论文数据库设计怎么写

论文数据库设计需要按照以下数据内容按顺序排列即可。

1、学院数据实体：学院名称、负责人、办公电话、学院编号。

2、学生数据实体：学号、密码、姓名、性别、民族、籍贯、出生日期、身份z号、联系电话、Email、备注、学院编号、所在班级、角色名称、论文编号。

3、教师数据实体：教师编号、密码、学院编号、所在科室、发布选题、教育程度、职称、姓名、性别、政治面貌、联系电话、Email、角色名称、备注。

4、角色数据实体：角色名称、权限名称。权限数据实体：权限名称、角色名称。以上的实体都是基本的数据实体。

由于 *** 作模块的名称对应该权限，在程序初始化时这些数据都应该添加，教师论文管理系统的目的进行论文管理，因此还要包括如下的几个数据实体：

1、论文数据实体：论文编号、学院、作者、刊物名称、论文题目、收录情况、教师编号、学号、影响力、影响因子、引用次数、备注。

2、评审数据实体：教师编号、学号、论文编号、论文题目、评审意见、总分。

将数据概念结构设计转化为SQLSERVER2005数据库系统所支持的实际数据库模型，就是数据库的逻辑结构。在实体以及实体之间的关系基础上，形成数据库中的表格以及各个表格之间的关系。

扩展资料：

论文数据库设计注意事项：

1、标题。标题应鲜明、准确、精练地直接概括所进行的研究实践的主要内容和结果，正标题一般不超过20个字，如需有副标题，副标题一般不超过28个字。

2、内容提要。在主体内容前用200－500字扼要介绍论文的主要内容、采用的方法和得出的主要结论。

3、关键词。按照与论文内容紧密程度，另行依次列出3－5个关键词。

4、英文翻译内容。中文的标题、作者姓名、指导教师姓名、内容提要、关键词应翻译成英文。

参考资料：

百度百科-文献数据库

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”。

就我个人的经验来说，数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验，但是它并不是最难的。

对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。

就我的习惯的话，我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。

就拿一般的进销存系统来举例吧。

我有一个对于物料管理的仓库，我需要对我的物料的进销存进行管理。

那么我们就需要分析，没有系统的时候，人与人之间的业务是怎么流转的，他们都是通过哪些表单来进行流转的，上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。

当知道了业务以后，我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。

对于业务的设计完成以后，就是针对角色的了。

例如：业务的传递都是在业务人员之间的，我们已经整理表单的传递，那角色其实就已经在这些传递中存在了。

但是，业务的角色是业务的角色，我们还要包括财务的角色，那对于财务来说，他需要在哪些环节看到这些业务的单据？并且需要怎么处理？财务的处理结果又包括哪些？不同的处理结果对于下一步的 *** 作又有什么影响。

当我们把这一切的逻辑整理完成后，我们对于数据库的功能上就已经满足了。

接下来的就是抽象数据的分类了。

例如：我们需要对不同的表进行一个分类，我个人喜欢把表分成三种，一种是基础数据表，一种是过程表，一种是结果表。

怎么解释呢？

基础数据表：顾名思义，就是对于基础数据的维护，哪些可以成为基础数据呢？就是我们的业务发生的各个过程中，这些数据都是可以参与其中的，这就是基础数据。

例如：货物的信息，客户的信息。

过程表：就是仅仅在一个过程中使用的表，当这个过程结束了，这个表就没用了。

例如：订单表，付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程，关闭以后，这个订单表其实我们就不会再去使用它了。

结果表：这个表的数据有一个特点，只允许添加，不允许删除和修改，这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。

例如：日志表、账单表。

那我们在进行数据库设计的时候，就需要将这些使用情况考虑进去，将不同功能的表进行分离，尽量降低耦合，让相互表的修改不会影响使用。

例如：收款单，我们需要收一笔款的时候，就会生成这个收款单，当款收到后，这个收款单的功能就结束了。

但现实的情况中，可能财务收到了这笔钱，结束了收款单流程后，他发现填错了，本来应该收100，结果收款单写的110。

但是，收款单表示的是过程，当这个过程结束了，我们就不会再需要上一个收款单了，所以，按照我们业务的处理流程，我们应该先生成一笔冲抵的收款单，例如收到-110，然后再生成新的100的收款单。

我们每个月还会有财务统计报表，财务报表因为和现实中的财务账有关，是绝对不允许变动的，因此，这个财务报表就是一个结果表，我们会按月通过批处理程序，将收款单的明细和统计数据放到另一张表中，感觉好像比较冗余，但是这个确实非常必要的。

因为我曾经就遇到过一个情况，我们直接用过程表来进行数据的统计，然后11月30日有一笔收款已经完成了，结果发现收错了，就重新做了个收款单，结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化，导致财务实际的处理出现了问题。

因此，数据的冗余有时候是有必要的，我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。

对于数据库设计的考虑点还有很多，可能一时半会儿也说不完，大家如果有什么好的思路，也可以在下方评论或关注我给我留言。

六个主要步骤：

1、需求分析

2、概念设计

3、逻辑结构设计

4、物理结构设计

5、系统实施

6、运行维护

字数限制,只能列个大纲了

数据库设计包括六个主要步骤：

1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；

2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；

3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；

4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；

5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；

6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

一、引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据，包括生产、经营、管理等各类数据，这些数据作为企业的核心信息，通过各类信息系统，为用户提供及时准确的信息，帮助用户分析，为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率，提升企业形象，具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库，是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验，希望能对大家有所帮助。

二、设计数据库之前

数据库并不是凭空想象出来的，而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。1充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流，了解用户的想法以及工作流程，通过双方多次交流，会形成初步的数据模型，当然这时的数据模型不会是最终的模型，还需要和用户进行交流，并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。2重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应了解数据产生源和数据流程，也就是必需要知道每个数据在那儿产生，数据在那儿表现，以什么样的形式表现等等，然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、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。3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。需要注意的是，在需求分析调研过程中，并不是一帆风顺的，因为业务人员对于业务的理解不同，以及对于信息知识的缺乏，会影响需求分析的质量，为了提高质量，各方要用更多的时间交流与相互理解，业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合，而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流，这样会避免出现理解不同而产生的歧义。三、设计合理的表结构

通常合理的表结构会减少数据冗余，提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。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3NF(第三范式)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：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。例如：某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表：单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。不过也有例外，有时为了效率的缘故，对表不进行标准化也是必要的。2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。使数据库更具扩展性，从而减少将来数据变更所带来的损失。例如，日期类型字段，有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型，因为在处理日期字段上容易产生数据错误，所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多，在做前期设计时都要考虑的。表结构的设计不是一次就能成功的，在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难，为了解决这些问题会修改表结构，或增加一些字段，或修改一些字段的属性。这个过程不断重复，因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作，笔者经常使用：SYBASE，当然还有其它的工具：ORACLEDesigner2000，ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。四、选择合理的索引

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。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。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 *** 作就更别这样作了。对这些插入和删除 *** 作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。如代码表，或系统参数表。五、保证数据完整性

数据的完整性非常重要，这关系到数据的准确性，不准确的数据是毫无价值的，因此保证数据的完整性非常重要。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：NOTNULL；CHECK；触发器以上完整性机制需要熟悉和掌握，它对于数据的完整性非常重要。2用约束而非业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。不要依赖于业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录入。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：性别代码、单位代码等。5采用视图视图是一个虚拟表，其内容由SQL语句定义，视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的 *** 作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的 *** 作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，增强数据的安全性。六、结束语

数据库的高效运行不仅需要技术上的支持，也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理，本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率，但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是数据库管理，数据库建设是“三分技术，七分管理，十二分基础数据”，因此对于数据库管理一定要重视，在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。

以上就是关于论文数据库设计怎么写全部的内容，包括:论文数据库设计怎么写、数据库如何设计、数据库设计技巧等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！