如何進行資料庫設計

1. 資料庫如何設計

資料庫設計的基本步驟

按照規范設計的方法，考慮資料庫及其應用系統開發全過程，將資料庫設計分為以下6個階段

1.需求分析

2.概念結構設計

3.邏輯結構設計

4.物理結構設計

5.資料庫實施

6.資料庫的運行和維護

資料庫設計通常分為6個階段1分析用戶的需求，包括數據、功能和性能需求；2概念結構設計：主要採用E-R模型進行設計，包括畫E-R圖；3邏輯結構設計：通過將轉換成表，實現從E-R模型到關系模型的轉換；4：主要是為所設計的資料庫選擇合適的和存取路徑；5資料庫的實施：包括編程、測試和試運行；6資料庫運行與維護：系統的運行與資料庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。

在資料庫設計過程中，需求分析和概念設計可以獨立於任何資料庫管理系統進行，邏輯設計和物理設計與選用的DAMS密切相關。

1.需求分析階段（常用自頂向下）

進行資料庫設計首先必須准確了解和分析用戶需求（包括數據與處理）。需求分析是整個設計過程的基礎，也是最困難，最耗時的一步。需求分析是否做得充分和准確，決定了在其上構建資料庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好，會導致整個資料庫設計返工重做。

需求分析的任務，是通過詳細調查現實世界要處理的對象，充分了解原系統工作概況，明確用戶的各種需求，然後在此基礎上確定新的系統功能，新系統還得充分考慮今後可能的擴充與改變，不僅僅能夠按當前應用需求來設計。

調查的重點是，數據與處理。達到信息要求，處理要求，安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 結構化分析方法，SA方法從最上層的系統組織結構入手，採用自頂向下，逐層分解的方式分析系統。

數據流圖表達了數據和處理過程的關系，在SA方法中，處理過程的處理邏輯常常藉助判定表或判定樹來描述。在處理功能逐步分解的同事，系統中的數據也逐級分解，形成若干層次的數據流圖。系統中的數據則藉助數據字典（data dictionary，DD）來描述。數據字典是系統中各類數據描述的集合，數據字典通常包括數據項，數據結構，數據流，數據存儲，和處理過程5個階段。

2.概念結構設計階段（常用自底向上）

概念結構設計是整個資料庫設計的關鍵，它通過對用戶需求進行綜合，歸納與抽象，形成了一個獨立於具體DBMS的概念模型。

設計概念結構通常有四類方法：

• 自頂向下。即首先定義全局概念結構的框架，再逐步細化。

• 自底向上。即首先定義各局部應用的概念結構，然後再將他們集成起來，得到全局概念結構。

• 逐步擴張。首先定義最重要的核心概念結構，然後向外擴張，以滾雪球的方式逐步生成其他的概念結構，直至總體概念結構。

• 混合策略。即自頂向下和自底向上相結合。

3.邏輯結構設計階段（E-R圖）

邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型，並將進行優化。

在這階段，E-R圖顯得異常重要。大家要學會各個實體定義的屬性來畫出總體的E-R圖。

各分E-R圖之間的沖突主要有三類：屬性沖突，命名沖突，和結構沖突。

E-R圖向關系模型的轉換，要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯系轉換為關系模式，如何確定這些關系模式的屬性和碼。

4.物理設計階段

物理設計是為邏輯數據結構模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）。

首先要對運行的事務詳細分析，獲得選擇物理資料庫設計所需要的參數，其次，要充分了解所用的RDBMS的內部特徵，特別是系統提供的存取方法和存儲結構。

常用的存取方法有三類：1.索引方法，目前主要是B+樹索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。

5.資料庫實施階段

資料庫實施階段，設計人員運營DBMS提供的資料庫語言（如sql）及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制和調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。

6.資料庫運行和維護階段

資料庫應用系統經過試運行後，即可投入正式運行，在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價，調整，修改。

資料庫設計5步驟
Five Steps to design the Database

1.確定entities及relationships

a)明確宏觀行為。資料庫是用來做什麼的？比如，管理雇員的信息。

b)確定entities。對於一系列的行為，確定所管理信息所涉及到的主題范圍。這將變成table。比如，僱用員工，指定具體部門，確定技能等級。

c)確定relationships。分析行為，確定tables之間有何種關系。比如，部門與雇員之間存在一種關系。給這種關系命名。

d)細化行為。從宏觀行為開始，現在仔細檢查這些行為，看有哪些行為能轉為微觀行為。比如，管理雇員的信息可細化為：

· 增加新員工

· 修改存在員工信息

· 刪除調走的員工

e)確定業務規則。分析業務規則，確定你要採取哪種。比如，可能有這樣一種規則，一個部門有且只能有一個部門領導。這些規則將被設計到資料庫的結構中。

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範例：
ACME是一個小公司，在5個地方都設有辦事處。當前，有75名員工。公司准備快速擴大規模，劃分了9個部門，每個部門都有其領導。
為有助於尋求新的員工，人事部門規劃了68種技能，為將來人事管理作好准備。員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。


定義宏觀行為
一些ACME公司的宏觀行為包括：
● 招聘員工
● 解僱員工
● 管理員工個人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位員工有哪些技能
● 管理部門信息
● 管理辦事處信息
確定entities及relationships
我們可以確定要存放信息的主題領域(表)及其關系，並創建一個基於宏觀行為及描述的圖表。
我們用方框來代表table，用菱形代表relationship。我們可以確定哪些relationship是一對多，一對一，及多對多。
這是一個E-R草圖，以後會細化。



細化宏觀行為
以下微觀行為基於上面宏觀行為而形成：
● 增加或刪除一個員工
● 增加或刪除一個辦事處
● 列出一個部門中的所有員工
● 增加一項技能
● 增加一個員工的一項技能
● 確定一個員工的技能
● 確定一個員工每項技能的等級
● 確定所有擁有相同等級的某項技能的員工
● 修改員工的技能等級

這些微觀行為可用來確定需要哪些table或relationship。

確定業務規則
業務規則常用於確定一對多，一對一，及多對多關系。
相關的業務規則可能有：
● 現在有5個辦事處；最多允許擴展到10個。
● 員工可以改變部門或辦事處
● 每個部門有一個部門領導
● 每個辦事處至多有3個電話號碼
● 每個電話號碼有一個或多個擴展
● 員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。
● 每位員工擁有3到20個技能
● 某位員工可能被安排在一個辦事處，也可能不安排辦事處。

2.確定所需數據

要確定所需數據：

a)確定支持數據

b)列出所要跟蹤的所有數據。描述table(主題)的數據回答這些問題：誰，什麼，哪裡，何時，以及為什麼

c)為每個table建立數據

d)列出每個table目前看起來合適的可用數據

e)為每個relationship設置數據

f)如果有，為每個relationship列出適用的數據

確定支持數據

你所確定的支持數據將會成為table中的欄位名。比如，下列數據將適用於表Employee，表Skill，表Expert In。

Employee

Skill

Expert In

ID

ID

Level

Last Name

Name

Date acquired

First Name

Description

Department

Office

Address


如果將這些數據畫成圖表，就像：



• 需要注意：


• ● 在確定支持數據時，請一定要參考你之前所確定的宏觀行為，以清楚如何利用這些數據。


• ● 比如，如果你知道你需要所有員工的按姓氏排序的列表，確保你將支持數據分解為名字與姓氏，這比簡單地提供一個名字會更好。


• ● 你所選擇的名稱最好保持一致性。這將更易於維護資料庫，也更易於閱讀所輸出的報表。


• ● 比如，如果你在某些地方用了一個縮寫名稱Emp_status，你就不應該在另外一個地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，這些名稱應當是Emp_status及Emp_id。


• ● 數據是否與正確的table相對應無關緊要，你可以根據自己的喜好來定。在下節中，你會通過測試對此作出判斷。

3.標准化數據

標准化是你用以消除數據冗餘及確保數據與正確的table或relationship相關聯的一系列測試。共有5個測試。本節中，我們將討論經常使用的3個。
關於標准化測試的更多信息，請參考有關資料庫設計的書籍。

標准化格式
標准化格式是標准化數據的常用測試方式。你的數據通過第一遍測試後，就被認為是達到第一標准化格式；通過第二遍測試，達到第二標准化格式；通過第三遍測試，達到第三標准化格式。

如何標准格式：
1． 列出數據
2． 為每個表確定至少一個鍵。每個表必須有一個主鍵。
3． 確定relationships的鍵。relationships的鍵是連接兩個表的鍵。
4． 檢查支持數據列表中的計算數據。計算數據通常不保存在資料庫中。
5． 將數據放在第一遍的標准化格式中：
6． 從tables及relationships除去重復的數據。
7． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
8． 將數據放在第二遍的標准化格式中：
9． 用多於一個以上的鍵確定tables及relationships。
10． 除去只依賴於鍵一部分的數據。
11． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
12． 將數據放在第三遍的標准化格式中：
13． 除去那些依賴於tables或relationships中其他數據，並且不是鍵的數據。
14． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。

數據與鍵
在你開始標准化（測試數據）前，簡單地列出數據，並為每張表確定一個唯一的主鍵。這個鍵可以由一個欄位或幾個欄位（連鎖鍵）組成。

主鍵是一張表中唯一區分各行的一組欄位。Employee表的主鍵是Employee ID欄位。Works In relationship中的主鍵包括Office Code及Employee ID欄位。給資料庫中每一relationship給出一個鍵，從其所連接的每一個table中抽取其鍵產生。

RelationShip

Key

Office

*Office code

Office address

Phone number

Works in

*Office code

*Employee ID

Department

*Department ID

Department name

Heads

*Department ID

*Employee ID

Assoc with

*Department ID

*EmployeeID

Skill

*Skill ID

Skill name

Skill description

Expert In

*Skill ID

*Employee ID

Skill level

Date acquired

Employee

*Employee ID

Last Name

First Name

Social security number

Employee street

Employee city

Employee state

Employee phone

Date of birth


將數據放在第一遍的標准化格式中
● 除去重復的組
● 要測試第一遍標准化格式，除去重復的組，並將它們放進他們各自的一張表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重復。（一個工作人員可以有多於一個的電話號碼。）將重復的組除去，創建一個名為Telephone的新表。在Telephone與Office創建一個名為Associated With的relationship。

將數據放在第二遍的標准化格式中
● 除去那些不依賴於整個鍵的數據。
● 只看那些有一個以上鍵的tables及relationships。要測試第二遍標准化格式，除去那些不依賴於整個鍵的任何數據（組成鍵的所有欄位）。
● 在此例中，原Employee表有一個由兩個欄位組成的鍵。一些數據不依賴於整個鍵；例如，department name只依賴於其中一個鍵（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee數據並不依賴於它，應移至一個名為Department的新表中，並為Employee及Department建立一個名為Assigned To的relationship。


將數據放在第三遍的標准化格式中
● 除去那些不直接依賴於鍵的數據。
● 要測試第三遍標准化格式，除去那些不是直接依賴於鍵，而是依賴於其他數據的數據。
● 在此例中，原Employee表有依賴於其鍵（Employee ID）的數據。然而，office location及office phone依賴於其他欄位，即Office Code。它們不直接依賴於Employee ID鍵。將這組數據，包括Office Code，移至一個名為Office的新表中，並為Employee及Office建立一個名為Works In的relationship。

4.考量關系

當你完成標准化進程後，你的設計已經差不多完成了。你所需要做的，就是考量關系。

考量帶有數據的關系
你的一些relationship可能集含有數據。這經常發生在多對多的關系中。

遇到這種情況，將relationship轉化為一個table。relationship的鍵依舊成為table中的鍵。

考量沒有數據的關系
要實現沒有數據的關系，你需要定義外部鍵。外部鍵是含有另外一個表中主鍵的一個或多個欄位。外部鍵使你能同時連接多表數據。

有一些基本原則能幫助你決定將這些鍵放在哪裡：

一對多在一對多關系中，「一」中的主鍵放在「多」中。此例中，外部鍵放在Employee表中。

一對一在一對一關系中，外部鍵可以放進任一表中。如果必須要放在某一邊，而不能放在另一邊，應該放在必須的一邊。此例中，外部鍵（Head ID）在Department表中，因為這是必需的。

多對多在多對多關系中，用兩個外部鍵來創建一個新表。已存的舊表通過這個新表來發生聯系。

5.檢驗設計

在你完成設計之前，你需要確保它滿足你的需要。檢查你在一開始時所定義的行為，確認你可以獲取行為所需要的所有數據：
● 你能找到一個路徑來等到你所需要的所有信息嗎？
● 設計是否滿足了你的需要？
● 所有需要的數據都可用嗎？
如果你對以上的問題都回答是，你已經差不多完成設計了。

最終設計
最終設計看起來就像這樣：

設計資料庫的表屬性
資料庫設計需要確定有什麼表，每張表有什麼欄位。此節討論如何指定各欄位的屬性。

對於每一欄位，你必須決定欄位名，數據類型及大小，是否允許NULL值，以及你是否希望資料庫限制欄位中所允許的值。

選擇欄位名
欄位名可以是字母、數字或符號的任意組合。然而，如果欄位名包括了字母、數字或下劃線、或並不以字母打頭，或者它是個關鍵字（詳見關鍵字表），那麼當使用欄位名稱時，必須用雙引號括起來。

為欄位選擇數據類型
SQL Anywhere支持的數據類型包括：
整數（int, integer, smallint）
小數（decimal, numeric）
浮點數（float, double）
字元型（char, varchar, long varchar）
二進制數據類型（binary, long binary）
日期/時間類型（date, time, timestamp）
用戶自定義類型

關於數據類型的內容，請參見「SQL Anywhere數據類型」一節。欄位的數據類型影響欄位的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此欄位可以容納32,767的整數。INTEGER可以容納2,147,483,647的整數。對CHAR來講，欄位的最大值必須指定。

長二進制的數據類型可用來在資料庫中保存例如圖像(如點陣圖)或者文字編輯文檔。這些類型的信息通常被稱為二進制大型對象，或者BLOBS。

關於每一數據類型的完整描述，見「SQL Anywhere數據類型」。

2. 如何合理和有效的進行資料庫設計

通常情況下，可以從兩個方面來判斷資料庫設計的是否規范:
1)一是看看是否擁有大量的窄表
窄表往往對於OLTP比較合適，符合範式設計原則
2)寬表的數量是否足夠的少。
所謂的寬表就是欄位比較多的表，包含的維度層次比較多，造成冗餘也比較多，毀範式設計，但是利於取數統計
若符合這兩個條件，我們可以說資料庫設計的比較好.
當然這是兩個泛泛而談的指標。為了達到資料庫設計規范化的要求，一般來說，需要符合以下五個要求。
要求一：表中應該避免可為空的列。
雖然表中允許空列，但是，空欄位是一種比較特殊的數據類型。資料庫在處理的時候，需要進行特殊的處理。如此的話，就會增加資料庫處理記錄的復雜性。當表中有比較多的空欄位時，在同等條件下，資料庫處理的性能會降低許多。
所以，雖然在資料庫表設計的時候，允許表中具有空欄位，但是，我們應該盡量避免。若確實需要的話，我們可以通過一些折中的方式，來處理這些空欄位，讓其對資料庫性能的影響降低到最少。
要求二：表不應該有重復的值或者列。
如現在有一個進銷存管理系統，這個系統中有一張產品基本信息表中。這個產品開發有時候可以是一個人完成，而有時候又需要多個人合作才能夠完成。所以，在產品基本信息表產品開發者這個欄位中，有時候可能需要填入多個開發者的名字。
如進銷存管理中，還需要對客戶的聯系人進行管理。有時候，企業可能只知道客戶一個采購員的姓名。但是在必要的情況下，企業需要對客戶的采購代表、倉庫人員、財務人員共同進行管理。因為在訂單上，可能需要填入采購代表的名字;可是在出貨單上，則需要填入倉庫管理人員的名字等等。
為了解決這個問題，有多種實現方式。但是，若設計不合理的話在，則會導致重復的值或者列。如我們也可以這么設計，把客戶信息、聯系人都放入同一張表中。為了解決多個聯系人的問題，可以設置第一聯系人、第一聯系人電話、第二聯系人、第二聯系人電話等等。若還有第三聯系人、第四聯系人等等，則往往還需要加入更多的欄位。
所以，我們在資料庫設計的時候要盡量避免這種重復的值或者列的產生。筆者建議，若資料庫管理員遇到這種情況，可以改變一下策略。如把客戶聯系人另外設置一張表。然後通過客戶ID把供應商信息表跟客戶聯系人信息表連接起來。也就是說，盡量將重復的值放置到一張獨立的表中進行管理。然後通過視圖或者其他手段把這些獨立的表聯系起來。
要求三：表中記錄應該有一個唯一的標識符。
在資料庫表設計的時候，資料庫管理員應該養成一個好習慣，用一個ID號來唯一的標識行記錄，而不要通過名字、編號等欄位來對紀錄進行區分。每個表都應該有一個ID列，任何兩個記錄都不可以共享同一個ID值。另外，這個ID值最好有資料庫來進行自動管理，而不要把這個任務給前台應用程序。否則的話，很容易產生ID值不統一的情況。
另外，在資料庫設計的時候，最好還能夠加入行號。如在銷售訂單管理中，ID號是用戶不能夠維護的。但是，行號用戶就可以維護。如在銷售訂單的行中，用戶可以通過調整行號的大小來對訂單行進行排序。通常情況下，ID列是以1為單位遞進的。但是，行號就要以10為單位累進。如此，正常情況下，行號就以10、20、30依次擴展下去。若此時用戶需要把行號為30的紀錄調到第一行顯示。此時，用戶在不能夠更改ID列的情況下，可以更改行號來實現。如可以把行號改為1，在排序時就可以按行號來進行排序。如此的話，原來行號為30的紀錄現在行號變為了1，就可以在第一行中顯示。這是在實際應用程序設計中對ID列的一個有效補充。這個內容在教科書上是沒有的。需要在實際應用程序設計中，才會掌握到這個技巧。
要求四：資料庫對象要有統一的前綴名。
一個比較復雜的應用系統，其對應的資料庫表往往以千計。若讓資料庫管理員看到對象名就了解這個資料庫對象所起的作用，恐怕會比較困難。而且在資料庫對象引用的時候，資料庫管理員也會為不能迅速找到所需要的資料庫對象而頭疼。
其次，表、視圖、函數等最好也有統一的前綴。如視圖可以用V為前綴，而函數則可以利用F為前綴。如此資料庫管理員無論是在日常管理還是對象引用的時候，都能夠在最短的時間內找到自己所需要的對象。
要求五：盡量只存儲單一實體類型的數據。
這里將的實體類型跟數據類型不是一回事，要注意區分。這里講的實體類型是指所需要描述對象的本身。筆者舉一個例子，估計大家就可以明白其中的內容了。如現在有一個圖書館里系統，有圖書基本信息、作者信息兩個實體對象。若用戶要把這兩個實體對象信息放在同一張表中也是可以的。如可以把表設計成圖書名字、圖書作者等等。可是如此設計的話，會給後續的維護帶來不少的麻煩。
如當後續有圖書出版時，則需要為每次出版的圖書增加作者信息，這無疑會增加額外的存儲空間，也會增加記錄的長度。而且若作者的情況有所改變，如住址改變了以後，則還需要去更改每本書的記錄。同時，若這個作者的圖書從資料庫中全部刪除之後，這個作者的信息也就盪然無存了。很明顯，這不符合資料庫設計規范化的需求。
遇到這種情況時，筆者建議可以把上面這張表分解成三種獨立的表，分別為圖書基本信息表、作者基本信息表、圖書與作者對應表等等。如此設計以後，以上遇到的所有問題就都引刃而解了。

3. 如何實現該資料庫設計和實現

XP?sql2005, 64位2008,可以網上下載

4. 如何獨立進行資料庫設計詳解及基本的知識概念

需求分析--邏輯設計--物理設計--維護優化
1.需求分析

分析模塊屬性
可選唯一標識屬性
存儲特點
eg:如注冊
包括屬性:用戶名、密碼、電話、郵箱、身份證號、地址、姓名、昵稱
可選唯一標識屬性:用戶名、身份證、電話
存儲特點:隨系統上線時間逐漸增加，需要永久存儲
2.邏輯設計

第一範式--二維表 定義由行和列組成的
資料庫表中所有欄位都是單一屬性不可再分由基本數據類型所構成。
第二範式--所有單關鍵欄位的表都符合每二範式

資料庫的表中不存在非關鍵欄位對任一選關鍵欄位的部分函數依賴。
eg:商品名稱 價格 重量 供應商名稱 供應商電話
可以拆分成
商品表 和供應商表 以及關聯倆個表的商品供應商ID表
第三範式

如果數據表中不存在非關鍵欄位對任意候選關鍵欄位的傳遞函數依賴則符合第三範式
eg:商品名稱 價格 分類 分類描述 分類關聯著分類描述不符合第三範式
拆分為 商品表 分類表 關聯商品和分類ID表
第三範式擴展--BC範式

在第三範式的基礎之上，資料庫表中如果不村子任何欄位對任一候選關鍵欄位的傳遞函數依賴則符合BC範式
也就是說復合關鍵字，則復合關鍵字之間也不能存在函數依賴關系。
eg：供應商 商品ID 供應商聯系人 商品數量
飲料一廠 1 張三 10
飲料二廠 1 李四 20
供應商 -> 供應商聯系人
供應商聯系人->供應商
如果飲料二廠剛簽完合同沒有提供商品 則看不到二廠的信息 聯系人等
拆分成 供應商商品表 和 供應商聯系人表
3.物理設計

建立資料庫表結構 選擇資料庫eg: oracle mysql sqlserver
定義資料庫、表及欄位的命名規范
建表建庫選擇欄位類型 範式化設計
選擇資料庫考慮成本
mysql 開源資料庫 適合互聯網項目
oracle sqlserver商業資料庫 適合企業項目 如金融類項目
表及欄位命名規則
1.可讀性原則
2.表意性原則
3.長命原則 eg: pwd password
如何選擇主鍵？
1.區分業務主鍵和資料庫主鍵
業務主鍵進行表與表之間關聯資料庫主鍵為了優化資料庫存儲
2.根據資料庫的類型，考慮主鍵是否要順序增長
有些資料庫是按主鍵的順序邏輯存儲的 可以設置自動增長
3.主鍵欄位類型所佔空間要盡可能的小
對於使用聚集索引方式存儲的表,每個索引後都會附加主鍵信息
外鍵
1.降低數據導入惡效率
2.增加維護成本
3.雖然不建議使用外鍵約束,但是相關聯的列上一定要建立索引
觸發器
1.降低數據導入的效率
2.可能會出現意想不到的數據異常
3.使業務邏輯變得復雜
嚴禁使用預留欄位 後期維護成本高
4.維護優化

維護和優化要做什麼?
1.維護數據字典
2.維護索引
3.維護表結構
4.在適當的時候對表進行水平拆分或垂直拆分
可以使用第三方工具對數據字典進行維護
望採納，謝謝！

5. 如何做資料庫設計

先從需求分析中進行關鍵抽取，把需要抽取的名詞、動詞都選出來，然後畫E-R圖，畫好後跟客戶確認其中的實體、聯系都與預期是否一致（例如主碼選擇是否正確、聯系的一對一、一對多、多對多類型是否正確等），確認之後可以把E-R圖轉換為表，再跟據具體業務在表的合適欄位上創建索引。

6. 如何進行資料庫的設計

資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。

在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。

一、資料庫和信息系統
(1)資料庫是信息系統的核心和基礎，把信息系統中大量的數據按一定的模型組織起來，提供存儲、維護、檢索數據的
功能，使信息系統可以方便、及時、准確地從資料庫中獲得所需的信息。
(2)資料庫是信息系統的各個部分能否緊密地結合在一起以及如何結合的關鍵所在。
(3)資料庫設計是信息系統開發和建設的重要組成部分。
(4)資料庫設計人員應該具備的技術和知識：
資料庫的基本知識和資料庫設計技術
計算機科學的基礎知識和程序設計的方法和技巧
軟體工程的原理和方法
應用領域的知識

二、資料庫設計的特點
資料庫建設是硬體、軟體和干件的結合
三分技術，七分管理，十二分基礎數據
技術與管理的界面稱之為「干件」
資料庫設計應該與應用系統設計相結合
結構（數據）設計：設計資料庫框架或資料庫結構
行為（處理）設計：設計應用程序、事務處理等
結構和行為分離的設計
傳統的軟體工程忽視對應用中數據語義的分析和抽象，只要有可能就盡量推遲數據結構設計的決策早期的資料庫設計致力於數據模型和建模方法研究，忽視了對行為的設計
如圖：

三、資料庫設計方法簡述
手工試湊法
設計質量與設計人員的經驗和水平有直接關系
缺乏科學理論和工程方法的支持，工程的質量難以保證
資料庫運行一段時間後常常又不同程度地發現各種問題，增加了維護代價
規范設計法
手工設計方
基本思想
過程迭代和逐步求精
規范設計法(續)
典型方法：
(1)新奧爾良（New Orleans）方法：將資料庫設計分為四個階段
S.B.Yao方法：將資料庫設計分為五個步驟
I.R.Palmer方法：把資料庫設計當成一步接一步的過程
(2)計算機輔助設計
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的過程(六個階段)
1.需求分析階段
准確了解與分析用戶需求（包括數據與處理）
是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步
2.概念結構設計階段
是整個資料庫設計的關鍵
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型
3.邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型
對其進行優化
4.資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）
5.資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言、工具及宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果
建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。
在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改
設計特點:
在設計過程中把資料庫的設計和對資料庫中數據處理的設計緊密結合起來將這兩個方面的需求分析、抽象、設計、實現在各個階段同時進行，相互參照，相互補充，以完善兩方面的設計

設計過程各個階段的設計描述：
如圖：

五、資料庫各級模式的形成過程
1.需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求
2.概念設計階段：形成獨立於機器特點，獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)
3.邏輯設計階段：首先將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式；然後根據用戶處理的要求、安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(View)，形成數據的外模式
4.物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，建立索引，形成資料庫內模式

六、資料庫設計技巧

1. 設計資料庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。

2. 表和欄位的設計（資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。

欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server • 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 •
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。

3. 選擇鍵和索引（資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
為關聯欄位創建外鍵。 •
所有的鍵都必須唯一。 •
避免使用復合鍵。 •
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。 •
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。

索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。

4. 數據完整性設計（資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。

5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。

7. 網站的資料庫如何設計

什麼是好的資料庫設計？

一些原則可為資料庫設計過程提供指導。第一個原則是，重復信息（也稱為冗餘數據）很糟糕，因為重復信息會浪費空間，並會增加出錯和不一致的可能性。第二個原則是，信息的正確性和完整性非常重要。如果資料庫中包含不正確的信息，任何從資料庫中提取信息的報表也將包含不正確的信息。因此，基於這些報表所做的任何決策都將提供錯誤信息。

所以，良好的資料庫設計應該是這樣的：

• 將信息劃分到基於主題的表中，以減少冗餘數據。

• 向 Access 提供根據需要聯接表中信息時所需的信息。

• 可幫助支持和確保信息的准確性和完整性。

• 可滿足數據處理和報表需求。

設計過程

設計過程包括以下步驟：

• 確定資料庫的用途：這可幫助進行其他步驟的准備工作。

• 查找和組織所需的信息：收集可能希望在資料庫中記錄的各種信息，如產品名稱和訂單號。

• 劃分到表中的信息：將信息項劃分到主要的實體或主題中，如「產品」或「訂單」。每個主題即構成一個表。

• 關閉信息項目導入的列 確定希望在每個表中存儲哪些信息。每個項將成為一個欄位，並作為列顯示在表中。例如，「雇員」表中可能包含「姓氏」和「聘用日期」等欄位。

• 指定為主鍵：選擇每個表的主鍵。主鍵是一個用於唯一標識每個行的列。例如，主鍵可以為「產品 ID」或「訂單 ID」。

• 設置表關系：查看每個表，並確定各個表中的數據如何彼此關聯。根據需要，將欄位添加到表中或創建新表，以便清楚地表達這些關系。

• 優化您的設計：分析設計中是否存在錯誤。創建表並添加幾條示例數據記錄。確定是否可以從表中獲得期望的結果。根據需要對設計進行調整。

• 應用規范化規則：應用數據規范化規則，以確定表的結構是否正確。根據需要對表進行調整。

參考：資料庫設計基礎