试述数据库设计的过程，结构设计中各阶段的主要工作及设计结果。

数据库设计步骤：1规划 2需求分析 3概念设计 4逻辑结构设计 5数据库的物理设计 6数据库的实现 7数据库的运行与维护

第一步，规划。规划阶段的主要任务是进行建立数据库的必要性及可行性分析。如系统调查（即对企业全面调查，画出组织层次图，以了企业组织结构），可行性分析，确定DBS（数据库系统）的总目标和制定项目开发计划。

第二步，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。

第三步，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。

第四步，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）。

第五步，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。

第六步，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。

第七步，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。

采用自增长主要是性能

早期的数据库系统，经常采用某种编号，比如身份z号码，公司编号等等作为数据库表的

然而，很快，大家就发现其中的不利之处

比如早期的医院管理系统，用身份z号码作为病人表的

然而，第一，不是每个人都有身份z；第二，对于国外来的病人，不同国家的病人的证件号码并不见得没有重复

因此，用身份z号码作为病人表的是一个非常糟糕的设计

考虑到没有医生或者护士会刻意去记这些号码，使用自增长是更好的设计

公司编号采用某种特定的编码方法，这也是早期的数据库系统常见的做法

它的缺点也显而易见：很容易出现像千年虫的软件问题，因为当初设计数据库表的时候设计的位数太短，导致系统使用几年后不能满足要求，只有修改程序才能继续使用

问题在于，任何人设计系统的时候，在预计某某编号多少位可以够用的时候，都存在预计不准的风险

而采用自增长则不存在这种问题

同样的道理，没有人可以去记这些号码

使用自增长另外一个原因是性能问题

略有编程常识的人都知道，数字大小比较比字符串大小比较要快得多

使用自增长可以大大地提高数据查找速度

2

避免用复合主键(compound)这主要还是因为性能问题

数据检索是要用到大量的值比较，只比较一个字段比比较多个字段快很多

使用单个从编程的角度也很有好处，sql语句中where条件可以写更少的代码，这意味着出错的机会大大减少

3

双主键双主键是指数据库表有两个字段，这两个字段独立成为主键，但又同时存在

数据库系统的双主键最早用在用户管理模块

最早的来源可能是参照 *** 作系统的用户管理模块

*** 作系统的用户管理有两个独立的主键： *** 作系统自己自动生成的随机ID(Linux,windows的SID),loginid

这两个ID都必须是唯一的，不同的是，删除用户test然后增加一个用户test,SID不同，loginid相同

采用双主键主要目的是为了防止删除后增加同样的loginid造成的混乱

比如销售经理hellen本机共享文件给总经理peter,一年后总经理离开公司，进来一个普通员工peter，两个peter用同样的loginid,如果只用loginid作 *** 作系统的用户管理主键，则存在漏洞：普通员工peter可以访问原来只有总经理才能看的文件

*** 作系统自己自动生成的随机ID一般情况下面用户是看不到的

双主键现在已经广泛用在各种数据库系统中，不限于用户管理系统

4

以固定的数据库、表应付变化的客户需求这主要基于以下几个因素的考虑：4

1大型EPR系统的正常使用、维护需要软件厂商及其众多的合作伙伴共同给客户提供技术服务，包括大量的二次开发

如果用户在软件正常使用过程中需要增加新的表或者数据库，将给软件厂商及其众多的合作伙伴带来难题

4

2软件升级的需要

没有一个软件能够让客户使用几十上百年不用升级的

软件升级往往涉及数据库表结构的改变

软件厂商会做额外的程序将早期版本软件的数据库数据升级到新的版本，但是对于用户使用过程中生成的表进行处理就比较为难

4

3软件开发的需要

使用固定的数据库库表从开发、二次开发来说，更加容易

对于用户使用过程中生成的表，每次查找数据时都要先查表名，再找数据，比较麻烦

举例来说，早期的用友财务软件用Aess作数据库，每年建立一个新的数据库

很快，用户和用友公司都发现，跨年度数据分析很难做

因此这是一个不好的设计

在ERP中，很少有不同的年度数据单独分开

一般来说，所有年份的数据都在同一个表中

对于跨国公司甚至整个集团公司都用同一个ERP系统的时候，所有公司的数据都在一起

这样的好处是数据分析比较容易做

现在大多数数据库系统都能做到在常数时间内返回一定量的数据

比如，Oracle数据库中，根据在100万条数据中取10条数据，与在1亿条数据中取10条数据，时间相差并不多

5

避免一次取数据库大量数据，取大量数据一定要用分页

这基本上是现在很多数据库系统设计的基本守则

ERP系统中超过100万条数据的表很多，对于很多表中的任何一个，一次取所有的会导致数据库服务器长时间处于停滞状态，并且影响其它在线用户的系统响应速度

一般来说，日常 *** 作，在分页显示的情况下面，每次取得数据在1-100之间，系统响应速度足够快，客户端基本没有特别长的停顿

这是比较理想的设计

这也是大型数据库系统往往用ODBC,ADO等等通用的数据库联接组件而不用特定的速度较快的专用数据库联接组件的原因

因为系统瓶颈在于数据库(Database)方面(数据量大)，而不在于客户端(客户端每次只取少量数据)

在B/S数据库系统中，分页非常普遍

早期的数据库系统经常有客户端程序中一次性取大量数据做缓冲

现在已经不是特别需要了，主要原因有：5

1数据库本身的缓冲技术大大提高

大部分数据库都会自动将常用的数据自动放在内存中缓冲，以提高性能

5

2数据库联接组件的缓冲技术也在提高

包括ADO在内的一些数据库联接组件都会自动对数据结果集(resultset)进行缓冲，并且效果不错

比较新颖的数据库联接组件，比如Hibernate也加入了一些数据结果集缓冲功能

当然，也有一些数据库联接组件没有对数据结果集进行缓冲，比如JDBCDriver，不过几年之内情况应该有所改观

也有些不太成功的数据缓冲，比如EJB中的实体Bean，性能就不尽如人意，实体Bean数据也是放在内存中，可能是因为占用内存过多的缘故

相对来说，今天的程序员写客户端数据缓冲，能够超过以上两个缓冲效果的，已经比较难了

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……

21 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。

22 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。

23 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。

24 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)。

25 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。

26 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 Customersurname = "MYNAME" ;

and Customername_id = Ordercust_name_id and Orderquantity = 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。

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。

扩展资料：

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。

参考资料来源：百度百科-数据库设计

影响数据库性能的因素

对于数据库爱好者们，数据库底层的各种细节，内幕，等待事件，隐藏参数等津津乐道，对于调整好一条SQL语句使之在查询优化器/查询引擎下能高性能运转具有巨大的满足感成功感，仿佛自己掌握了天下最有价值的真理，驾驭了天下最有难度的技术。但对于设计和开发出这个数据库系统的人来说，他们看到此情此景，只好躲在一边偷偷的笑了。那么问题来了，使用别人数据库的人被称为大师（如：OCM），那么自己写出一个数据库来的人又该称为什么呢？到底谁才是真正的高手呢？

数据库系统优化中的一些观点：

“系统性能出现问题进行优化，一定要深入了解数据库内部参数、等待事件、Latch、缓冲池、trace文件、查询/优化引擎等底层细节。”

这种观点往往出自数据库“高手”，这部分人以了解数据库底层实现细节而感到非常骄傲。但是从优化角度讲数据库的等待事件、Latch等指标高等等都只是问题的表象，懂得底层细节和内幕固然是好。但是解决问题的关键往往是在应用层进行优化。

“只要系统参数调整了，性能就能提高。系统优化应该调整那些参数…”

这种观点往往出自于一些偏运维和应用层的DBA，迷恋参数配置来调优。

调整系统参数是非常重要的，但不一定能解决性能问题，否则就不会有去IOE了，问题可能性最大的还是应用设计和开发问题。

同理，很多运维人员和系统架构师比较迷恋“Linux系统调优”。认为对“文件句柄数、磁盘子系统…”那些做了优化，就能提升整个应用系统的性能。其实不然。有些场景下，针对业务特点和应用类型做 *** 作系统调优是能取到立竿见影的效果，但是大多数时候往往提升并不明显。所以最关键的还是找出瓶颈所在，对症下药。/

“系统性能问题需要从架构上解决，与应用开发关系不大。”

系统性能与各个层面都有关，架构很重要，但应用开发也是非常重要的一环。

影响数据库性能的因素

1业务需求和技术选型

2应用系统的开发及架构

3数据库自身

31表结构的设计

32查询语句

33索引设计

34Mysql服务（安装、配置等）

35 *** 作系统调优

36硬件升级（SSD、更强的CPU、更大的内存）

4数据架构（读写分离、分库分表等）

在很多情况下，数据库可能是互联网应用系统的瓶颈。但是单纯从数据库角度去做优化，可能未必能达到理想的效果。

说点题外话，最近看到很多公司使用中间件或者分布式数据访问层来做数据库分片，说明也许该公司业务发展很快。但另一个方面，也令人担忧，他们的数据库压力真的已经到了必须切分不可的程度了吗？分库分表真的像科普的那么简单吗？他们能搞定分库分表带来的成本和问题吗？有没有更合适的优化方法呢？

当然是有的。其实“过度设计”和“提前优化”就是系统万恶之源。

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