简述数据库应用系统的设计步骤(简述数据库系统构成及数据设计的原则)

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。

来源：百度百科-数据库设计

数据库是整个软件应用的根基，是软件设计的起点，它起着决定性的质变作用，因此我们必须对数据库设计高度重视起来，培养设计良好数据库的习惯，是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件！

　那么我们要做到什么程度才是对的呢？下面就说说数据库设计的原则：

1、数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间

数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确，就要分析不确定的因素，设计表时就要事先预留出可变通的字段，正所谓“有备无患”。

2、数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面

页面内容所需要的字段，在数据库设计中只是一部分，还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段，因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储，还有逻辑数据存储。

3、数据库设计完成后，项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了

每个字段的设计都是有他必要的意义的，你在设计每一个字段的同时，就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段，多张表的联系在程序中是如何体现的。换句话说，你完成数据库设计后，程序中所有的实现思路和实现方式在你的脑海中就已经考虑过了。如果达不到这种程度，那当进入编码阶段后，才发现要运用的技术或实现的方式数据库无法支持，这时再改动数据库就会很麻烦，会造成一系列不可预测的问题。

4、数据库设计时就要考虑到效率和优化问题

一开始就要分析哪些表会存储较多的数据量，对于数据量较大的表的设计往往是粗粒度的，也会冗余一些必要的字段，已达到尽量用最少的表、最弱的表关系去存储海量的数据。并且在设计表时，一般都会对主键建立聚集索引，含有大数据量的表更是要建立索引以提供查询性能。对于含有计算、数据交互、统计这类需求时，还要考虑是否有必要采用存储过程。

5、添加必要的（冗余）字段

像“创建时间”、“修改时间”、“备注”、“ *** 作用户IP”和一些用于其他需求（如统计）的字段等，在每张表中必须都要有，不是说只有系统中用到的数据才会存到数据库中，一些冗余字段是为了便于日后维护、分析、拓展而添加的，这点是非常重要的，比如黑客攻击，篡改了数据，我们便就可以根据修改时间和 *** 作用户IP来查找定位。

6、设计合理的表关联

若多张表之间的关系复杂，建议采用第三张映射表来关联维护两张表之间的关系，以降低表之间的直接耦合度。若多张表涉及到大数据量的问题，表结构尽量简单，关联也要尽可能避免。

7、设计表时不加主外键等约束性关联，系统编码阶段完成后再添加约束性关联

这样做的目的是有利于团队并行开发，减少编码时所遇到的问题，表之间的关系靠程序来控制。编码完成后再加关联并进行测试。不过也有一些公司的做法是干脆就不加表关联。

8、选择合适的主键生成策略

数据库设计原则2007-05-26 01:08一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统，如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。一般来讲，在一个MIS系统分析、设计、测试和试运行阶段，因为数据量较小，设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低……

数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础，它要求对于指定的应用环境，构造出较优的数据库模式，建立起数据库应用系统，并使系统能有效地存储数据，满足用户的各种应用需求。一般按照规范化的设计方法，常将数据库设计分为若干阶段：

系统规划阶段

主要是确定系统的名称、范围；确定系统开发的目标功能和性能；确定系统所需的资源；估计系统开发的成本；确定系统实施计划及进度；分析估算系统可能达到的效益；确定系统设计的原则和技术路线等。对分布式数据库系统，还应分析用户环境及网络条件，以选择和建立系统的网络结构。

需求分析阶段

要在用户调查的基础上，通过分析，逐步明确用户对系统的需求，包括数据需求和围绕这些数据的业务处理需求。通过对组织、部门、企业等进行详细调查，在了解现行系统的概况、确定新系统功能的过程中，收集支持系统目标的基础数据及其处理方法。

概念设计阶段

要产生反映企业各组织信息需求的数据库概念结构，即概念模型。概念模型必须具备丰富的语义表达能力、易于交流和理解、易于变动、易于向各种数据模型转换、易于从概念模型导出与DBMS有关的逻辑模型等特点。

逻辑设计阶段

除了要把E－R图的实体和联系类型，转换成选定的DBMS支持的数据类型，还要设计子模式并对模式进行评价，最后为了使模式适应信息的不同表示，需要优化模式。

物理设计阶段

主要任务是对数据库中数据在物理设备上的存放结构和存取方法进行设计。数据库物理结构依赖于给定的计算机系统，而且与具体选用的DBMS密切相关。物理设计常常包括某些 *** 作约束，如响应时间与存储要求等。

系统实施阶段

主要分为建立实际的数据库结构；装入试验数据对应用程序进行测试；装入实际数据建立实际数据库三个步骤。

另外，在数据库的设计过程中还包括一些其他设计，如数据库的安全性、完整性、一致性和可恢复性等方面的设计,不过，这些设计总是以牺牲效率为代价的,设计人员的任务就是要在效率和尽可能多的功能之间进行合理的权衡。

一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统，如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。一般来讲，在一个MIS系统分析、设计、测试和试运行阶段，因为数据量较小，设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低……

数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础，它要求对于指定的应用环境，构造出较优的数据库模式，建立起数据库应用系统，并使系统能有效地存储数据，满足用户的各种应用需求。一般按照规范化的设计方法，常将数据库设计分为若干阶段：

系统规划阶段

主要是确定系统的名称、范围；确定系统开发的目标功能和性能；确定系统所需的资源；估计系统开发的成本；确定系统实施计划及进度；分析估算系统可能达到的效益；确定系统设计的原则和技术路线等。对分布式数据库系统，还应分析用户环境及网络条件，以选择和建立系统的网络结构。

需求分析阶段

要在用户调查的基础上，通过分析，逐步明确用户对系统的需求，包括数据需求和围绕这些数据的业务处理需求。通过对组织、部门、企业等进行详细调查，在了解现行系统的概况、确定新系统功能的过程中，收集支持系统目标的基础数据及其处理方法。

概念设计阶段

要产生反映企业各组织信息需求的数据库概念结构，即概念模型。概念模型必须具备丰富的语义表达能力、易于交流和理解、易于变动、易于向各种数据模型转换、易于从概念模型导出与DBMS有关的逻辑模型等特点。

逻辑设计阶段

除了要把E－R图的实体和联系类型，转换成选定的DBMS支持的数据类型，还要设计子模式并对模式进行评价，最后为了使模式适应信息的不同表示，需要优化模式。

物理设计阶段

主要任务是对数据库中数据在物理设备上的存放结构和存取方法进行设计。数据库物理结构依赖于给定的计算机系统，而且与具体选用的DBMS密切相关。物理设计常常包括某些 *** 作约束，如响应时间与存储要求等。

系统实施阶段

主要分为建立实际的数据库结构；装入试验数据对应用程序进行测试；装入实际数据建立实际数据库三个步骤。

另外，在数据库的设计过程中还包括一些其他设计，如数据库的安全性、完整性、一致性和可恢复性等方面的设计,不过，这些设计总是以牺牲效率为代价的,设计人员的任务就是要在效率和尽可能多的功能之间进行合理的权衡。

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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

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……

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。

数据库三范式详解

数据库三范式

�8�5 1NF－第一范式

每个字段都不可再分。

�8�5 2NF－第二范式

所有字段都完全依赖而不是部分依赖于联合主键。

3NF－第三范式

不存在非主键字段对主键字段的传递依赖。

虽然三范式是这样写，但是现实中不一定都要遵从3范式，而且第三范式基本上很少用到，至于数据库设计的方法就多种多样咯，主要是根据需求来看的

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。

以上就是关于简述数据库应用系统的设计步骤(简述数据库系统构成及数据设计的原则)全部的内容，包括:简述数据库应用系统的设计步骤(简述数据库系统构成及数据设计的原则)、设计数据库系统所遵循的一系列原则是什么、建立数据库的原则（怎样建立一个好的数据库）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！