具体的数据库设计与实现过程

大致的讲主要是根据用户的需求，然后设计数据库的E-R模型，然后将E-R模型图转换为各种表，并对其进行数据库设计范式（范式因不同书籍有不同）的审核，然后进行数据库的实施，然后运行维护。

一句话来讲就是将用户的需求变成带有各种关系的表，以及其它的数据库结构，然后供编程使用

具体如下：

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六个阶段

（1）需求分析。

（2）概念设计。

（3）逻辑设计。

（4）物理设计。

（5）数据库实施。

（6）数据库运行和维护。

5．1．1 需求分析阶段

进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求，包括数据与处理需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗时的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建“数据库大厦”的速度与质量。需求分析做得不好，可能会导致整个数据库重新设计，因此，务必引起高度重视。

5．1．2 概念模型设计阶段

在概念设计阶段，设计人员仅从用户角度看待数据及其处理要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，也称为“组织模式”。概念模式能充分反映现实世界中实体间的联系，又是各种基本数据模型的共同基础，易于向关系模型转换。这样做有以下好处：

（1）数据库设计各阶段的任务相对单一化，设计复杂程度得到降低，便于组织管理。

（2）概念模式不受特定DBMS的限制，也独立于存储安排，因而比逻辑设计得到的模式更为稳定。

（3）概念模式不含具体的DBMS所附加的技术细节，更容易为用户所理解，因而能准确地反映用户的信息需求。

概念模型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，形成一个独立于具体DBMS的概念模型。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段即将所设计的对象抽象出E-R模型；如采用用户视图法，则应设计出不同的用户视图。

5．1．3 逻辑模型设计阶段

逻辑模型设计阶段的任务是将概念模型设计阶段得到的基本E-R图，转换为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段就是将所设计的E-R模型转换为某个DBMS所支持的数据模型；如采用用户视图法，则应进行表的规范化，列出所有的关键字以及用数据结构图描述表集合中的约束与联系，汇总各用户视图的设计结果，将所有的用户视图合成一个复杂的数据库系统。

5．1．4 数据库物理设计阶段

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。显然，数据库的物理设计完全依赖于给定的硬件环境和数据库产品。在关系模型系统中，物理设计比较简单一些，因为文件形式是单记录类型文件，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。

物理设计可分五步完成，前三步涉及到物理结构设计，后两步涉及到约束和具体的程序设计：

（1）存储记录结构设计：包括记录的组成、数据项的类型、长度，以及逻辑记录到存储记录的映射。

（2） 确定数据存放位置：可以把经常同时被访问的数据组合在一起，“记录聚簇（cluster）”技术能满足这个要求。

（3）存取方法的设计：存取路径分为主存取路径及辅存取路径，前者用于主键检索，后者用于辅助键检索。

（4）完整性和安全性考虑：设计者应在完整性、安全性、有效性和效率方面进行分析，作出权衡。

（5）程序设计：在逻辑数据库结构确定后，应用程序设计就应当随之开始。物理数据独立性的目的是消除由于物理结构的改变而引起对应用程序的修改。当物理独立性未得到保证时，可能会引发对程序的修改。

数据库物理设计是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。

5．1．5 数据库实施阶段

根据逻辑设计和物理设计的结果，在计算机系统上建立起实际数据库结构、装入数据、测试和试运行的过程称为数据库的实施阶段。实施阶段主要有三项工作。

（1）建立实际数据库结构。对描述逻辑设计和物理设计结果的程序即“源模式”，经DBMS编译成目标模式并执行后，便建立了实际的数据库结构。

（2）装入试验数据对应用程序进行调试。试验数据可以是实际数据，也可由手工生成或用随机数发生器生成。应使测试数据尽可能覆盖现实世界的各种情况。

（3）装入实际数据，进入试运行状态。测量系统的性能指标，是否符合设计目标。如果不符，则返回到前面，修改数据库的物理模型设计甚至逻辑模型设计。

5．1．6 数据库运行和维护阶段

数据库系统正式运行，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。运行维护阶段的主要任务有四项：

（1）维护数据库的安全性与完整性：检查系统安全性是否受到侵犯，及时调整授权和密码，实施系统转储与备份，发生故障后及时恢复。

（2）监测并改善数据库运行性能：对数据库的存储空间状况及响应时间进行分析评价，结合用户反应确定改进措施。

（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。

数据库与数据仓库的本质差别如下： 1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。 2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。 3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。

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