資料庫設計可擴展性

『壹』 sql資料庫設計

一、資料庫設計過程
資料庫技術是信息資源管理最有效的手段。資料庫設計是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，有效存儲數據，滿足用戶信息要求和處理要求。
資料庫設計中需求分析階段綜合各個用戶的應用需求（現實世界的需求），在概念設計階段形成獨立於機器特點、獨立於各個DBMS產品的概念模式（信息世界模型），用E-R圖來描述。在邏輯設計階段將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型如關系模型，形成資料庫邏輯模式。然後根據用戶處理的要求，安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖（VIEW）形成數據的外模式。在物理設計階段根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成資料庫內模式。
1. 需求分析階段
需求收集和分析，結果得到數據字典描述的數據需求（和數據流圖描述的處理需求）。
需求分析的重點是調查、收集與分析用戶在數據管理中的信息要求、處理要求、安全性與完整性要求。
需求分析的方法：調查組織機構情況、調查各部門的業務活動情況、協助用戶明確對新系統的各種要求、確定新系統的邊界。
常用的調查方法有： 跟班作業、開調查會、請專人介紹、詢問、設計調查表請用戶填寫、查閱記錄。
分析和表達用戶需求的方法主要包括自頂向下和自底向上兩類方法。自頂向下的結構化分析方法（Structured Analysis，簡稱SA方法）從最上層的系統組織機構入手，採用逐層分解的方式分析系統，並把每一層用數據流圖和數據字典描述。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系。系統中的數據則藉助數據字典（Data Dictionary，簡稱DD）來描述。
數據字典是各類數據描述的集合，它是關於資料庫中數據的描述，即元數據，而不是數據本身。數據字典通常包括數據項、數據結構、數據流、數據存儲和處理過程五個部分(至少應該包含每個欄位的數據類型和在每個表內的主外鍵)。
數據項描述＝｛數據項名，數據項含義說明，別名，數據類型，長度，
取值范圍，取值含義，與其他數據項的邏輯關系｝
數據結構描述＝｛數據結構名，含義說明，組成:｛數據項或數據結構｝｝
數據流描述＝｛數據流名，說明，數據流來源，數據流去向，
組成:｛數據結構｝，平均流量，高峰期流量｝
數據存儲描述＝｛數據存儲名，說明，編號，流入的數據流，流出的數據流，
組成:｛數據結構｝，數據量，存取方式｝
處理過程描述＝｛處理過程名，說明，輸入:｛數據流｝，輸出:｛數據流｝,
處理:｛簡要說明｝｝
2. 概念結構設計階段
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型，可以用E-R圖表示。
概念模型用於信息世界的建模。概念模型不依賴於某一個DBMS支持的數據模型。概念模型可以轉換為計算機上某一DBMS支持的特定數據模型。
概念模型特點：
(1) 具有較強的語義表達能力，能夠方便、直接地表達應用中的各種語義知識。
(2) 應該簡單、清晰、易於用戶理解，是用戶與資料庫設計人員之間進行交流的語言。
概念模型設計的一種常用方法為IDEF1X方法，它就是把實體-聯系方法應用到語義數據模型中的一種語義模型化技術，用於建立系統信息模型。
使用IDEF1X方法創建E-R模型的步驟如下所示:
2.1 第零步——初始化工程
這個階段的任務是從目的描述和范圍描述開始，確定建模目標，開發建模計劃，組織建模隊伍，收集源材料，制定約束和規范。收集源材料是這階段的重點。通過調查和觀察結果，業務流程，原有系統的輸入輸出，各種報表，收集原始數據，形成了基本數據資料表。
2.2 第一步——定義實體
實體集成員都有一個共同的特徵和屬性集，可以從收集的源材料——基本數據資料表中直接或間接標識出大部分實體。根據源材料名字表中表示物的術語以及具有「代碼」結尾的術語，如客戶代碼、代理商代碼、產品代碼等將其名詞部分代表的實體標識出來，從而初步找出潛在的實體，形成初步實體表。
2.3 第二步——定義聯系
IDEF1X模型中只允許二元聯系，n元聯系必須定義為n個二元聯系。根據實際的業務需求和規則，使用實體聯系矩陣來標識實體間的二元關系，然後根據實際情況確定出連接關系的勢、關系名和說明，確定關系類型，是標識關系、非標識關系（強制的或可選的）還是非確定關系、分類關系。如果子實體的每個實例都需要通過和父實體的關系來標識，則為標識關系，否則為非標識關系。非標識關系中，如果每個子實體的實例都與而且只與一個父實體關聯，則為強制的，否則為非強制的。如果父實體與子實體代表的是同一現實對象，那麼它們為分類關系。
2.4 第三步——定義碼
通過引入交叉實體除去上一階段產生的非確定關系，然後從非交叉實體和獨立實體開始標識侯選碼屬性，以便唯一識別每個實體的實例，再從侯選碼中確定主碼。為了確定主碼和關系的有效性，通過非空規則和非多值規則來保證，即一個實體實例的一個屬性不能是空值，也不能在同一個時刻有一個以上的值。找出誤認的確定關系，將實體進一步分解，最後構造出IDEF1X模型的鍵基視圖（KB圖）。
2.5 第四步——定義屬性
從源數據表中抽取說明性的名詞開發出屬性表，確定屬性的所有者。定義非主碼屬性，檢查屬性的非空及非多值規則。此外，還要檢查完全依賴函數規則和非傳遞依賴規則，保證一個非主碼屬性必須依賴於主碼、整個主碼、僅僅是主碼。以此得到了至少符合關系理論第三範式的改進的IDEF1X模型的全屬性視圖。
2.6 第五步——定義其他對象和規則
定義屬性的數據類型、長度、精度、非空、預設值、約束規則等。定義觸發器、存儲過程、視圖、角色、同義詞、序列等對象信息。
3. 邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型（例如關系模型），並對其進行優化。設計邏輯結構應該選擇最適於描述與表達相應概念結構的數據模型，然後選擇最合適的DBMS。
將E-R圖轉換為關系模型實際上就是要將實體、實體的屬性和實體之間的聯系轉化為關系模式,這種轉換一般遵循如下原則：
1）一個實體型轉換為一個關系模式。實體的屬性就是關系的屬性。實體的碼就是關系的碼。
2）一個m:n聯系轉換為一個關系模式。與該聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性。而關系的碼為各實體碼的組合。
3）一個1:n聯系可以轉換為一個獨立的關系模式，也可以與n端對應的關系模式合並。如果轉換為一個獨立的關系模式，則與該聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性，而關系的碼為n端實體的碼。
4）一個1:1聯系可以轉換為一個獨立的關系模式，也可以與任意一端對應的關系模式合並。
5）三個或三個以上實體間的一個多元聯系轉換為一個關系模式。與該多元聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性。而關系的碼為各實體碼的組合。
6）同一實體集的實體間的聯系，即自聯系，也可按上述1:1、1:n和m:n三種情況分別處理。
7）具有相同碼的關系模式可合並。
為了進一步提高資料庫應用系統的性能，通常以規范化理論為指導，還應該適當地修改、調整數據模型的結構，這就是數據模型的優化。確定數據依賴。消除冗餘的聯系。確定各關系模式分別屬於第幾範式。確定是否要對它們進行合並或分解。一般來說將關系分解為3NF的標准，即：
表內的每一個值都只能被表達一次。
•?表內的每一行都應該被唯一的標識（有唯一鍵）。
表內不應該存儲依賴於其他鍵的非鍵信息。
4. 資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）。根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成資料庫內模式。
5. 資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言（例如SQL）及其宿主語言（例如C），根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。 資料庫實施主要包括以下工作：用DDL定義資料庫結構、組織數據入庫 、編制與調試應用程序、資料庫試運行
6. 資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改。包括：資料庫的轉儲和恢復、資料庫的安全性、完整性控制、資料庫性能的監督、分析和改進、資料庫的重組織和重構造。

建模工具的使用
為加快資料庫設計速度，目前有很多資料庫輔助工具（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主要用來建立資料庫的概念模型和物理模型。它能用圖形化的方式，描述出實體、聯系及實體的屬性。ERwin支持IDEF1X方法。通過使用ERwin建模工具自動生成、更改和分析IDEF1X模型，不僅能得到優秀的業務功能和數據需求模型，而且可以實現從IDEF1X模型到資料庫物理設計的轉變。ERwin工具繪制的模型對應於邏輯模型和物理模型兩種。在邏輯模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用圖形化的方式構建和繪制實體聯系及實體的屬性。在物理模型中，ERwin可以定義對應的表、列，並可針對各種資料庫管理系統自動轉換為適當的類型。
設計人員可根據需要選用相應的資料庫設計建模工具。例如需求分析完成之後，設計人員可以使用Erwin畫ER圖，將ER圖轉換為關系數據模型，生成資料庫結構；畫數據流圖，生成應用程序。
二、資料庫設計技巧
1. 設計資料庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。
2. 表和欄位的設計（資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。

欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
•?dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server 下默認為GETDATE()
•?sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT USER
•?nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, cio 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。
3. 選擇鍵和索引（資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
•?為關聯欄位創建外鍵。
•?所有的鍵都必須唯一。
•?避免使用復合鍵。
•?外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。

索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。

4. 數據完整性設計（資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。
5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。
三、資料庫命名規范
1. 實體（表）的命名
1) 表以名詞或名詞短語命名，確定表名是採用復數還是單數形式，此外給表的別名定義簡單規則（比方說，如果表名是一個單詞，別名就取單詞的前4 個字母；如果表名是兩個單詞，就各取兩個單詞的前兩個字母組成4 個字母長的別名；如果表的名字由3 個單片語成，從頭兩個單詞中各取一個然後從最後一個單詞中再取出兩個字母，結果還是組成4 字母長的別名，其餘依次類推）
對工作用表來說，表名可以加上前綴WORK_ 後面附上採用該表的應用程序的名字。在命名過程當中，根據語義拼湊縮寫即可。注意，由於ORCLE會將欄位名稱統一成大寫或者小寫中的一種，所以要求加上下劃線。
舉例：
定義的縮寫 Sales: Sal 銷售；
Order: Ord 訂單；
Detail: Dtl 明細；
則銷售訂單明細表命名為：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是欄位的名稱僅有一個單詞，那麼建議不使用縮寫，而是用完整的單詞。
舉例：
定義的縮寫 Material Ma 物品；
物品表名為：Material, 而不是 Ma.
但是欄位物品編碼則是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存儲值列表的表前面加上前綴Z
目的是將這些值列表類排序在資料庫最後。
4) 所有的冗餘類的命名(主要是累計表)前面加上前綴X
冗餘類是為了提高資料庫效率，非規范化資料庫的時候加入的欄位或者表
5) 關聯類通過用下劃線連接兩個基本類之後，再加前綴R的方式命名,後面按照字母順序羅列兩個表名或者表名的縮寫。
關聯表用於保存多對多關系。
如果被關聯的表名大於10個字母，必須將原來的表名的進行縮寫。如果沒有其他原因，建議都使用縮寫。
舉例：表Object與自身存在多對多的關系,則保存多對多關系的表命名為：R_Object；
表 Depart和Employee;存在多對多的關系；則關聯表命名為R_Dept_Emp
2. 屬性（列）的命名
1) 採用有意義的列名，表內的列要針對鍵採用一整套設計規則。每一個表都將有一個自動ID作為主健,邏輯上的主健作為第一組候選主健來定義,如果是資料庫自動生成的編碼，統一命名為：ID;如果是自定義的邏輯上的編碼則用縮寫加「ID」的方法命名。如果鍵是數字類型，你可以用_NO 作為後綴；如果是字元類型則可以採用_CODE 後綴。對列名應該採用標準的前綴和後綴。
舉例：銷售訂單的編號欄位命名：Sal_Ord_ID；如果還存在一個資料庫生成的自動編號，則命名為：ID。
2) 所有的屬性加上有關類型的後綴，注意，如果還需要其它的後綴，都放在類型後綴之前。
注: 數據類型是文本的欄位，類型後綴TX可以不寫。有些類型比較明顯的欄位，可以不寫類型後綴。
3) 採用前綴命名
給每個表的列名都採用統一的前綴，那麼在編寫SQL表達式的時候會得到大大的簡化。這樣做也確實有缺點，比如破壞了自動表連接工具的作用，後者把公共列名同某些資料庫聯系起來。
3. 視圖的命名
1) 視圖以V作為前綴，其他命名規則和表的命名類似；
2) 命名應盡量體現各視圖的功能。
4. 觸發器的命名
觸發器以TR作為前綴，觸發器名為相應的表名加上後綴，Insert觸發器加'_I'，Delete觸發器加'_D'，Update觸發器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存儲過程名
存儲過程應以'UP_'開頭，和系統的存儲過程區分，後續部分主要以動賓形式構成，並用下劃線分割各個組成部分。如增加代理商的帳戶的存儲過程為'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 變數名
變數名採用小寫，若屬於片語形式，用下劃線分隔每個單詞，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事項
1) 以上命名都不得超過30個字元的系統限制。變數名的長度限制為29（不包括標識字元@）。
2) 數據對象、變數的命名都採用英文字元，禁止使用中文命名。絕對不要在對象名的字元之間留空格。
3) 小心保留詞，要保證你的欄位名沒有和保留詞、資料庫系統或者常用訪問方法沖突
5) 保持欄位名和類型的一致性，在命名欄位並為其指定數據類型的時候一定要保證一致性。假如數據類型在一個表裡是整數，那在另一個表裡可就別變成字元型了。

『貳』 資料庫結構

新一輪油氣資源評價資料庫是建立在國家層面上的資料庫，資料庫設計首先立足於國家能源政策和戰略制定的宏觀要求，還要結合油氣資源評價的工作特徵和各個評價項目及資源的具體情況。使用當前最流行和最成熟的資料庫技術進行資料庫的總體結構設計。

資料庫的設計以《石油工業資料庫設計規范》為指導標准，以《石油勘探開發數據》為設計基礎，借鑒前人的優秀設計理念和思路，參考國內外優秀的資源評價資料庫和油氣資源資料庫的設計技術優勢，結合本輪資源評價的具體特點，按照面向對象的設計和面向過程的設計相結合的設計方法，進行資料庫的數據劃分設計。

油氣資源評價資料庫要滿足新一輪全國油氣資源評價工作的常規油氣資源評價、煤層氣資源評價、油砂資源評價、油頁岩資源評價四個油氣資源評價的數據需求。進行資料庫具體數據內容設計。

並且，資料庫的設計要為油氣資源評價的快速、動態評價和遠程評價工作的需求保留足夠數據擴展介面，資料庫具有良好開放性、兼容性和可擴充性。

（一）數據劃分

資料庫內存放的數據將支持資源評價的整個過程。為了能更好地管理庫中數據，需要對整個過程中將用到的數據進行分類管理。具體分類方式如下（圖4-11）：

圖4-11 數據分類示意圖

1.按照應用類型劃分

按照數據在資源評價過程中的應用類型劃分，可以劃分為基礎數據、參數數據和評價結果數據。

基礎數據是指從勘探生產活動及認識中直接獲取的原始數據，這些數據一般沒有經過復雜的處理和計算過程。如分析化驗數據、鑽井地質數據、盆地基礎數據等。這些數據是整個評價工作的基礎。

參數數據是指在評價過程中各種評價方法和軟體直接使用的參數數據。

評價結果數據是指資源評價中產生的各種評價結果數據，如資源量結果數據、地質評價結果數據等。

2.按照評價對象劃分

本次評價共分為大區、評價單元、計算單元三個層次，在研究中又使用了盆地、一級構造單元，在評價對象總體考慮中按照評價對象將數據劃分為大區、評價單元、計算單元等類型。

3.按照獲取方式劃分

按照獲取方式可以將數據分為直接獲取、研究獲取、間接獲取幾類。

4.按照存儲類型劃分

按照存儲類型可以將數據劃分為結構化數據和非結構化數據。

結構化數據是指能夠用現有的關系資料庫系統直接管理的數據，進一步又可以分為定量數據和定性數據兩類。

非結構化數據是指不能用現有的關系資料庫系統直接管理和操作的數據，它必須藉助於另外的工具管理和操作。如圖件數據、文檔數據等。

庫中數據類型的劃分共分六個層次逐次劃分，包括：數據存儲類型→資源類型→評價對象→應用→獲取方式→數據特徵。

對於結構化存儲的數據在應用層分為三類：基礎數據、中間數據和結果數據，基礎數據中包含用於類比的基礎數據、用於統計分析的基礎數據和直接用於公式運算的基礎數據；結構化存儲的數據在獲取方式上可以繼續劃分，其中，用於公式運算的數據可以細化為專家直接錄入、由地質類比獲取、通過生產過程獲取、通過地質研究過程獲取及其他方式。中間數據可以從以下方式獲取：標准、統計、類比、參數的關聯。結果數據的獲取有兩種方式：公式運算結果和通過鑽井、地質、綜合研究等提交的文字報告。

對於非結構化存儲的數據在應用層分為兩類：圖形數據和文檔數據。

圖形數據在獲取方式上可以繼續劃分成四種方式：通過工程測量數據獲取（如地理圖件、井位坐標數據等）、通過地質研究過程獲取（如沉積相圖、構造區劃圖等）、由綜合研究獲取（如綜合評價圖等）、其他方式。

圖形數據在表現方式上又可以進一步分為有坐標意義的圖形（如構造單元劃分圖、地理圖、井點陣圖等）、數值圖（如產烴率曲線圖、酐洛根熱降解圖等）和無坐標含義圖（如剖面圖）等。

文檔數據是指評價過程中產生的各種報告、項目運行記錄等。

（二）資料庫結構

從業務需求上，根據數據用途、數據類型和數據來源，可將本次的油氣資源評價資料庫分為三級：基礎庫、參數庫、成果庫（圖4-12）。其結構如下：

圖4-12 資料庫結構示意圖

1.基礎庫

基礎庫是油氣資源評價工作的最基礎的原始數據，有實測數據（物探數據、測井數據、鑽井數據、開發數據等）、實驗數據和經驗數據等。

確定基礎數據實際上是一項涉及油田勘探、開發等領域的多學科的復雜工作，是油氣資源評價工作的研究過程和研究成果在資料庫中的具體表現方式。在設計資料庫的過程中，需要與參數研究專家經過多次反復，才能最終確定基礎資料庫，確保基礎資料庫能滿足目前所有評價工作中計算的需要。

2.參數庫

參數庫用於存儲油氣資源評價工作所用到的參數數據，評價軟體，直接從參數庫中提取參數數據，用於計算。參數數據由基礎數據匯總而來，也可以由專家根據經驗直接得到。

本次評價中所涉及的參數大致可以分為以下幾類：①直接應用的參數；②通過標准或類比借用的參數；③通過研究過程或復雜的預處理得到的參數。

3.成果庫

成果庫用於存儲資源評價結果，包括各種計算結果、各種文檔、電子表格、圖片、圖冊等數據。

資料庫的體系結構採用分布式多層資料庫結構，包括三個組成部分：應用服務層、應用邏輯層和數據服務層。

資料庫體系結構如圖4-13所示。

圖4-13 體系結構結構圖

（1）應用服務層：應用服務層包含復雜的事務處理邏輯，應用服務層主要由中間件組件構成。中間件是位於上層應用和下層服務之間的一個軟體層，提供更簡單、可靠和增值服務。並且能夠實現跨庫檢索的關鍵技術。它能夠使應用軟體相對獨立於計算機硬體和操作系統平台，把分散的資料庫系統有機地組合在一起，為應用軟體系統的集成提供技術基礎，中間件具有標准程序介面和協議，可以實現不同硬體和操作系統平台上的數據共享和應用互操作。而在具體實現上，中間件是一個用API定義的分布式軟體管理框架，具有潛在的通信能力和良好的可擴展性能。中間件包含系統功能處理邏輯，位於應用伺服器端。它的任務是接受用戶的請求，以特定的方式向應用伺服器提出數據處理申請，通過執行相應的擴展應用程序與應用服務層進行連接，當得到應用伺服器返回的處理結果後提交給應用伺服器，再由應用伺服器傳送回客戶端。根據國內各大石油公司具體的需求開發相應的地質、油藏、生產等應用軟體功能程序模塊和各種演算法模塊。

（2）應用邏輯層：邏輯數據層是擴展數據服務層邏輯處理層，針對當前的底層資料庫的數據結構，根據具體的需求，應用各種資料庫技術，包括臨時表、視圖、存儲過程、游標、復制和快照等技術手段從底層資料庫中提取相關的數據，構建面向具體應用的邏輯資料庫或者形成一個虛擬的資料庫平台。邏輯數據層包含底層資料庫的部分或全部數據處理邏輯，並處理來自應用服務層的數據請求和訪問，將處理結果返回給邏輯數據層。

形成一個虛擬的資料庫平台我們可以應用資料庫系統中的多個技術來實現。如果系統中的一個節點中的場地或分片數據能夠滿足當前虛擬資料庫，可以在應用服務層中使用大量的查詢，生成一個以數據集結果為主的虛擬資料庫平台，並且由數據集附帶部分資料庫的管理應用策略。或者對節點上的資料庫進行復制方法進行虛擬資料庫的建立。對與需要對多個節點上的資料庫進行綜合篩選，則要對各個節點上的資料庫進行復制，合並各個復制形成一個應用邏輯層，從而建立一個虛擬數據平台。

（3）數據服務層：即資料庫伺服器層，其中包含系統的數據處理邏輯，位於不同的操作系統平台上，不同資料庫平台（異構資料庫），具體完成數據的存儲、數據的完整性約束。也可以直接處理來自應用服務層的數據請求和訪問，將處理結果返回給邏輯數據層或根據邏輯數據層通過提交的請求，返回數據信息和數據處理邏輯方法。

（三）數據建設標准

1.評價數據標准

系統資料庫中的數據格式、大小、類型遵從國家及行業標准，參考的標准如表4-23。

表4-23 資料庫設計參考標准

續表

系統中數據的格式及單位參考《常規油氣資源評價實施方案》、《煤層氣資源評價實施方案》、《油砂資源評價實施方案》、《油頁岩資源評價實施方案》及數據字典。

2.圖形圖件標准

對於地質研究來說，地質類圖件是比較重要的。各種地質評價圖形遵循以下標准（表4-24）。

表4-24 系統圖形遵循的相關標准

系統對圖形的要求為必須為帶有地理坐標意義的、滿足上述標准體系要求的矢量圖形，且採用統一的地理底圖。圖形格式採用：MapGIS圖形交換格式、GeoInfo圖形格式、ArcInfo圖形交換格式、MapInfo圖形交換格式和GeoMap圖形交換格式。

圖件的比例尺要求：

全國性圖件：1∶400萬或1:600萬

大區圖件：1:200萬

盆地圖件：1:40萬或1:50萬

評價單元圖件：1:10萬或1:20萬

圖件的內容要求符合《常規油氣資源評價實施方案》、《煤層氣資源評價實施方案》、《油砂資源評價實施方案》和《油頁岩資源評價實施方案》的規定。

（四）數據內容

資料庫中存儲的數據包括常規油氣相關數據、煤層氣相關數據、油砂相關數據和油頁岩相關數據；還有可采系數研究涉及的數據，包括研究所需基礎數據和研究成果數據；以及趨勢預測相關數據。

『叄』 電子商務的交易記錄，資料庫怎麼設計

首先來說對於這種場景有兩種設計方法，這兩種方法都能夠滿足擴展性要求
1. 把原有的橫表轉化為縱表存儲屬性，即
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class)
產品屬性表：(proct_id, property_id , property_name , property_value)
2. 保持原有橫表設計思路，但是彈性欄位含義單獨元數據表存儲
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class, prop1, prop2, .... propn)
產品屬性含義元數據表
(proct_class , prop1_name ,prop2_name, ..... propn_name)
對於兩種設計方法，個人理解為
a. 對於首頁打開就必須要能夠快速查詢出來的屬性，而且這些屬性本身各類產品差異不大。而對於差異大的屬性基本都是針對特定一個產品查詢。可以採用方案1來做。
b. 首頁顯示產品列表時候就存在要顯示出不同產品屬性情況，採用方案2來做。當我們處理的是一個proct list的時候，由於存在數據表本身的關聯場景，用方案1會比麻煩，也影響性能。

『肆』 資料庫設計的設計技巧

（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。 （資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server · 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT · USER
nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 ·
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。 Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。 （資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則為
關聯欄位創建外鍵。
所有的鍵都必須唯一。
避免使用復合鍵。
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。
索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。 （資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。 1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、檢查/修復（對 Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。

『伍』 為系統擴展資料庫採用什麼設計方法

資料庫設計(Database Design)是指對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求（信息要求和處理要求）。

在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。

一、資料庫和信息系統
(1)資料庫是信息系統的核心和基礎，把信息系統中大量的數據按一定的模型組織起來，提供存儲、維護、檢索數據的
功能，使信息系統可以方便、及時、准確地從資料庫中獲得所需的信息。
(2)資料庫是信息系統的各個部分能否緊密地結合在一起以及如何結合的關鍵所在。
(3)資料庫設計是信息系統開發和建設的重要組成部分。
(4)資料庫設計人員應該具備的技術和知識：
資料庫的基本知識和資料庫設計技術
計算機科學的基礎知識和程序設計的方法和技巧
軟體工程的原理和方法
應用領域的知識

二、資料庫設計的特點
資料庫建設是硬體、軟體和干件的結合
三分技術，七分管理，十二分基礎數據
技術與管理的界面稱之為「干件」
資料庫設計應該與應用系統設計相結合
結構（數據）設計：設計資料庫框架或資料庫結構
行為（處理）設計：設計應用程序、事務處理等
結構和行為分離的設計
傳統的軟體工程忽視對應用中數據語義的分析和抽象，只要有可能就盡量推遲數據結構設計的決策早期的資料庫設計致力於數據模型和建模方法研究，忽視了對行為的設計
如圖：

三、資料庫設計方法簡述
手工試湊法
設計質量與設計人員的經驗和水平有直接關系
缺乏科學理論和工程方法的支持，工程的質量難以保證
資料庫運行一段時間後常常又不同程度地發現各種問題，增加了維護代價
規范設計法
手工設計方
基本思想
過程迭代和逐步求精
規范設計法(續)
典型方法：
(1)新奧爾良（New Orleans）方法：將資料庫設計分為四個階段
S.B.Yao方法：將資料庫設計分為五個步驟
I.R.Palmer方法：把資料庫設計當成一步接一步的過程
(2)計算機輔助設計
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的過程(六個階段)
1.需求分析階段
准確了解與分析用戶需求（包括數據與處理）
是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步
2.概念結構設計階段
是整個資料庫設計的關鍵
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型
3.邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型
對其進行優化
4.資料庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）
5.資料庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言、工具及宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果
建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。
在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改
設計特點:
在設計過程中把資料庫的設計和對資料庫中數據處理的設計緊密結合起來將這兩個方面的需求分析、抽象、設計、實現在各個階段同時進行，相互參照，相互補充，以完善兩方面的設計

設計過程各個階段的設計描述：
如圖：

五、資料庫各級模式的形成過程
1.需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求
2.概念設計階段：形成獨立於機器特點，獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)
3.邏輯設計階段：首先將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式；然後根據用戶處理的要求、安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(View)，形成數據的外模式
4.物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，建立索引，形成資料庫內模式

六、資料庫設計技巧

1. 設計資料庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼欄位而不要把郵政編碼糅進地址欄位里。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。

2. 表和欄位的設計（資料庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 資料庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他資料庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏欄位，而且還附加起始日和終止日等欄位，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。

欄位設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位
dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server • 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因 •
5) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間欄位來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額欄位類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本欄位，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想像更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行；最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。

3. 選擇鍵和索引（資料庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
為關聯欄位創建外鍵。 •
所有的鍵都必須唯一。 •
避免使用復合鍵。 •
外鍵總是關聯唯一的鍵欄位。 •
2) 使用系統生成的主鍵
設計資料庫的時候採用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了資料庫的索引完整性。這樣，資料庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。採用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定採用什麼欄位作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的欄位。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的欄位作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。

索引使用原則：
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 欄位，不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。

4. 數據完整性設計（資料庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。

5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。

『陸』 如何設計合理高效的資料庫

一、 引言資料庫對於企業信息化的重要性是不言而喻的。資料庫存儲著現代企業最重要的數據，包括生產、經營、管理等各類數據，這些數據作為企業的核心信息，通過各類信息系統，為用戶提供及時准確的信息，幫助用戶分析，為用戶提供決策依據。為提高企業的工作效率，提升企業形象，具有傳統模式無法比擬的優勢。其中構建合理高效的資料庫，是資料庫建設關鍵之一。如何構建合理高效的資料庫是企業信息化過程要解決的問題。下面就資料庫的構建談談自己的一些經驗，希望能對大家有所幫助。 二、 設計資料庫之前
資料庫並不是憑空想像出來的，而是根據業務部門的需要設計符合業務需求的資料庫。因此在形成資料庫之前需要充分了解業務需求。 1. 充分理解業務需求。需求分析是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步。在這期間通過與業務部門交流，了解用戶的想法以及工作流程，通過雙方多次交流，會形成初步的數據模型，當然這時的數據模型不會是最終的模型，還需要和用戶進行交流，並且在以後的信息系統開發過程中還會反復修改。 2. 重視輸入輸出。在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，首先應了解數據產生源和數據流程，也就是必需要知道每個數據在那兒產生，數據在那兒表現，以什麼樣的形式表現等等，然後根據用戶提供的報表或者設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和欄位。 3. 創建數據字典和ER 圖表。ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。 需要注意的是，在需求分析調研過程中，並不是一帆風順的，因為業務人員對於業務的理解不同，以及對於信息知識的缺乏，會影響需求分析的質量，為了提高質量，各方要用更多的時間交流與相互理解，業務部門需要精通業務的人員自始至終全力配合，而開發人員則盡量使用用戶理解的業務術語交流，這樣會避免出現理解不同而產生的歧義。 三、 設計合理的表結構
通常合理的表結構會減少數據冗餘，提高資料庫的性能。設計合理的表結構要遵循以下兩點。 1. 標准化和規范化 數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但3NF(第三範式)通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF標準的資料庫的表設計原則是：某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。 例如：某個存放單井信息及其有關油井生產日報信息的3NF資料庫就有兩個表：單井基礎信息和油井日報信息。日報信息不包含單井的任何信息，但表內會存放一個鍵值，該鍵指向單井基礎信息里包含該油井信息的那一行。 不過也有例外，有時為了效率的緣故，對表不進行標准化也是必要的。 2. 考慮各種變化 在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。使資料庫更具擴展性，從而減少將來數據變更所帶來的損失。 例如，日期類型欄位，有時我們會考慮使用字元類型代替日期類型，因為在處理日期欄位上容易產生數據錯誤，所以我們就使用字元類型。這樣的例子還很多，在做前期設計時都要考慮的。 表結構的設計不是一次就能成功的，在信息系統開發過程中會存在數據讀取、錄入或統計困難，為了解決這些問題會修改表結構，或增加一些欄位，或修改一些欄位的屬性。這個過程不斷重復，因此不要想一次能成功。建議使用專門設計工具來做這些工作，筆者經常使用：SYBASE PowerDesigner ，當然還有其它的工具：ORACLE Designer 2000 ，ROSE等工具。這樣會使你的工作事半功倍。 四、 選擇合理的索引
索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的資料庫性能問題都可以採用索引技術得到解決。 1. 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）採用唯一的非成組索引，對任何外鍵列採用非成組索引。考慮資料庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。 2. 大多數資料庫都索引自動創建的主鍵欄位，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。 3. 不要索引大型欄位（有很多字元），這樣作會讓索引佔用太多的存儲空間。如MEMO(備注)、TEXT(文本)等欄位。 4. 不要索引常用的小型表 不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。如代碼表，或系統參數表。 五、 保證數據完整性
數據的完整性非常重要，這關繫到數據的准確性，不準確的數據是毫無價值的，因此保證數據的完整性非常重要。 1. 完整性實現機制：實體完整性：主鍵參照完整性： 父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值父表中插入數據：受限插入；遞歸插入 父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值 DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制用戶定義完整性：NOT NULL；CHECK；觸發器 以上完整性機制需要熟悉和掌握，它對於數據的完整性非常重要。 2. 用約束而非業務規則強制數據完整性 採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於業務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。 3. 強制指示完整性 在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。 4. 使用查找控制數據完整性 控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的錄入。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：性別代碼、單位代碼等。 5. 採用視圖 視圖是一個虛擬表，其內容由SQL語句定義，視圖不僅可以簡化用戶對數據的理解，也可以簡化他們的操作。那些被經常使用的查詢可以被定義為視圖，從而使得用戶不必為以後的操作每次指定全部的條件。另外通過視圖用戶只能查詢和修改他們所能見到的數據。資料庫中的其它數據則既看不見也取不到。資料庫授權命令可以使每個用戶對資料庫的檢索限制到特定的資料庫對象上，增強數據的安全性。 六、 結束語
資料庫的高效運行不僅需要技術上的支持，也需要硬體平台和網路的支持以及資料庫管理員的有效管理，本文只是從技術的角度說明如何提高資料庫的效率，但在實際應用過程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是資料庫管理，資料庫建設是「三分技術，七分管理，十二分基礎數據」，因此對於資料庫管理一定要重視，在管理到位的情況下技術才能發揮應有的作用。

『柒』 資料庫設計的重要性

目前一般企業用的比較多的資料庫有：微軟的SQL2000到現在的SQL2005，甲骨文公司的Oracle，以及免費的MySQL，還有SyBase、DBase等等，當然還有一般小應用當中使用的Access資料庫。

上述的資料庫中，除MySQL是免費之外，其餘都是收費的。他們的資料庫語言基本上由國際標准S演變而來，所以他們大部分類似，但又有著各自的特點，比如SQL2000的T-SQL等。

在實際應用當中，一般我們首先在項目分析之後，就要進行資料庫的設計了。資料庫不僅僅用來存儲數據，大型的如SQL2000、Oracle等都有著自己的事務機制，可以自動完成一些設定好的事務。比如銀行應用當中的大量結算工作，都會安排在凌晨由伺服器自動完成。

可以說所有的軟體應用，處理的都是數據對象，所以掌握一種資料庫語言，對於學習任何一門語言都是非常必要的。

初學可以從Access開始，比較簡單，或者可以選擇SQL2000，它的幫助文檔比較齊全，也容易找到相關資料，使用的人也比較多，可以有很多交流學習的機會。

隨著信息化，電子化進程的發展，數據越來越成為企業，事業單位日常運作的核心決策發展的依據。由於網路的發展，電子商務的興起，網路安全也越來越引起人們的重視，歸根到底網路安全的核心也就是數據的安全。有機構研究sample明：丟失300MB的數據對於市場營銷部門就意味著13萬元人民幣的損失。對財務部門就意味著16萬的損失，對工程部門來說損失可達80萬。而企業丟失的關鍵數據如果15天內仍得不到恢復，企業就有可能被淘汰出局。CIH和愛蟲給國際社會造成損失多達數十億美金。國內有客戶誤刪有效數據由於沒有備份造成停業手工重新錄入，給企業造成損失數十萬元。這種教訓在國內時有發生，這都說明了保證信息數據安全的重要性.