间快速同步结构更改。 - **DBDoc**：这个工具可以自动生成数据库的文档，包括表结构、存储过程、函数等详细信息，提高维护效率。 ## 6.2 云端设计工具的崛起 云端设计工具由于其便捷性和协同工作的优势，逐渐成为开发者的另一选择。它们支持在线设计，无需本地安装复杂的软件，通过浏览器即可完成数据库设计和管理。 ### 6.2.1 云数据库设计的优势 - **协作性**：团队成员可以同时在线协作，不必担心文件版本冲突。 - **可访问性**：随时随地可通过互联网访问设计工具，大大提高了工作效率。 - **无需本地资源**：不需要高配置的本地设备，节省硬件投资成本。 - **自动更新**：云端工具通常都支持自动更新，保持软件时刻最新。 ### 6.2.2 案例研究：云服务在设计中的应用 以Amazon RDS (Relational Database Service) 为例，它提供了一个管理工具，允许用户设计和部署数据库。用户无需担心底层硬件的配置和维护，可以集中精力在数据库设计上。 ## 6.3 跨数据库设计和迁移工具 随着多云和混合云的部署策略成为常态，跨数据库设计和迁移工具的需求日渐增长。这些工具支持用户在不同的数据库系统之间迁移数据模型和数据本身。 ### 6.3.1 支持多种数据库类型 现代的跨数据库设计和迁移工具，如DbVisualizer，提供对各种数据库系统如MySQL, PostgreSQL, Oracle等的支持。它们通常拥有强大的图形用户界面，简化了设计过程和迁移步骤。 ### 6.3.2 数据库迁移策略和工具 在迁移过程中，策略的选择至关重要： - **逐步迁移**：逐步迁移数据可以最小化停机时间，适用于高可用性需求的环境。 - **全量迁移**：适用于数据量不大或者可以接受短时间停机的应用。 - **分层迁移**：将数据和应用拆分成逻辑层，逐层迁移，有助于控制迁移过程的复杂度。 ### 代码块示例 以使用Python脚本通过SQLAlchemy库进行数据库迁移为例，以下是一个简单的迁移脚本的示例代码： ```python from sqlalchemy import create_engine, MetaData from sqlalchemy.schema import CreateColumn # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql://user:password@localhost/dbname') metadata = MetaData() # 定义表结构 table = Table('user', metadata, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('name', String(50)), Column('email', String(100))) # 创建列对象 email_column = Column('email', String(100)) # 检查表是否存在，如果存在则添加新列 if engine.dialect.has_table(engine, table.name): with engine.connect() as connection: # 创建新列 alter_table = table.update().values(email=email_column) connection.execute(alter_table) else: # 如果不存在，则创建表 metadata.create_all(engine) ``` 通过上述章节的探讨，我们了解到数据库设计工具的扩展和未来趋势，这些趋势不断推动数据库设计领域向前发展，为数据库开发者提供更加高效、便捷的工作方式。随着这些工具和技术的进步，我们可以预期未来的数据库设计将更加智能化、自动化和协同化。