1. 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:
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”。
2. 如何合理和有效的进行数据库设计
通常情况下,可以从两个方面来判断数据库设计的是否规范:
1)一是看看是否拥有大量的窄表
窄表往往对于OLTP比较合适,符合范式设计原则
2)宽表的数量是否足够的少。
所谓的宽表就是字段比较多的表,包含的维度层次比较多,造成冗余也比较多,毁范式设计,但是利于取数统计
若符合这两个条件,我们可以说数据库设计的比较好.
当然这是两个泛泛而谈的指标。为了达到数据库设计规范化的要求,一般来说,需要符合以下五个要求。
要求一:表中应该避免可为空的列。
虽然表中允许空列,但是,空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库在处理的时候,需要进行特殊的处理。如此的话,就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时,在同等条件下,数据库处理的性能会降低许多。
所以,虽然在数据库表设计的时候,允许表中具有空字段,但是,我们应该尽量避免。若确实需要的话,我们可以通过一些折中的方式,来处理这些空字段,让其对数据库性能的影响降低到最少。
要求二:表不应该有重复的值或者列。
如现在有一个进销存管理系统,这个系统中有一张产品基本信息表中。这个产品开发有时候可以是一个人完成,而有时候又需要多个人合作才能够完成。所以,在产品基本信息表产品开发者这个字段中,有时候可能需要填入多个开发者的名字。
如进销存管理中,还需要对客户的联系人进行管理。有时候,企业可能只知道客户一个采购员的姓名。但是在必要的情况下,企业需要对客户的采购代表、仓库人员、财务人员共同进行管理。因为在订单上,可能需要填入采购代表的名字;可是在出货单上,则需要填入仓库管理人员的名字等等。
为了解决这个问题,有多种实现方式。但是,若设计不合理的话在,则会导致重复的值或者列。如我们也可以这么设计,把客户信息、联系人都放入同一张表中。为了解决多个联系人的问题,可以设置第一联系人、第一联系人电话、第二联系人、第二联系人电话等等。若还有第三联系人、第四联系人等等,则往往还需要加入更多的字段。
所以,我们在数据库设计的时候要尽量避免这种重复的值或者列的产生。笔者建议,若数据库管理员遇到这种情况,可以改变一下策略。如把客户联系人另外设置一张表。然后通过客户ID把供应商信息表跟客户联系人信息表连接起来。也就是说,尽量将重复的值放置到一张独立的表中进行管理。然后通过视图或者其他手段把这些独立的表联系起来。
要求三:表中记录应该有一个唯一的标识符。
在数据库表设计的时候,数据库管理员应该养成一个好习惯,用一个ID号来唯一的标识行记录,而不要通过名字、编号等字段来对纪录进行区分。每个表都应该有一个ID列,任何两个记录都不可以共享同一个ID值。另外,这个ID值最好有数据库来进行自动管理,而不要把这个任务给前台应用程序。否则的话,很容易产生ID值不统一的情况。
另外,在数据库设计的时候,最好还能够加入行号。如在销售订单管理中,ID号是用户不能够维护的。但是,行号用户就可以维护。如在销售订单的行中,用户可以通过调整行号的大小来对订单行进行排序。通常情况下,ID列是以1为单位递进的。但是,行号就要以10为单位累进。如此,正常情况下,行号就以10、20、30依次扩展下去。若此时用户需要把行号为30的纪录调到第一行显示。此时,用户在不能够更改ID列的情况下,可以更改行号来实现。如可以把行号改为1,在排序时就可以按行号来进行排序。如此的话,原来行号为30的纪录现在行号变为了1,就可以在第一行中显示。这是在实际应用程序设计中对ID列的一个有效补充。这个内容在教科书上是没有的。需要在实际应用程序设计中,才会掌握到这个技巧。
要求四:数据库对象要有统一的前缀名。
一个比较复杂的应用系统,其对应的数据库表往往以千计。若让数据库管理员看到对象名就了解这个数据库对象所起的作用,恐怕会比较困难。而且在数据库对象引用的时候,数据库管理员也会为不能迅速找到所需要的数据库对象而头疼。
其次,表、视图、函数等最好也有统一的前缀。如视图可以用V为前缀,而函数则可以利用F为前缀。如此数据库管理员无论是在日常管理还是对象引用的时候,都能够在最短的时间内找到自己所需要的对象。
要求五:尽量只存储单一实体类型的数据。
这里将的实体类型跟数据类型不是一回事,要注意区分。这里讲的实体类型是指所需要描述对象的本身。笔者举一个例子,估计大家就可以明白其中的内容了。如现在有一个图书馆里系统,有图书基本信息、作者信息两个实体对象。若用户要把这两个实体对象信息放在同一张表中也是可以的。如可以把表设计成图书名字、图书作者等等。可是如此设计的话,会给后续的维护带来不少的麻烦。
如当后续有图书出版时,则需要为每次出版的图书增加作者信息,这无疑会增加额外的存储空间,也会增加记录的长度。而且若作者的情况有所改变,如住址改变了以后,则还需要去更改每本书的记录。同时,若这个作者的图书从数据库中全部删除之后,这个作者的信息也就荡然无存了。很明显,这不符合数据库设计规范化的需求。
遇到这种情况时,笔者建议可以把上面这张表分解成三种独立的表,分别为图书基本信息表、作者基本信息表、图书与作者对应表等等。如此设计以后,以上遇到的所有问题就都引刃而解了。
3. 数据库中的表结构设计方法
首先use
base_name
创建表create
table
table_name
(
输入:列名
类型,
…
)
或者想更直观点,在‘对象管资源理器’展开自己的数据库,点表右击‘新建表’,再输入列名和选类型
4. 大数据量的数据库表设计技巧
大数据量的数据库表设计技巧
即使是一个非常简单的数据库应用系统,它的数据量增加到一定程度也会引起发一系列问题。如果在设计数据库的时候,就提前考虑这些问题,可以避免由于系统反映迟缓而引起的用户抱怨。
技巧1:尽量不要使用代码。比如性别这个字段常见的做法:1代表男,0代表女。这样的做法意味着每一次查询都需要关联代码表。
技巧2:历史数据中所有字段与业务表不要有依赖关系。如保存打印发票的时候,不要只保留单位代码,而应当把单位名称也保存下来。
技巧3:使用中间表。比如职工工资,可以把每一位职工工资的合计保存在一张中间表中,当职工某一工资项目发生变化的时候,同时对中间表的数据做相应更新。
技巧4:使用统计表。需要经常使用的统计数据,生成之后可以用专门的表来保存。
技巧5:分批保存历史数据。历史数据可以分段保存,比如2003年的历史数据保存在 《2003表名》中,而2004年的历史数据则保存在《2004表名》中。
技巧6:把不常用的数据从业务表中移到历史表。比如职工档案表,当某一职工离开公司以后,应该把他的职工档案表中的信息移动到《离职职工档案表》中。
1、经常查询的和不常用的分开几个表,也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表,纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘,把数据、日志、索引分盘存放,这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器,优化你的查询
6、考虑冗余,这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表,就是实时生成总计表,这样可以避免每次查询都统计一次
8、用极量数据测试一下数据
速度,影响它的因数太多了,且数据量越大越明显。
1、存储将硬盘分成NTFS格式,NTFS比FAT32快,并看你的数据文件大小,1G以上你可以采用多数据库文件,这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdbtempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID0上,这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上,这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图就是将你的数据水平分割在集群服务器上,它适合大规模OLTP,SQL群集上,如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引你的表一定有个簇索引,在使用簇索引查询的时候,区块查询是最快的,如用between,应为他是物理连续的,你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引非簇索引与物理顺序无关,设计它时必须有高度的可选择性,可以提高查询速度,但对表update的时候这些非簇索引会影响速度,且占用空间大,如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来,对与特定的查询性能可以提高很多,但同样对update语句时它也会严重减低性能,一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引你在将索引建好后,定期维护是很重要的,用dbccshowcontig来观察页密度、扫描密度等等,及时用dbccindexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbccdbreindex来重建索引可以受到良好的效果。
不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能,5、6、8点你是必须做的,至于4、7点看你的需求,我个人是不建议的。
5. 数据库表的设计
用户表:{用户编号(PK),用户名,密码,用户类别, 所属专业号(FK)}
课程表:{课程编号(PK),课程名,用户编号(FK) ,学分}
院 系:{院系编号(PK),院名}
专 业:{专业号(PK),专业名称 ,专业简介 ,总学时,所属院号(FK)}
参考书:{索书号(PK),课程编号(FK),ISBN/ISSN,责任者,出版日期,校图书馆连接地址,电子书连接地址}
专业课程表{专业号,课程编号} 联合主键
6. 数据库表如何设计结构如下图:
sqlserver的话,右键数据库,选择任务,里面就有生成脚本功能
按提示就可以生成数据库整个表,甚至所有对象的结构创建脚本
对于单独结构,可以右键到具体表,也有create功能,可以生成创建脚本
7. 根据如下表格内容如何设计数据库表(Mysql)
1、职责信息表、包含表述信息
2、工作任务表
3、职责和任务关联中间表
这样就做到了职责表1对多个工作表,后面不管怎么加都是一个套路
8. 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。
9. 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。
10. 请问数据库在创建表的时候如何设计表关系,一对一,一对多,多对多 请高手举例说明。谢谢!!!
多对多关系至少需要3个表,我们把一个表叫做主表,一个叫做关系表,另外一个叫做字典表或者副表(字典表是纪录比较少,而且基本稳定的,例如:版块名称;副表是内容比较多,内容变化的,例如)。
按照数据库的增删查改操作,多对多关系的查找都可以用inner join或者
select * from 主表 where id in (select 主表id from 关系表)
1,角色任命型
特点:关系表两外键组合无重复纪录,关系表一般不需要时间字段和主键,有一个表是字典类型的表。
界面特点:显示主表,用checkbox或多选select设置多选关系。
例如:任命版主(用户表-关系表-版块名称表),角色权限控制等,用户是5个版块版主,只要关系表5行纪录就可以确立,关系表的两个外键具有联合主键性质。
增加关系:如果没有组合纪录,insert之。
删除关系:如果有组合纪录,删除之。
2,集合分组型
特点:同角色任命型类似,关系表两外键组合无重复纪录,关系表一般不需要时间字段和主键。区别是主副表都不是字典表,可能都很大不固定。
界面特点:显示主表,用搜索代替简单的checkbox或多选select,或者一条一条的添加。
例如:歌曲专集(专集表-关系表-歌曲表)。手机分组(分组表-关系表-手机表)。用户圈子(圈子表-关系表-用户表)。文章标签(文章表-关系表-标签表)
增加关系:同版主任命型。
删除关系:同版主任命型。
3,明细帐型
特点:关系表可以有重复纪录,关系表一般有时间字段,有主键,可能还有文字型的字段用来说明每次发生关系的原因(消费)。
界面特点:显示关系表,用radio或下拉设置单选关系。
例如:现金消费明细帐或订单(用户表-订单表-消费原因表),用户可能多次在同一事情上重复消费。积分变化纪录也属于这类。
增加关系:不管有没有组合纪录,insert之,纪录时间。
删除关系:根据关系表PK删除。
4,评论回复型
特点:同明细帐型关系表一般有时间字段,有主键,区别是重点在文字型的字段用来说明每次发生关系的内容(评论回复)。
界面特点:回复文本框。
例如:论坛回复(用户表-回复表-帖子表),用户可能多次在不同帖子上评论回复费。
增加关系:不管有没有组合纪录,insert之,纪录时间和文字。
删除关系:根据关系表(回复表)PK删除。
5,站内短信型
特点:主副表是同一个,关系表一般有时间字段,有主键,重点在关系表文字型的字段用来说明每次发生关系的内容(消息)或者其他标记位来表示文字已读状态时间等。
界面特点:回复文本框。
例如:站内短信(用户表-短信表-用户表),用户可能给用户群发或者单发,有标记位来表示文字已读状态时间等。
增加关系:不管有没有组合纪录,insert之,纪录时间和文字。
删除关系:根据关系表(回复表)PK删除。
6,用户好友型
特点:主副表是同一个,同集合分组型,关系表两外键组合无重复纪录,关系表一般不需要时间字段和主键。
界面特点:同集合分组型,显示主表,用搜索代替简单的checkbox或多选select,或者一条一条的添加。
例如:下载站点的文件,(文件表-关系表-文件表)可以被软件工具打开,软件工具本身也是一种文件,可以被下载。用户的好友,也是用户(用户表-好友关系表-用户表)
增加关系:同版主任命型。
删除关系:同版主任命型