数据库实体细分的过程叫什么

㈠ 数据建模是什么意思

问题一：什么是数据建模 数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。
将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程・（实体一般是表）。
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问题二：根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有预先假设的，比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。
之后我就会根据我的假设来收集数据，然后针对数据进行分析，找出一个合适的数据模型，比如说是线性模型的的话 就用线性回归，如果是非线性模型的话，则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的，同时可以找出影响因素的影响大小等

问题三：数据模型是什么？ 数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。
数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

问题四：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数...

问题五：建模是什么意思？ 分类别 是数学建模还是三维建模
数学建模个人理解就是建立一种关系式：比如一个函数sum（a） = a*a;
该函数就可以是一种模型，输入a，输出a*a。
三维建模，就是做出一些虚拟的、可见的模型，比如虚拟的一个杯子，一张桌子....

问题六：数学建模是什么意思 数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并解决实际问题的一种强有力的数学手段。

问题七：什么是数据建模？数据建模有什么优点和缺点？ 楼上说的到真的是，可以引用虚拟数据库里的元素，这样做的一个优点之一是可以降低开发的难度，因为不用要求开发人员了解数据结构就能开发了，变相的也提高了 开发效率，其二是将业务层与物理层，即需求和存储切分开来，使系统的架构更易读、合理。
缺点嘛，因为多了一层，所以在系统运行时会多一层解析，理论上说会降低系统的速度，但实际上也影响不大，其 二是这种手段适用于大中型系统的开发，对数据结构简单，就用到几张数据库表的小系统而言，难免会有画蛇添足 之嫌。
贴一个我正在做的数据建模图片。

问题八：java中的建模是什么？ 建模 1、使用计算机描述一个系统的行为。例如，电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。请参阅 simulation，spreadsheet program。【英】The use of putersto describe the behavior of a system. Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a pany; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchan激es on the pany’s operations.
2、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。例如，计算机辅助设计 (CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。
3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）。
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。
在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础。

㈡ 数据库中的实体,实体型,实体集解析

一、数据库设计过程

数据库技术是信息资源管理最有效的手段。

数据库设计是指：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，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。

数据库设计的各阶段：

A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。

B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。

C、在逻辑设计阶段：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。

D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。

1. 需求分析阶段

需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。

需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。

需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。

常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。

分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis，简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。

数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。

2. 概念结构设计阶段

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，可以用E-R图表示。

概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。

概念模型特点：

(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。

(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。

概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

本文详细解析了数据库设计过程、设计技巧以及总结了数据库命名规范……

2.1 第零步——初始化工程

这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。

2.2 第一步——定义实体

实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有 “代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。

2.3 第二步——定义联系

IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系(强制的或可选的)还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。

2.4 第三步——定义码

通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图(KB图)。

2.5 第四步——定义属性

从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。

2.6 第五步——定义其他对象和规则

定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。

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(例如关系模型)，并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。

将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。

数据模型的优化，确定数据依赖，消除冗余的联系，确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：

表内的每一个值都只能被表达一次。

表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。

表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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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)。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。

5. 数据库实施阶段

运用DBMS提供的数据语言(例如SQL)及其宿主语言(例如C)，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。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 ，(Data Definition Language(DDL数据定义语言)用作开新数据表、设定字段、删除数据表、删除字段，管理所有有关数据库结构的东西)

●Create (新增有关数据库结构的东西，属DDL)

●Drop (删除有关数据库结构的东西，属DDL)

●Alter (更改结构，属DDL)

6. 数据库运行和维护阶段

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。内容包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。

7. 建模工具的使用

为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具(CASE工具)，如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的oracle Designer等。

ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用 ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。

设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构;画数据流图，生成应用程序。

二、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，包括用户未来需求变化。

2) 了解企业业务类型，可以在开发阶段节约大量的时间。

3) 重视输入(要记录的数据)、输出(报表、查询、视图)。

4) 创建数据字典和ER 图表

数据字典(Data Dictionary，简称DD)是各类数据描述的集合，是关于数据库中数据的描述，即元数据，不是数据本身。(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。

数据项描述: 数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系

数据结构描述: 数据结构名，含义说明，组成:[数据项或数据结构]

数据流描述: 数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:[数据结构]，平均流量，高峰期流量

数据存储描述: 数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:[数据结构]，数据量，存取方式

处理过程描述: 处理过程名，说明，输入:[数据流]，输出:[数据流]，处理:[简要说明]

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。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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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。

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的表里。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。

4) 表名、报表名和查询名的命名规范

(采用前缀命名)检查表名、报表名和查询名之间的命名规范。你可能会很快就被这些不同的数据库要素的名称搞糊涂了。你可以统一地命名这些数据库的不同组成部分，至少你应该在这些对象名字的开头用 Table、Query 或者 Report 等前缀加以区别。如果采用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符号来标识对象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 标识存储过程，用 udf_ (或者类似的标记)标识自定义编写的函数。

字段设计原则：

1) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段。

dRecordCreationDate，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

时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。

2) 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。

3) 表内的列[字段]的命名规则(采用前缀/后缀命名)、采用有意义的字段名

对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。如键是数字类型：用 _N 后缀;字符类型：_C 后缀;日期类型：_D 后缀。再如，假如你的表里有好多“money”字段，你不妨给每个列[字段]增加一个 _M 后缀。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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假设有两个表：

Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：

or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。

这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：

Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;

and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1

在没有这些前缀的情况下则写成这个样子(用别名来区分)：

Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;

and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1

第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。

5) 选择数字类型和文本类型的长度应尽量充足

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。

6) 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。

7) 提防大小写混用的对象名和特殊字符

采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性(CUSTOMER_DATA)，绝对不要在对象名的字符之间留空格。

8) 小心保留词

要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，用 DESC 作为说明字段名。后果可想而知!DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用，但得到的却是一大堆毫无用处的信息。

9) 保持字段名和类型的一致性

在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在表1中叫做“agreement_number”，就别在表2里把名字改成 “ref1”。假如数据类型在表1里是整数，那在表2里可就别变成字符型了。当然在表1(ABC)有处键ID，则为了可读性，在表2做关联时可以命名为 ABC_ID。

10) 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。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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3. 选择键和索引(数据库逻辑设计)

参考：《SQL优化-索引》一文

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。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。如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。

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。

6) 分布式数据系统

对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来 5 年或者 10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记，在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。

7) 关系

如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。

8) 给数据保有和恢复制定计划

考虑数据保存策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。

9) 用存储过程让系统做重活

提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。

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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。

三、数据库命名规范

1. 实体(表)的命名

1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则(比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母;如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名;如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推)

对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意：将字段名称会统一成大写或者小写中的一种，故中间加上下划线。

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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举例：

定义的缩写 Sales: Sal 销售;

Order: Ord 订单;

Detail: Dtl 明细;

则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;

2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。

举例：

定义的缩写 Material Ma 物品;

物品表名为：Material, 而不是 Ma.

但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID

3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z

目的是将这些值列表类排序在数据库最后。

4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X

冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表

5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。

关联表用于保存多对多关系。

如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。

举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object;

作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17

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2. 属性(列)的命名

1) 采用有意义的列名

表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义;

A、如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID

B、如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名，即“XXXX_ID”

C、如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀;

D、如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀

E、对列名应该采用标准的前缀和后缀。

举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID;如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。

2) 所有的属性加上有关类型的后缀

注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。

注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。

3) 采用前缀命名

给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。

3. 视图的命名

1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似;

2) 命名应尽量体现各视图的功能。

4. 触发器的命名(尽量不使用)

触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。

5. 存储过程名

存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。

6. 变量名

变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。

7. 命名中其他注意事项

1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29(不包括标识字符@)。

2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。

3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突

4) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。

㈢ 数据库设计过程包括几个主要阶段哪些阶段独立于数据库管理系统哪些阶段依赖于数据库管理系统

数据库设计阶段包括五个阶段，分别是：需求分析阶段、概念结构设计阶段、逻辑结构设计阶段、物理设计阶段、数据库实施阶段、数据库运行和维护阶段。

独立于数据库管理系统的是：需求分析阶段，概念设计阶段，逻辑设计阶段，物理设计阶段。

依赖于数据库管理系统的是：实施阶段，运行和维护阶段。

数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂。

因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种“反复探寻，逐步求精”的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

(3)数据库实体细分的过程叫什么扩展阅读：

形成过程

1、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(数据流程图(DFD)。

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。

㈣ .数据库设计分为几个阶段,各阶段的任务是什么

按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库物理设计、数据库的实施、数据库运行与维护六个阶段：

各阶段的任务如下：

1、需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；

拓展资料：

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。

数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种"反复探寻，逐步求精"的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

㈤ 什么是数据仓库，数据仓库如何分层

数据仓库分层的原因
1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据
2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大
3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了

标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）
ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为两种，一种是存储当前需要加载的数据，一种是用于存储处理完后的数据。
pdw：数据仓库层，它的数据是干净的数据，是一致的准确的，也就是清洗后的数据，它的数据一般都遵循数据库第三范式，数据粒度和ods的粒度相同，它会保存bi系统中所有历史数据
mid：数据集市层，它是面向主题组织数据的，通常是星状和雪花状数据，从数据粒度将，它是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细的数据了，从广度来说，它包含了所有业务数量。从分析角度讲，大概就是近几年
app：应用层，数据粒度高度汇总，倒不一定涵盖所有业务数据，只是mid层数据的一个子集。

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。数据仓库的context也可以理解为：数据源，数据仓库，数据应用

数据仓库可以理解为中间集成化数据管理的一个平台
etl（抽取extra，转化transfer，装载load）是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液。
数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据，因为比如你存储冗长的文本数据完全没必要，但需要存储细节数据，因为需求是多变的，而且数据仓库是导入数据必须经过整理和转换使它面向主题，因为前台数据库的数据是基于oltp操作组织优化的，这些可能不适合做分析，面向主题的组织形式才有利于分析。
多维数据模型就是说可以多维度交叉查询和细分，应用一般都是基于联机分析处理（online analytical process OLAP），面向特定需求群体的数据集市会基于多位数据模型构建
而报表展示就是将聚合数据和多维分析数据展示到报表，提供简单和直观的数据。
元数据，也叫解释性数据，或者数据字典，会记录数据仓库中模型的定义，各层级之间的映射关系，监控数据仓库的数据状态和etl的任务运行状态。一般通过元数据资料库来统一存储和管理元数据。