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。数据库,容纳数据的仓库，

数据库系统,数据库、数据库管理系统、硬件、 *** 作人员的合在一起的总称

数据库管理系统,用来管理数据及数据库的系统。

数据库系统开发工具，以数据库管理系统为核心，用高级语言开发一套给傻瓜用户使用的数据库应用系统的软件。

数据库系统包含数据库管理系统、数据库及数据库开发工具所开发的软件（数据库应用系统数据库管理系统(database management system)是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能，可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和 *** 纵数据，维护数据的安全性和完整性，以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

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。数据库,容纳数据的仓库，

数据库系统,数据库、数据库管理系统、硬件、 *** 作人员的合在一起的总称

数据库管理系统,用来管理数据及数据库的系统。

数据库系统开发工具，以数据库管理系统为核心，用高级语言开发一套给傻瓜用户使用的数据库应用系统的软件。

数据库系统包含数据库管理系统、数据库及数据库开发工具所开发的软件（数据库应用系统数据库管理系统(database management system)是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能，可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和 *** 纵数据，维护数据的安全性和完整性，以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

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

(1) 存储记录结构 设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。 (2) 存储空间分配 存储空间分配有两个原则： ①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。 ②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。 从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。 (3) 访问方法的设计 一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。 (4) 物理设计的性能评价 ① 查询响应时间 从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。 在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。 ⊙ CPU服务时间和I/O服务时间的长短取决于应用程序设计。 ⊙ CPU队列等待时间和I/O队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。 ⊙ 设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。 ② 存储空间 存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、DBMS子程序、OS子程序等。数据包括用户工作区、DBMS工作区、OS工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。 存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。 ③ 开销与效率 设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。 ⊙ 事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等 *** 作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。 ⊙ 报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用CPU及I/O的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。 ⊙ 对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。 在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。 建立数据库时，DBA依据物理数据库结构说明书，使用DBMS提供的工具可以进行数据库配置。 在数据库运行时，DBA监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化 *** 作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。 6程序编制及调试 在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开 程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点： (1) 建立数据库结构 根据逻辑设计和物理设计的结果，用DBMS提供的数据语言(DDL)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。 (2) 调试运行 数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试 (3) 装入实际的初始数据 在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作： (1) 制定数据库重新组织的可行方案。 (2) 制定故障恢复规范 (3) 制定系统的安全规范 7运行和维护 数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是： (1) 维护数据库的安全性与完整性。 按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。 (2) 监察系统的性能。 运用DBMS提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。 (3) 扩充系统的功能 在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

第一步，需求分析。需求分析阶段应该对系统的整个应用情况作全面的、详细的调查，确定企业组织的目标，收集支持系统总的设计目标的基础数据和对这些数据的要求，确定用户的需求，并把这些要求写成用户和数据库设计者都能够接受的需求分析报告。这一阶段的工作只要有，分析用户活动，产生业务流程图；确定系统范围，产生体统范围图；分析用户活动涉及的数据，产生数据流程图；分析系统数据，产生数据字典。

第二步，概念设计。概念设计的目标是产生反应企业组织信息需求的数据库概念结构,即设计出独立与计算机硬件和DBMS（数据库管理系统）的概念模式。E-R模型是主要设计工具。

第三步，逻辑结构设计。其目的是把概念设计阶段设计好的全局E-R模式转换成与选用的具体机器上的DBMS所支持的数据模型相符合的逻辑结构（包括数据库模式和外模式）。

第四步，数据库的物理设计。对于给定的数据模型选取一个最适合应用应用环境的物理结构的过程。数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存取方法，完全依赖于给定的硬件环境赫尔数据库产品。

第五步，数据库的实现。该阶段主要有3项工作：1建立实际数据库结构 2装入试验数据对应用程序进行调试 3装入实际数据，进入试运行状态。

第六步，数据库的运行与维护。数据库系统的正式运行，标志着数据库设计与应用开发工作的结束和维护阶段的开始，该阶段有4项任务：1维护数据库的安全性与完整性 2监测并改善数据库运行性能 3根据用户要求对数据库现有功能进行扩充 4及时改正运行中发现的系统错误。

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”。

数据库设计可以分为概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计三个阶段。

（1）概念结构设计。这是数据库设计的第一个阶段，在管理信息系统的分析阶段，已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在要结合数据规范化的理论，用一种数据模型将用户的数据需求明确地表示出来。

概念数据模型是面向问题的模型，反映了用户的现实工作环境，是与数据库的具体实现技术无关的。建立系统概念数据模型的过程叫做概念结构设计。

（2）逻辑结构设计。根据已经建立的概念数据模型，以及所采用的某个数据库管理系统软件的数据模型特性，按照一定的转换规则，把概念模型转换为这个数据库管理系统所能够接受的逻辑数据模型。不同的数据库管理系统提供了不同的逻辑数据模型，如层次模型、网状模型、关系模型等。

（3）物理结构设计。为一个确定的逻辑数据模型选择一个最适合应用要求的物理结构的过程，就叫做数据库的物理结构设计。数据库在物理设备上的存储结构和存取方法称为数据库的物理数据模型。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

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