数据库设计就是根据业务系统的具体需要,结合我们所选用的数据库管理系统,为这个业务系统构造出最优的数据存储模型。并建立好的数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程。使之能有效的对应用系统中的数据进行存储,并可以高效的对已经存储的数据进行访问。数据库设计的步骤为需求分析,逻辑设计,物理设计,维护优化。
本文首先讨论了基于第三范式的数据库表的基本设计,着重论述了建立主键和索引的策略和方案,然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。
关键词: 优化(Optimizing) 第三范式(3NF) 冗余数据(Redundant Data) 索引(Index) 数据分割(Data Partitioning) 对象放置(Object Placement)
1 引言
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解,笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料,基于多年的工程实践经验,从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论,着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争,相信读者会一目了然。
2 基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管理系统(MIS)中,基本表的设计规范是第三范式(3NF)。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点:一是消除了冗余数据,节省了磁盘存储空间;二是有良好的数据完整性限制,即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制,这使得数据容易维护,也容易移植和更新;三是数据的可逆性好,在做连接(Join)查询或者合并表时不遗漏、也不重复;四是因消除了冗余数据(冗余列),在查询(Select)时每个数据页存的数据行就多,这样就有效地减少了逻辑I/O,每个Cash存的页面就多,也减少物理I/O;五是对大多数事务(Transaction)而言,运行性能好;六是物理设计(Physical Design)的机动性较大,能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中,表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位,但系统设计人员往往只注重于满足用户要求,而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上,它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义:
(1)主键(Primary Key):主键被用于复杂的SQL语句时,频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值(不能为Null或缺省值,要有相对稳定性),不含代码信息,易访问。把常用(众所周知)的列作为主键才有意义。短主键最佳(小于25bytes),主键的长短影响索引的大小,索引的大小影响索引页的大小,从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成,自然主键可以是复合性的,在形成复合主键时,主键列不能太多,复合主键使得Join作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是,在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时,人为形成的。人为主键一般是整型值(满足最小化要求),没有实际意义,也略微增加了表的大小;但减少了把它作为外键的表的大小。
(2)外键(Foreign Key):外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系(参照完整性),主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体,成为后者的一个属性,被称为外键。
(3)索引(Index):利用索引优化系统性能是显而易见的,对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引,可以避免整表扫描或访问,在不改变表的物理结构的情况下,直接访问特定的数据列,这样减少数据存取时间;利用索引可以优化或排除耗时的分类作;把数据分散到不同的页面上,就分散了插入的数据;主键自动建立了唯一索引,因此唯一索引也能确保数据的唯一性(即实体完整性);索引码越小,定位就越直接;新建的索引效能最好,因此定期更新索引非常必要。索引也有代价:有空间开销,建立它也要花费时间,在进行Insert、Delete和Update作时,也有维护代价。索引有两种:聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引,可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前,应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引(Clustered Index):聚族索引的数据页按物理有序储存,占用空间小。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询或高度重复的列(连续磁盘扫描);被用于连接Join作的列;被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入作,另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引(Nonclustered Index):与聚族索引相比,占用空间大,而且效率低。选择策略是,被用于Where子句的列:包括范围查询、模糊查询(在没有聚族索引时)、主键或外键列、点(指针类)或小范围(返回的结果域小于整表数据的20%)查询;被用于连接Join作的列、主键列(范围查询);被用于Order by和Group by子句的列;需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端,一是创建索引要耗费时间,二是索引要占有大量磁盘空间,三是增加了维护代价(在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度)。那么,在哪种情况下不建索引呢?对于小表(数据小于5页)、小到中表(不直接访问单行数据或结果集不用排序)、单值域(返回值密集)、索引列值太长(大于20bitys)、容易变化的列、高度重复的列、Null值列,对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外,对主要用于数据录入的,尽可能少建索引。当然,也要防止建立无效索引,当Where语句中多于5个条件时,维护索引的开销大于索引的效益,这时,建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项:在实际应用中,大批量的计算(如电信话单计费)用C语言程序做,这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据(文本文件),可利用系统的自身功能函数(如Sybase的BCP命令)快速批量导入,在导入数据库表时,可先删除相应库表的索引,这有利于加快导入速度,减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
(4)锁:锁是并行处理的重要机制,能保持数据并发的一致性,即按事务进行处理;系统利用锁,保证数据完整性。因此,我们避免不了死锁,但在设计时可以充分考虑如何避免长事务,减少排它锁时间,减少在事务中与用户的交互,杜绝让用户控制事务的长短;要避免批量数据同时执行,尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用:一个表同时只能有一个排它锁,一个用户用时,其它用户在等待。若用户数增加,则Server的性能下降,出现“假死”现象。如何避免死锁呢?从页级锁到行级锁,减少了锁征用;给小表增加无效记录,从页级锁到行级锁没有影响,若在同一页内竞争有影响,可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面;创建冗余表;保持事务简短;同一批处理应该没有网络交互。
(5)查询优化规则:在访问数据库表的数据(Access Data)时,要尽可能避免排序(Sort)、连接(Join)和相关子查询作。经验告诉我们,在优化查询时,必须做到:
① 尽可能少的行;
② 避免排序或为尽可能少的行排序,若要做大量数据排序,最好将相关数据放在临时表中作;用简单的键(列)排序,如整型或短字符串排序;
③ 避免表内的相关子查询;
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接;
⑤ 在Where子句中多使用“与”(And)连接,少使用“或”(Or)连接;
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时,可以建临时表(索引)以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持,否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引,放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性(见本文第一部分),然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化:如需要部分数据时而要扫描整表,许多过程同时竞争同一数据,反复用相同行计算相同的结果,过程从多表获取数据时引发大量的连接作,当数据来源于多表时的连接作;这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时,我们要对基本表进行扩展设计:许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据,有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢?根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理,这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
31 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表:一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时,水平分割表,并消除新表中的冗余数据列;若个别过程要访问整个数据,则要用连接作,这也无妨分割表;典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时,最好将被重复访问的这些行单独形成子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但在分割表以后,增加了维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表(不破坏第三范式),一种是当多个过程频繁访问表的不同列时,可将表垂直分成几个表,减少磁盘I/O(每行的数据列少,每页存的数据行就多,相应占用的页就少),更新时不必考虑锁,没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性,用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时,最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表(冗余储存),这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要;但这增加了重叠列的维护难度,要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之,为主要过程分割表的方法适用于:各个过程需要表的不联结的子集,各个过程需要表的子集,访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意,在分割表以后,要考虑重新建立索引。
32 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言,若重复计算过程得到的结果相同(源列数据稳定,因此计算结果也不变),或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销,或计算复杂需要大量的CPU时间,就考虑存储计算结果(冗余储存)。现予以分类说明:
若在一行内重复计算,就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算,就增加新表(一般而言,存放类和结果两列就可以了)存储相关结果。但若参与计算的列被更新时,就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算(如排名次),就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时,必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之,存储冗余数据有利于加快访问速度;但违反了第三范式,这会增加维护数据完整性的代价,必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新,以维护数据的完整性。
33 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程,考虑在主表内存储冗余数据,即存储冗余列或衍生列(它不依赖于主键),但破坏了第三范式,也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时,必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表,这样可以减少磁盘I/O作,但破坏了第三范式,也增加了维护难度。对父子表和1:1关系表合并方法不同:合并父子表后,产生冗余表;合并1:1关系表后,在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中,平衡I/O访问,避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘,即使用户数据尽可能跨越多个设备,多个I/O运转,避免I/O竞争,克服访问瓶颈;分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上,减少磁盘I/O开销,这还有利于在障碍后恢复,提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上;把频繁用的表、频繁做Join作的表分别放在单独的磁盘上,甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上,把访问分散到不同的磁盘上,避免I/O争夺;
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引(非聚族的)、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O,避免瓶颈,增加吞吐量,实现并行扫描,提高并发度,最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能,分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外,利用段可以使备份和恢复数据更加灵活,使系统授权更加灵活。
方法/步骤
常见数据库设计
一主多从
冗余读库带来的副作用:读写有延时,可能不一致;写仍然是单点,不能保证写高可用。
主库冗余
存在数据不一致问题
数据读取速度
利用缓存来实现
常见缓存设计如下
数据库的六个设计过程
1、系统需求分析阶段: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E-R图转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换,进行关系规范化
4、数据库物理设计:主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存储路径;
5、数据库的实施:包括编程、测试和试运行
6、数据库运行和维护:系统的运行和数据库的日常维护
扩展资料:
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合,可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等 *** 作。
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
SBYao方法:将数据库设计分为五个步骤
IRPalmer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 *** 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 *** 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。
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。
以上就是关于如何进行数据库的设计全部的内容,包括:如何进行数据库的设计、谁知道数据库优化设计方案有哪些、如何设计数据库等相关内容解答,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!
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