数据库怎么设计

⑴ 数据库怎么设计呢

create table 角色表( 编号 int primary key identity(1,1) not null, 角色名称 varcahr(20) not null, 角色状态 int default(1))create table 用户表( 编号 int primary key identity(1,1) not null, 用户名称 varchar(20) not null, 用户密码 varchar(10) not null, 用户状态 int default(1))create table 权限表( 编号 int primary key identity(1,1) not null, 职权名称 varchar(30) not null, 状态 int default(1))create table 角色_权限( 编号 int primary key identity(1,1) not null, 角色编号 int foreign key references 角色表 not null, 权限编号 int foreign key references 权限表 not null, 状态 int default(1)
)create table 角色_用户( 编号 int primary key identity(1,1) not null, 角色编号 int foreign key references 角色表 not null, 用户编号 int foreign key references 用户表 not null, 状态 int default(1)
)没在SQL上写有些错了的话不好意识的咯，每张表都有状态，因为在表直接有约束，所以删除信息的时候很难删掉，如果要删掉的话就直接修改状态，0为有效，1为有效。

⑵ 数据库服务器怎么设计

我理解你问的是硬件，一般思路： 1.选平台：windows，linux还是unix 2.挑主机：哪个厂商，什么样的性能要求（TPCC,TPCH），什么样的RAS要求，什么特殊要求如分区、虚拟化等 3.搭架构：这个和你自身的应用以及选的数据库有关，比如oracle数据库，是单机单实例还是RAC或者其他方式 4.配存储：I/.O常常是数据库的瓶颈，要配合适的存储才能发挥服务器性能 当然理论设计还要看实际预算，暂时想到的，供你参考 蓝屏

⑶ 网站的数据库如何设计

什么是好的数据库设计？

一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是，重复信息（也称为冗余数据）很糟糕，因为重复信息会浪费空间，并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是，信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息，任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此，基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。

所以，良好的数据库设计应该是这样的：

• 将信息划分到基于主题的表中，以减少冗余数据。

• 向 Access 提供根据需要联接表中信息时所需的信息。

• 可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。

• 可满足数据处理和报表需求。

设计过程

设计过程包括以下步骤：

• 确定数据库的用途：这可帮助进行其他步骤的准备工作。

• 查找和组织所需的信息：收集可能希望在数据库中记录的各种信息，如产品名称和订单号。

• 划分到表中的信息：将信息项划分到主要的实体或主题中，如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。

• 关闭信息项目导入的列 确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段，并作为列显示在表中。例如，“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。

• 指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品 ID”或“订单 ID”。

• 设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要，将字段添加到表中或创建新表，以便清楚地表达这些关系。

• 优化您的设计：分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。

• 应用规范化规则：应用数据规范化规则，以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

参考：数据库设计基础

⑷ 数据库如何设计

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段

1.需求分析

2.概念结构设计

3.逻辑结构设计

4.物理结构设计

5.数据库实施

6.数据库的运行和维护

数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4：主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。）,主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。

在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段（常用自顶向下）

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。

2.概念结构设计阶段（常用自底向上）

概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法：

• 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。

• 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。

• 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。

• 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

3.逻辑结构设计阶段（E-R图）

逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。

在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。

E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。

4.物理设计阶段

物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。

常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。

5.数据库实施阶段

数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。

6.数据库运行和维护阶段

数据库应用系统经过试运行后，即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价，调整，修改。

数据库设计5步骤
Five Steps to design the Database

1.确定entities及relationships

a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。

b)确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。

c)确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。

d)细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：

· 增加新员工

· 修改存在员工信息

· 删除调走的员工

e)确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

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范例：
ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。


定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括：
● 招聘员工
● 解雇员工
● 管理员工个人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位员工有哪些技能
● 管理部门信息
● 管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
这是一个E-R草图，以后会细化。



细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
● 增加或删除一个员工
● 增加或删除一个办事处
● 列出一个部门中的所有员工
● 增加一项技能
● 增加一个员工的一项技能
● 确定一个员工的技能
● 确定一个员工每项技能的等级
● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
● 修改员工的技能等级

这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

确定业务规则
业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
相关的业务规则可能有：
● 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
● 员工可以改变部门或办事处
● 每个部门有一个部门领导
● 每个办事处至多有3个电话号码
● 每个电话号码有一个或多个扩展
● 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
● 每位员工拥有3到20个技能
● 某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。

2.确定所需数据

要确定所需数据：

a)确定支持数据

b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么

c)为每个table建立数据

d)列出每个table目前看起来合适的可用数据

e)为每个relationship设置数据

f)如果有，为每个relationship列出适用的数据

确定支持数据

你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。

Employee

Skill

Expert In

ID

ID

Level

Last Name

Name

Date acquired

First Name

Description

Department

Office

Address


如果将这些数据画成图表，就像：



• 需要注意：


• ● 在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。


• ● 比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。


• ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。


• ● 比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。


• ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。

3.标准化数据

标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。

标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。

如何标准格式：
1． 列出数据
2． 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3． 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4． 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5． 将数据放在第一遍的标准化格式中：
6． 从tables及relationships除去重复的数据。
7． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8． 将数据放在第二遍的标准化格式中：
9． 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10． 除去只依赖于键一部分的数据。
11． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12． 将数据放在第三遍的标准化格式中：
13． 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
14． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

数据与键
在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。

主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。

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


将数据放在第一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

将数据放在第二遍的标准化格式中
● 除去那些不依赖于整个键的数据。
● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
● 在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。


将数据放在第三遍的标准化格式中
● 除去那些不直接依赖于键的数据。
● 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
● 在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。

4.考量关系

当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。

考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。

遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：

一对多在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。

一对一在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。

多对多在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。

5.检验设计

在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
● 设计是否满足了你的需要？
● 所有需要的数据都可用吗？
如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。

最终设计
最终设计看起来就像这样：

设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。

为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括：
整数（int, integer, smallint）
小数（decimal, numeric）
浮点数（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二进制数据类型（binary, long binary）
日期/时间类型（date, time, timestamp）
用户自定义类型

关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。

长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。

关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。

⑸ 怎么去设计一个数据库

第一：首先分析数据库应该包含几个表，每个表里面有多少项内容，这些需要根据数据库管理系统功能来说的！
第二：开始建立数据库表以及里面的字段
第三：就是数据库开发了
第四：功能的完善

建议你先分析一下都需要什么功能！然后在网络里面搜索一下！现在有很多现成的数据库管理系统的，直接下载一个根据你所需要的功能进行修改就可以了！

网上很多，如果自己开发太累，也没有那些高手开发的功能全的！

⑹ 怎么设计这个数据库

问这种问题通常都不容易说清楚，只能勉强做一下。要更清楚得详谈。
对于第2个问题：
分成：
一级类表：一级类id（主键），类名称 .....(描述，备注等字段)，43条记录
二级类表：二级类id（主键），类名称 .....(描述，备注等字段)，855条记录
属性表：属性id（主键），属性名称 .....(描述，备注等字段)，6000条记录左右，这里我假设你的意思不是6000种属性值呢，而是6000种属性，不同产品规格型号不同。
下面的产品记录若理解为产品，而不是同一产品的不同个体都有一条记录。则
产品类型表：产品类型id（主键），产品名称（同一类型产品名字是一样的），属性1 id，属性1值，属性2 id，属性2值，属性3 id，属性3值 .....(描述，备注等非关键字段)，220万条记录左右。其中属性id都是外键，和属性表关联。这不太符合实际：因为有220万种产品，似乎规模太大了。可能空间很浪费，因为如果某产品有最多100个属性，则其它产品记录中会有大量空属性，如果使用关系和XML混合数据库，可避免该问题，可是在检索中效率如何等方面需要仔细考虑。另外可能还需要考虑诸如生产厂家、销售者等问题，所以问题的规模不见得仅仅是这一点。
若是产品个体的记录，则：
产品类型表还是要的。然后
产品表：产品id（主键），其余诸如出厂日期，描述，备注等非关键字段。
对于第1个问题：
则是数据库优化问题，要根据数据库访问特点，包括提高硬件性能（更好的机器、服务器群集）、加适当索引、采用适当的并发机制等方式来解决问题。而且最好有一个具体需求，然后尽快测试系统原型是否满足要求，不满足就设法改进直到满足要求为止。

⑺ 论坛的数据库怎么设计

常用的论坛设计方法，总结如下：
一 分割思想：
1 数据库切分：用户库、主题库、回复库
2 数据表水平切分：用户库1-n、主题库1-n、回复库1-n （比如按时间分）
3 分布式数据库：每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。
4 论坛功能可以进行分隔，不同的服务器负责不同的功能
5 用主从数据库，master是写， slave是读
6 把内容与其它信息分开，好处就是可以让每个表的文件最小化,对数据库操作压力会减小，这样保证每张表数据量很小，操作速度会快，也可以在这里使用缓存
二 索引：
针对是否建立索引有着一定的分歧：
我觉得建立索引还是很有必要的。理由如下：
1）建立索引可以加快检索速度，对于论坛读和写的比例相差很大，用户体验当然是读多写少，所以综合考虑还是要用索引，而且是加在常用的读关键字上。
2）索引之所以会降低更新的速度，是因为更新还包括对索引的更新，从更新帖子10万左右，这句话是说，我们可能对发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容这4个字段做更新。需要注意的是，这四个字段并不是用来建立表连接的字段，为了优化查询速度我们不会在这四个字段上建立索引，所以从这道题目出发，我们建立的索引不会影响更新帖子的性能。只要被索引的列（例如回复表的标题ID）不被频繁更新,即使索引所在地行的其它列被频繁update,索引也不会被更新从而产生性能消耗,一张表一天30万次的索引更新,因它引起的性能消耗小到即使数据库安装在奔腾3单核CPU下都能轻松承担下来。
3）对于更新的速度慢的问题，我们有解决的方法，你提交更新了后，前台可以让程序返回一个正确结果，后台开个线程异步慢慢跟新数据库就是了，反正更新成功的前提就是假设数据库连接永远正确并处于可靠状态。在数据库和用户之间建立一个缓冲区。(如，将更新的数据放到内存中，达到一定数量的时候再统一更新数据库。假如以100条为例，一旦内存中达到100条数据量将这100条数据统一入库。减少insert操作)

三 缓冲：
读的时候的缓冲：缓存路由表
主题缓存表（这个取每个区的前面100条记录），一般来说负载最大的就是主题的第一页，所以缓存表是个小表。

另外使用hibernate，在数据库上面加了一层缓存。
生成静态页，缓存最热，最新的帖子。
对于经常更新的数据都设计成单独表 ，这样可以最大程度的利用hibernate缓存
缓存常用的数据和表，利用缓存来将经常被访问的帖子留在内存中，为每条缓存的记录添加一个访问时间，如果长时间没被访问就从缓存中删除掉，
避免内存过大，每次用户看帖的时候，首先检索缓存中时候有需要的帖子，没有的话再访问数据库，然后将数据库返回的帖子信息存储到缓存中。

写的时候的缓冲：数据库和用户之间建立缓存，将更新的数据放在内存中，异步操作的。所有的写贴操作 放到一个队列然后批量执行插入数据库操作。

预估计的缓冲：假如用户第一次打开某标题，那将此标题的相关的前100条数据缓存到客户断。这样避开对数据库的直接查询，减少数据库压力。
四 代码优化
1尽量避免表的连接约束通过代码来实现约束 例如用户id的验证在用户登录时验证这样就可以把帖子表的用户id外键去掉这样就成了单表操作、查询 而连接可以通过触发来实现这样最多是查询了3个表而不是连接中的笛卡尔笛卡尔积 回复表的查询限定每次查询的记录数例如限定10条其它的通过点击触发来操作"注代码优化容易出现bug 原因有些开发工具本身有优化"
五 数据库性能调优
尽量用硬件来代替软件优化 原则就是能用硬件的尽量用硬件 比如磁盘阵列 RAID0 有条件用RAID10 加大内存 .避免小表上建索引 对论坛来说数据帖子和回复不是很重要 可以定期删除一些垃圾帖子 楼主说的几百万条记录的论坛对现在的数据库管理系统和计算机来说永不着刻意的优化,定期维护打包备份数据库就可以了
提高速度的关键:
1.建立合理的索引并在查询时充分利用;
2.避免使用关联,这样避免整表扫描;使用关联不如多次使用主键查询来的快;
3.一些处理的功能尽可能放到内存中来做,比如组织主题和回复;
4.海量缓存（使用静态页面也是个不错的做法）
5 定期对表进行转储