数据库系统的设计方法有哪些方法有哪些方法

A. 数据库概念设计的方法是什么

数据库概念构设计的任务是在需求分析阶段产生的需求说明书的基础上，按照特定的方法把它们抽象为一个不依赖于任何具体机器的数据模型，即概念模型。

概念模型使设计者的注意力能够从复杂的实现细节中解脱出来，而只集中在最重要的信息的组织结构和处理模式上。

B. 数据库的规范化设计方法～

第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

例如，如下的数据库表是符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4

而这样的数据库表是不符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4
字段3.1 字段3.2

很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。

假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：

(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)

这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：

(课程名称) → (学分)

(学号) → (姓名, 年龄)

即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：

(1) 数据冗余：

同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。

(2) 更新异常：

若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。

(3) 插入异常：

假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。

(4) 删除异常：

假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：

学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；

课程：Course(课程名称, 学分)；

选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。

这样的数据库表是符合第二范式的， 消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。

第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：

关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：

(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)

这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：

(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)

即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。

把学生关系表分为如下两个表：

学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；

学院：(学院, 地点, 电话)。

这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：

(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

(仓库ID) → (管理员ID)

(管理员ID) → (仓库ID)

即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

(1) 删除异常：

当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

(2) 插入异常：

当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

(3) 更新异常：

如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

把仓库管理关系表分解为二个关系表：

仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。

范式应用

我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：

（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容

第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：

用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖标题 发帖内容 回复标题 回复内容

这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：

用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖ID 发帖标题 发帖内容 回复ID 回复标题 回复内容

这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：

(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)

C. 数据库设计的基本步骤

数据库设计的基本步骤如下：

1、安装并打开MySQL WorkBench软件以后，在软件的左侧边栏有三个选项，分别是对应“连接数据库”、“设计数据库”、“迁移数据库”的功能。这类选择第二项，设计数据库，点击右边的“＋”号，创建models。

D. 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”。

E. 如何进行数据库的设计

数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。

在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。

一、数据库和信息系统
(1)数据库是信息系统的核心和基础，把信息系统中大量的数据按一定的模型组织起来，提供存储、维护、检索数据的
功能，使信息系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。
(2)数据库是信息系统的各个部分能否紧密地结合在一起以及如何结合的关键所在。
(3)数据库设计是信息系统开发和建设的重要组成部分。
(4)数据库设计人员应该具备的技术和知识：
数据库的基本知识和数据库设计技术
计算机科学的基础知识和程序设计的方法和技巧
软件工程的原理和方法
应用领域的知识

二、数据库设计的特点
数据库建设是硬件、软件和干件的结合
三分技术，七分管理，十二分基础数据
技术与管理的界面称之为“干件”
数据库设计应该与应用系统设计相结合
结构（数据）设计：设计数据库框架或数据库结构
行为（处理）设计：设计应用程序、事务处理等
结构和行为分离的设计
传统的软件工程忽视对应用中数据语义的分析和抽象，只要有可能就尽量推迟数据结构设计的决策早期的数据库设计致力于数据模型和建模方法研究，忽视了对行为的设计
如图：

三、数据库设计方法简述
手工试凑法
设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系
缺乏科学理论和工程方法的支持，工程的质量难以保证
数据库运行一段时间后常常又不同程度地发现各种问题，增加了维护代价
规范设计法
手工设计方
基本思想
过程迭代和逐步求精
规范设计法(续)
典型方法：
(1)新奥尔良（New Orleans）方法：将数据库设计分为四个阶段
S.B.Yao方法：将数据库设计分为五个步骤
I.R.Palmer方法：把数据库设计当成一步接一步的过程
(2)计算机辅助设计
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、数据库设计的基本步骤
数据库设计的过程(六个阶段)
1.需求分析阶段
准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）
是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步
2.概念结构设计阶段
是整个数据库设计的关键
通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型
3.逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型
对其进行优化
4.数据库物理设计阶段
为逻辑数据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）
5.数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果
建立数据库，编制与调试应用程序，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、调整与修改
设计特点:
在设计过程中把数据库的设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行，相互参照，相互补充，以完善两方面的设计

设计过程各个阶段的设计描述：
如图：

五、数据库各级模式的形成过程
1.需求分析阶段：综合各个用户的应用需求
2.概念设计阶段：形成独立于机器特点，独立于各个DBMS产品的概念模式(E-R图)
3.逻辑设计阶段：首先将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(View)，形成数据的外模式
4.物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式

六、数据库设计技巧

1. 设计数据库之前（需求分析阶段）
1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。

2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。

字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server • 下默认为GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因 •
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。
举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。

3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）
键选择原则：
1) 键设计4 原则
为关联字段创建外键。 •
所有的键都必须唯一。 •
避免使用复合键。 •
外键总是关联唯一的键字段。 •
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。

索引使用原则：
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。

4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值
父表中插入数据：受限插入；递归插入
父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制
用户定义完整性：
NOT NULL；CHECK；触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。

F. 创建数据库有哪几种方法

创建数据库的方法有两种，使用向导创建数据库，使用菜单创建数据库和创建空数据库；使用向导创建数据库是一种简单便捷的方法。

在物理上，数据库的建设要遵循实际情况。即在逻辑上建立一个整体的空间数据车、框架统一设计的同时，各级比例尺和不同数据源的数据分别建成子库，由开发的平台管理软件来统一协调与调度。

(6)数据库系统的设计方法有哪些方法有哪些方法扩展阅读：

在建库时，要充分考虑数据有效共享的需求，同时也要保证数据访问的合法性和安全性。数据库采用统一的坐标系统和高程基准，矢量数据采用大地坐标大地坐标的数据在数值上是连续的，避免高斯投影跨带问题，从而保证数据库地理对象的完整性，为数据库的查询检索、分析应用提供方便。

在创建数据库之时，要重点考虑独立与完整性原则、面向对象的数据库设计原则、建库与更新有机结合的原则、分级共享原则、并发性原则、实用性原则。

G. 数据库设计主要包括哪几部分，分别包括哪些内容

数据库设计主要包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护，具体内容如下：

1、需求分析

内容：调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。

2、概念设计

内容：对用户要求描述的现实世界，通过对其中诸处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。

3、逻辑设计

内容：主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。

4、物理设计

内容：根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。

5、验证设计

内容：收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般，一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时，可能就需要返回到前面去进行修改。

6、运行与维护设计

内容：在数据库系统正式投入运行的过程中，必须不断地对其进行调整与修改。除了关系型数据库已有一套较完整的数据范式理论可用来部分地指导数据库设计之外，尚缺乏一套完善的数据库设计理论、方法和工具，以实现数据库设计的自动化或交互式的半自动化设计。

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重要性

1、有利于资源节约

对计算机软件数据库设计加以重视不仅可减少软件后期的维修，达到节约人力与物力的目的，同时还有利于软件功能的高效发挥。

2、有利于软件运行速度的提高

高水平的数据库设计可满足不同计算机软件系统对于运行速度的需求，而且还可充分发挥并实现系统功能。计算机软件性能提高后，系统发出的运行指令在为用户提供信息时也将更加快速有效，软件运行速度自然得以提高。

3、有利于软件故障的减少

加强数据库设计可有效减少软件故障的发生几率，推动计算机软件功能的实现。

H. 简述数据库应用系统的设计步骤

数据库设计的基本步骤：

1、系统需求分析与设计。

2、概念结构分析与设计。

3、逻辑结构分析与设计。

4、物理结构分析与设计。

5、系统实施。

6、系统维护。

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数据库设计技巧：

1、原始文件与实体的关系

它可以是一对一，一对多，多对多的关系。一般来说，它们是一对一的关系：一个原始文档只对应于一个实体。在特殊情况下，它们可以是一对多或多对一关系，即一个原始文档对应于多个实体，或者多个原始文档对应于一个实体。

这里的实体可以理解为基本表。在对应关系明确后，对输入接口的设计非常有利。

2、主键和外键

一般来说，实体不能既没有主键也没有外键。在E－R图中，叶中的实体可以定义主键或不定义主键（因为它没有子代），但它必须有外键（因为它有父项）。

主键和外键的设计在全局数据库的设计中起着重要的作用。当全球数据库的设计完成后，一位美国数据库设计专家说：“钥匙无处不在，只有钥匙。”。这是他数据库设计的经验，也体现了他对信息系统核心（数据模型）高度抽象的理念。

因为：主键是一个高度抽象的实体。主键和外键的配对表示实体之间的连接。

3、基本表的属性

基本表不同于中间表和临时表，因为它具有以下四个特点：

原子性。基本表中的字段不可分解。

原始主义。基本表中的记录是原始数据（基本数据）的记录。

演绎的。所有输出数据都可以从基本表和代码表中的数据导出。

稳定。基本表的结构比较稳定，表中的记录要长期保存。

在了解基本表的性质之后，在设计数据库时，可以将基本表与中间表和临时表区分开来。

I. 谁知道数据库优化设计方案有哪些

本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计，着重论述了建立主键和索引的策略和方案，然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。
关键词： 优化（Optimizing） 第三范式（3NF） 冗余数据（Rendant Data） 索引（Index） 数据分割（Data Partitioning） 对象放置（Object Placement）
1 引言
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解，笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料，基于多年的工程实践经验，从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论，着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争，相信读者会一目了然。
2 基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；四是因消除了冗余数据（冗余列），在查询（Select）时每个数据页存的数据行就多，这样就有效地减少了逻辑I/O，每个Cash存的页面就多，也减少物理I/O；五是对大多数事务(Transaction)而言，运行性能好；六是物理设计(Physical Design)的机动性较大，能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中，表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位，但系统设计人员往往只注重于满足用户要求，而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上，它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义：
（1）主键(Primary Key)：主键被用于复杂的SQL语句时，频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值（不能为Null或缺省值，要有相对稳定性），不含代码信息，易访问。把常用（众所周知）的列作为主键才有意义。短主键最佳（小于25bytes），主键的长短影响索引的大小，索引的大小影响索引页的大小，从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成，自然主键可以是复合性的，在形成复合主键时，主键列不能太多，复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是，在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时，人为形成的。人为主键一般是整型值（满足最小化要求），没有实际意义，也略微增加了表的大小；但减少了把它作为外键的表的大小。
（2）外键（Foreign Key）：外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系（参照完整性），主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体，成为后者的一个属性，被称为外键。
（3）索引(Index)：利用索引优化系统性能是显而易见的，对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引，可以避免整表扫描或访问，在不改变表的物理结构的情况下，直接访问特定的数据列，这样减少数据存取时间；利用索引可以优化或排除耗时的分类*作；把数据分散到不同的页面上，就分散了插入的数据；主键自动建立了唯一索引，因此唯一索引也能确保数据的唯一性（即实体完整性）；索引码越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代价：有空间开销，建立它也要花费时间，在进行Insert、Delete和Update*作时，也有维护代价。索引有两种：聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引，可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前，应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的数据页按物理有序储存，占用空间小。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询或高度重复的列（连续磁盘扫描）；被用于连接Join*作的列；被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作，另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引（Nonclustered Index）：与聚族索引相比，占用空间大，而且效率低。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询（在没有聚族索引时）、主键或外键列、点（指针类）或小范围（返回的结果域小于整表数据的20%）查询；被用于连接Join*作的列、主键列（范围查询）；被用于Order by和Group by子句的列；需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是创建索引要耗费时间，二是索引要占有大量磁盘空间，三是增加了维护代价（在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度）。那么，在哪种情况下不建索引呢？对于小表（数据小于5页）、小到中表（不直接访问单行数据或结果集不用排序）、单值域（返回值密集）、索引列值太长（大于20bitys）、容易变化的列、高度重复的列、Null值列，对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外，对主要用于数据录入的，尽可能少建索引。当然，也要防止建立无效索引，当Where语句中多于5个条件时，维护索引的开销大于索引的效益，这时，建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项：在实际应用中，大批量的计算（如电信话单计费）用C语言程序做，这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据（文本文件），可利用系统的自身功能函数（如Sybase的BCP命令）快速批量导入，在导入数据库表时，可先删除相应库表的索引，这有利于加快导入速度，减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
（4）锁：锁是并行处理的重要机制，能保持数据并发的一致性，即按事务进行处理；系统利用锁，保证数据完整性。因此，我们避免不了死锁，但在设计时可以充分考虑如何避免长事务，减少排它锁时间，减少在事务中与用户的交互，杜绝让用户控制事务的长短；要避免批量数据同时执行，尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用：一个表同时只能有一个排它锁，一个用户用时，其它用户在等待。若用户数增加，则Server的性能下降，出现“假死”现象。如何避免死锁呢？从页级锁到行级锁，减少了锁征用；给小表增加无效记录，从页级锁到行级锁没有影响，若在同一页内竞争有影响，可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面；创建冗余表；保持事务简短；同一批处理应该没有网络交互。
（5）查询优化规则：在访问数据库表的数据(Access Data)时，要尽可能避免排序（Sort）、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们，在优化查询时，必须做到：
① 尽可能少的行；
② 避免排序或为尽可能少的行排序，若要做大量数据排序，最好将相关数据放在临时表中*作；用简单的键（列）排序，如整型或短字符串排序；
③ 避免表内的相关子查询；
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接；
⑤ 在Where子句中多使用“与”（And）连接，少使用“或”(Or)连接；
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时，可以建临时表（索引）以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持，否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引，放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性（见本文第一部分），然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化：如需要部分数据时而要扫描整表，许多过程同时竞争同一数据，反复用相同行计算相同的结果，过程从多表获取数据时引发大量的连接*作，当数据来源于多表时的连接*作；这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时，我们要对基本表进行扩展设计：许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据，有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢？根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理，这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表：一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时，水平分割表，并消除新表中的冗余数据列；若个别过程要访问整个数据，则要用连接*作，这也无妨分割表；典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时，最好将被重复访问的这些行单独形成子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但在分割表以后，增加了维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表（不破坏第三范式），一种是当多个过程频繁访问表的不同列时，可将表垂直分成几个表，减少磁盘I/O（每行的数据列少，每页存的数据行就多，相应占用的页就少），更新时不必考虑锁，没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性，用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时，最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但这增加了重叠列的维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之，为主要过程分割表的方法适用于：各个过程需要表的不联结的子集，各个过程需要表的子集，访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意，在分割表以后，要考虑重新建立索引。
3.2 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言，若重复计算过程得到的结果相同（源列数据稳定，因此计算结果也不变），或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销，或计算复杂需要大量的CPU时间，就考虑存储计算结果（冗余储存）。现予以分类说明：
若在一行内重复计算，就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算，就增加新表（一般而言，存放类和结果两列就可以了）存储相关结果。但若参与计算的列被更新时，就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算（如排名次），就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之，存储冗余数据有利于加快访问速度；但违反了第三范式，这会增加维护数据完整性的代价，必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，以维护数据的完整性。
3.3 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程，考虑在主表内存储冗余数据，即存储冗余列或衍生列（它不依赖于主键），但破坏了第三范式，也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时，必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表，这样可以减少磁盘I/O*作，但破坏了第三范式，也增加了维护难度。对父子表和1：1关系表合并方法不同：合并父子表后，产生冗余表；合并1：1关系表后，在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中，平衡I/O访问，避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘，即使用户数据尽可能跨越多个设备，多个I/O运转，避免I/O竞争，克服访问瓶颈；分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上，减少磁盘I/O开销，这还有利于在障碍后恢复，提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上；把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上，甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上，把访问分散到不同的磁盘上，避免I/O争夺；
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引（非聚族的）、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O，避免瓶颈，增加吞吐量，实现并行扫描，提高并发度，最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能，分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外，利用段可以使备份和恢复数据更加灵活，使系统授权更加灵活。