大型数据库的设计原则与开发技巧

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。数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。数据库设计(Database Design)是指根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，设计数据库的结构和建立数据库的过程。数据库系统需要操作系统的支持。数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种“反复探寻，逐步求精”的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

数据库设计过程分为以下六个阶段：1、需求分析阶段准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。2、概念结构设计阶段是整个数据库设计的关键，通过对用户需求的集成、归纳和抽象，形成了一个独立于特定数据库管理系统的概念模型。3、逻辑结构设计阶段将概念结构转换为DBMS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择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。5、数据库实现阶段根据逻辑设计和物理设计的结果，使用数据库管理系统提供的数据语言、工具和主机语言，建立数据库，编写调试应用程序，组织数据仓库，并进行试运行。6、数据库运行维护阶段数据库应用系统经试运行后可投入正式运行，在数据库系统运行过程中，需要不断地对其进行评估、调整和修改。注：在设计过程中，将数据库的设计与数据库中数据处理的设计紧密结合起来，在每个阶段同时对这两个方面的要求进行分析、抽象、设计和实现，相互借鉴和补充，从而完善这两个方面的设计。扩展资料：数据库设计技术1、清晰的用户需求：作为计算机软件开发的重要基础，数据库设计直接反映了用户的需求。数据库必须与用户紧密沟通，紧密结合用户需求。在定义了用户开发需求之后，设计人员还需要反映具体的业务关系和流程。2、注意数据维护：设计面积过大、数据过于复杂是数据库设计中常见的问题，设计人员应注意数据维护。3、增加命名规范化：命名数据库程序和文件非常重要，不仅要避免重复的名称，还要确保数据处于平衡状态。为了降低检索信息和资源的复杂度和难度，设计人员应了解数据库程序与文件之间的关系，并灵活使用大小写字母命名。4、充分考虑数据库的优化和效率：考虑到数据库的优化和效率，设计人员需要对不同表的存储数据采用不同的设计方法。在设计中，还应该使用最少的表和最弱的关系来实现海量数据的存储。5、不断调整数据之间的关系：不断调整和简化数据之间的关系，可以有效减少设计与数据之间的联系，进而为维护数据之间的平衡和提高数据读取效率提供保障。6、合理使用索引：数据库索引通常分为聚集索引和非聚集索引，这样可以提高数据搜索的效率。参考资料来源：百度百科-数据库设计

数据库的设计过程大致可分为以下六个阶段：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）。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。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。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（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。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。

数据库设计的基本步骤和每个阶段的主要任务如下：1、需求分析阶段。这个阶段主要任务是确定数据库系统需要解决的问题，并收集用户需求和功能需求。重点是识别实体、属性（字段）、关系以及使用场景，为后续的概念设计提供依据。2、概念设计阶段。这个阶段主要任务是根据需求分析阶段的结论，对实体、属性、关系等进行抽象建模，绘制出概念模型图（ER图），并对各种约束条件进行说明。概念模型应该简单明了，易于理解。3、逻辑设计阶段。这个阶段主要任务是针对概念模型进行转化和优化。主要包括将概念模型转化为逻辑模型（如关系模型），并对其进行规范化设计，确定数据表之间的关系与连接方式，确保数据的完整性和一致性。4、物理设计阶段。这个阶段主要任务是将逻辑模型转换为具体的物理结构，选择合适的数据库管理系统（DBMS），设定存储结构、索引、视图、安全机制等，以及考虑性能方面的问题，如磁盘I/O、缓存大小等。5、实施阶段。这个阶段主要任务是根据物理设计阶段的结果，建立物理数据库，编写相关程序和应用程序接口(API)，进行测试和调试，确保数据库系统能够满足用户需求和项目目标。6、维护阶段。这个阶段主要任务是对数据库系统进行日常维护和优化，包括备份、恢复、监控、性能调优、容量规划等。以下是一些主要的应用领域：1、企业管理：数据库可以用于存储和管理企业的各种信息，例如员工数据、客户数据、采购订单、销售记录等。2、金融行业：数据库可以用于存储和管理银行、证券公司等金融机构的交易数据、客户账户信息等。3、医疗保健：数据库可以用于存储和管理医院、诊所等医疗机构的病人记录、药品库存、医生排班等信息。4、电子商务：数据库可以用于存储和管理在线商店的商品信息、订单记录、支付信息等。5、社交媒体：数据库可以用于存储和管理社交媒体网站上的用户信息、帖子、评论、点赞数等。6、物联网：数据库可以用于存储和管理物联网设备生成的数据，例如传感器读数、温度等。7、游戏开发：数据库可以用于存储和管理游戏中的玩家数据、道具信息、成就记录等。

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ER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。

数据库主要进行以下设计：(1)概念设计。在数据分析的基础上，采用自底向上的方法从用户角度进行视图设计，一是用E-R模型来表示数据模型，这是一个概念模型。E-R模型既是设计数据库的基础，也是设计数据结构的基础。IDEF1X技术也支持概念模型，用LDEF1X方法建立系统的信息模型，使其模型具有一致性、可扩展性和可变性等特性，同样可作为数据库设计的主要依据。(2)逻辑设计。E-R模型或IDEF1X模型是独立于数据库管理系统(DBMS)的，要结合具体的DBMS特征来建立数据库的逻辑结构，对于关系型的DBMS来说将概念结构转换为数据模式、子模式并进行规范，要给出数据结构的定义，即定义所含的数据项、类型、长度及它们之间的层次或相互关系的表格等。(3)物理设计。对于不同的DBMS，物理环境不同，提供的存储结构与存取方法各不相同。物理设计就是设计数据模式的一些物理细节，如数据项存储要求、存取方式、索引的建立等。

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、删除等操作。

　　 数据库设计的要求 　　数据库设计的目标是建立一个合适的数据模型。这个数据模型应当是： 　　（1）满足用户要求：既能合理地组织用户需要的所有数据，又能支持用户对数据的所有处理功能。 　　（2）满足某个数据库管理系统的要求：能够在数据库管理系统中实现。 　　（3）具有较高的范式：数据完整性好、效益高，便于理解和维护，没有数据冲突。 　　 　　 　　　

(1)存储记录结构设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式(2)存储空间分配存储空间分配有两个原则：①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中(3)访问方法的设计一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径(4)物理设计的性能评价①查询响应时间从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面⊙CPU服务时间和I/O服务时间的长短取决于应用程序设计⊙CPU队列等待时间和I/O队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响⊙设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间②存储空间存储空间存放程序和数据程序包括运行的应用程序、DBMS子程序、OS子程序等数据包括用户工作区、DBMS工作区、OS工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等存储空间分为主存空间和辅存空间设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等但设计者能够有效地控制辅存空间③开销与效率设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降⊙事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等操作，增加了额外的开销更新频度应列为设计的考虑因素⊙报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间报告生成占用CPU及I/O的服务时间较长设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成⊙对数据库的重组也是一项大的开销设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书建立数据库时，DBA依据物理数据库结构说明书，使用DBMS提供的工具可以进行数据库配置在数据库运行时，DBA监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化操作，保证数据库系统能够保持高效率地运行6程序编制及调试在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试联合调试的工作主要有以下几点：(1)建立数据库结构根据逻辑设计和物理设计的结果，用DBMS提供的数据语言(DDL)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构(2)调试运行数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段运行应用程序，测试(3)装入实际的初始数据在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作：(1)制定数据库重新组织的可行方案(2)制定故障恢复规范(3)制定系统的安全规范7运行和维护数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是：(1)维护数据库的安全性与完整性按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复(2)监察系统的性能运用DBMS提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作(3)扩充系统的功能在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能

　　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。

数据库设计过程分为以下六个阶段：1、需求分析阶段准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。2、概念结构设计阶段是整个数据库设计的关键，通过对用户需求的集成、归纳和抽象，形成了一个独立于特定数据库管理系统的概念模型。3、逻辑结构设计阶段将概念结构转换为DBMS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择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。5、数据库实现阶段根据逻辑设计和物理设计的结果，使用数据库管理系统提供的数据语言、工具和主机语言，建立数据库，编写调试应用程序，组织数据仓库，并进行试运行。6、数据库运行维护阶段数据库应用系统经试运行后可投入正式运行，在数据库系统运行过程中，需要不断地对其进行评估、调整和修改。注：在设计过程中，将数据库的设计与数据库中数据处理的设计紧密结合起来，在每个阶段同时对这两个方面的要求进行分析、抽象、设计和实现，相互借鉴和补充，从而完善这两个方面的设计。扩展资料：数据库设计技术1、清晰的用户需求：作为计算机软件开发的重要基础，数据库设计直接反映了用户的需求。数据库必须与用户紧密沟通，紧密结合用户需求。在定义了用户开发需求之后，设计人员还需要反映具体的业务关系和流程。2、注意数据维护：设计面积过大、数据过于复杂是数据库设计中常见的问题，设计人员应注意数据维护。3、增加命名规范化：命名数据库程序和文件非常重要，不仅要避免重复的名称，还要确保数据处于平衡状态。为了降低检索信息和资源的复杂度和难度，设计人员应了解数据库程序与文件之间的关系，并灵活使用大小写字母命名。4、充分考虑数据库的优化和效率：考虑到数据库的优化和效率，设计人员需要对不同表的存储数据采用不同的设计方法。在设计中，还应该使用最少的表和最弱的关系来实现海量数据的存储。5、不断调整数据之间的关系：不断调整和简化数据之间的关系，可以有效减少设计与数据之间的联系，进而为维护数据之间的平衡和提高数据读取效率提供保障。6、合理使用索引：数据库索引通常分为聚集索引和非聚集索引，这样可以提高数据搜索的效率。参考资料来源：百度百科-数据库设计

什么是好的数据库设计？一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是，重复信息（也称为冗余数据）很糟糕，因为重复信息会浪费空间，并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是，信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息，任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此，基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。所以，良好的数据库设计应该是这样的：将信息划分到基于主题的表中，以减少冗余数据。向Access提供根据需要联接表中信息时所需的信息。可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。可满足数据处理和报表需求。设计过程设计过程包括以下步骤：确定数据库的用途：这可帮助进行其他步骤的准备工作。查找和组织所需的信息：收集可能希望在数据库中记录的各种信息，如产品名称和订单号。划分到表中的信息：将信息项划分到主要的实体或主题中，如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。关闭信息项目导入的列确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段，并作为列显示在表中。例如，“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要，将字段添加到表中或创建新表，以便清楚地表达这些关系。优化您的设计：分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。应用规范化规则：应用数据规范化规则，以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

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。

数据库逻辑设计的主要任务是：创建数据库模式。数据库逻辑设计的主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。数据库设计(DatabaseDesign)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。数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。

得拿人民币谈。

数据组织是数据管理的基础数据组织结构设计是指按照一定的方式和规则对数据进行归并、存储、处理的过程。数据库结构设计主要包括：概念结构设计逻辑结构设计物理结构设计

1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分2、把不同类型的分成几个表，纵向切分3、常用联接的建索引4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率5、用优化器，优化你的查询6、考虑冗余，这样可以减少连接7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。

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”、“操作用户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操作用户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

E-R图，表结构

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。

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操作又有什么影响。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。

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。

需求分析调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。需求分析是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。在需求分析中，通过自顶向下，逐步分解的方法分析系统，分析的结果采用数据流程图(DFD)进行图形化的描述。概念设计对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中诸处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。逻辑设计主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。物理设计根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。验证设计在上述设计的基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般，一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时，可能就需要返回到前面去进行修改。因此，在做上述数据库设计时就应考虑到今后修改设计的可能性和方便性。

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）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。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。需求分析做的不好，可能会导致整个数据库设计返工重做。2. 概念结构设计阶段概念结构设计阶段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数据库管理系统的概念模型。3. 逻辑结构设计阶段逻辑结构设计是将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。4. 物理设计阶段物理结构设计师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式）。5. 数据库实施阶段在数据库实施阶段，设计人员运用数据库管理系统提供数据库语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，组织数据入库，并进行测试运行。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对其进行评估、调整与修改。

首先看你的需求，然后根据需求设计数据库结构。

1、需求分析：需求收集和分析，得到数据字典和数据流图； 2、概念结构设计：对用户需求综合、归纳与抽象，形成概念模型，用ER图表示； 3、逻辑结构设计：将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型； 4、数据库物理设计：为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构； 5、数据库实施：建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，程序试运行； 6、数据库运行和维护：对数据库系统进行评价、调整与修改。

没需求怎么设计

数据库设计的基本步骤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）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。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。需求分析做的不好，可能会导致整个数据库设计返工重做。2、概念结构设计阶段概念结构设计阶段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数据库管理系统的概念模型。3、逻辑结构设计阶段逻辑结构设计是将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。4、物理设计阶段物理结构设计师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式）。5、数据库实施阶段在数据库实施阶段，设计人员运用数据库管理系统提供数据库语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，组织数据入库，并进行测试运行。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对其进行评估、调整与修改。数据库设计的基本原则1、一致性原则：对数据来源进行统一、系统的分析与设计，协调好各种数据源，保证数据的一致性和有效性。2、完整性原则：数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。3、安全性原则：数据库的安全性是指保护数据，防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。4、可伸缩性与可扩展性原则：数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。5、规范化原则：数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计，可以减少数据库插入、删除、修改等操作时的异常和错误，降低数据冗余度等。

什么是好的数据库设计？一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是，重复信息（也称为冗余数据）很糟糕，因为重复信息会浪费空间，并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是，信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息，任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此，基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。所以，良好的数据库设计应该是这样的：将信息划分到基于主题的表中，以减少冗余数据。向Access提供根据需要联接表中信息时所需的信息。可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。可满足数据处理和报表需求。设计过程设计过程包括以下步骤：确定数据库的用途：这可帮助进行其他步骤的准备工作。查找和组织所需的信息：收集可能希望在数据库中记录的各种信息，如产品名称和订单号。划分到表中的信息：将信息项划分到主要的实体或主题中，如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。关闭信息项目导入的列确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段，并作为列显示在表中。例如，“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要，将字段添加到表中或创建新表，以便清楚地表达这些关系。优化您的设计：分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。应用规范化规则：应用数据规范化规则，以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

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

什么是好的数据库设计？一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是，重复信息（也称为冗余数据）很糟糕，因为重复信息会浪费空间，并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是，信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息，任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此，基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。所以，良好的数据库设计应该是这样的：将信息划分到基于主题的表中，以减少冗余数据。向Access提供根据需要联接表中信息时所需的信息。可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。可满足数据处理和报表需求。设计过程设计过程包括以下步骤：确定数据库的用途：这可帮助进行其他步骤的准备工作。查找和组织所需的信息：收集可能希望在数据库中记录的各种信息，如产品名称和订单号。划分到表中的信息：将信息项划分到主要的实体或主题中，如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。关闭信息项目导入的列确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段，并作为列显示在表中。例如，“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要，将字段添加到表中或创建新表，以便清楚地表达这些关系。优化您的设计：分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。应用规范化规则：应用数据规范化规则，以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库物理设计、数据库的实施、数据库运行与维护六个阶段：各阶段的任务如下：1、需求分析：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；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。拓展资料：数据库设计(DatabaseDesign)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。数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种反复探寻，逐步求精的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

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。

数据库的设计跟编程语言没关系，是E-R模型的设计以及e-r模型到关系模型的转化。我觉得你的意思是编写对数据库操作的程序。建议先用VB入门。看看使用ADO的方式访问数据库。先建一个简单的ACCESS数据库。然后在vb里面依次创建CONNECTION,COMMAND,RECORDSET对象即可，只需要几句代码就能修改数据和查询数据。前提是你熟悉SQL.也可以使用ActiveX控件-ADODC和datagrid，不用编程就能看到数据显示。vc也是一样。

什么是好的数据库设计？一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是，重复信息（也称为冗余数据）很糟糕，因为重复信息会浪费空间，并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是，信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息，任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此，基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。所以，良好的数据库设计应该是这样的：将信息划分到基于主题的表中，以减少冗余数据。向Aess提供根据需要联接表中信息时所需的信息。可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。可满足数据处理和报表需求。设计过程设计过程包括以下步骤：确定数据库的用途：这可帮助进行其他步骤的准备工作。查找和组织所需的信息：收集可能希望在数据库中记录的各种信息，如产品名称和订单号。划分到表中的信息：将信息项划分到主要的实体或主题中，如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。关闭信息项目导入的列确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段，并作为列显示在表中。例如，“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要，将字段添加到表中或创建新表，以便清楚地表达这些关系。优化您的设计：分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。应用规范化规则：应用数据规范化规则，以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

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

数据库设计(Database Design)是指根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，设计数据库的结构和建立数据库的过程。数据库系统需要操作系统的支持。数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种“反复探寻，逐步求精”的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。

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。

数据库表设计数据元素值可以考虑以下：1、数据类型：根据需要存储的数据类型选择适当的数据类型。例如，需要存储文本数据，可以选择字符串类型（如VARCHAR）；需要存储日期时间，可以选择日期时间类型（如DATE、TIMESTAMP）。2、数据范围：根据实际情况选择合适的数据范围。例如，对于整数类型，可以根据需要选择INT、BIGINT或smaller-rangeinteger类型。3、数据精度：对于需要精确计算的数据元素，需要选择合适的数据精度。例如，对于货币类型，可以选择DECIMAL(precision,scale)类型，其中precision表示总位数，scale表示小数点后的位数。

本系统中数据库的设计，要考虑和遵循下列数据库设计的基本原则，以建立稳定、安全、可靠的数据库。1)一致性原则:对数据来源进行统一、系统的分析与设计，协调好各种数据源，保证数据的一致性和有效性。2)完整性原则:数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。3)安全性原则:数据库的安全性是指保护数据，防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。4)可伸缩性与可扩展性原则:数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。5)规范化:数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计，可以减少数据库插入、删除、修改等操作时的异常和错误，降低数据冗余度等。

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

创建表的SQL语句根据不同的数据库会有所不同，常见的几种数据库创建方式如下：创建一个表。表名字Persons，第一列Id_P，整数类型；第二列LASTName，字符类型；第三列FirstName，字符类型。微软VS SQL 2008 数据库mysql 数据库sqlite 数据库扩展资料：结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言,同时也是数据库脚本文件的扩展名。常用的操作：删除表-- drop table tabname--这是将表连同表中信息一起删除但是日志文件中会有记录；删除数据库 -- drop database ；删除数据记录 -- "delete from 数据表 where 条件表达式"

概念设计就是设计E-R图啊，物理（逻辑）设计就是把你的E-R图中的实体，属性转换成关系模式1.概念设计；对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。 2.逻辑设计；主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。 3.物理设计；根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。 4.三者关系：由上到下，先要概念设计，接着逻辑设计，再是物理设计，一级一级设计。

数据库系统一般由4个部分组成：(1)数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享；（2）硬件：构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要；（3）软件：包括操作系统、数据库管理系统及应用程序。数据库管理系统（database managementsystem，DBMS）是数据库系统的核心软件，是在操作系统的支持下工作，解决如何科学地组织和存储数据，如何高效获取和维护数据的系统软件。其主要功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理和数据库的建立与维护；（4）人员：主要有4类。第一类为系统分析员和数据库设计人员：系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，他们和用户及数据库管理员一起确定系统的硬件配置，并参与数据库系统的概要设计。数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计；第二类为应用程序员，负责编写使用数据库的应用程序。这些应用程序可对数据进行检索、建立、删除或修改；第三类为最终用户，他们利用系统的接口或查询语言访问数据库；第四类用户是数据库管理员（data baseadministrator，DBA），负责数据库的总体信息控制。

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。

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S.B.Yao方法：将数据库设计分为五个步骤I.R.Palmer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 2000SYBASE 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 u2022 下默认为GETDATE()sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT u2022 USERnRecordVersion，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 u20225) 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 就不能进行计算操作了。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。 u2022所有的键都必须唯一。 u2022避免使用复合键。 u2022外键总是关联唯一的键字段。 u20222) 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操作就更别这样作了。对这些插入和删除操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。

（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。 （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。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 　· USERnRecordVersion，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 就不能进行计算操作了。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。 （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，(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操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 （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。 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、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。

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 S.B.Yao方法：将数据库设计分为五个步骤 I.R.Palmer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 u2022 下默认为GETDATE()sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT u2022 USERnRecordVersion，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 u2022 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 就不能进行计算操作了。 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。 u2022所有的键都必须唯一。 u2022避免使用复合键。 u2022外键总是关联唯一的键字段。 u2022 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操作就更别这样作了。对这些插入和删除操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。

一个面试问题，关于数据库的设计。 面试开始那位仁兄直接的说了他所面临的问题，公司数据库数据到达百万级别，以后可能会到达千万，需要一个好的设计人员对数据库进行优化设计，这里指的是不光设计符合功能需求，更加要符合性能需求，就是说数据库设计上面需 一个面试问题，关于数据库的设计。 面试开始那位仁兄直接的说了他所面临的问题，公司数据库数据到达百万级别，以后可能会到达千万，需要一个好的设计人员对数据库进行优化设计，这里指的是不光设计符合功能需求，更加要符合性能需求，就是说数据库设计上面需要兼顾到效率。 他给我出了一道题目， 一个信息表，一个类别表。类别表中的类别成树形结构的，这个树可能会非常深，就是说类别会很多。信息表中有所有类别的信息。现在需要设计下类别表和信息表，使得信息表和类别表在查询的效率能够承受千万级别的数据。 我用比较正常的思维去设计，类别表中有id，name，parentid。这时候他说如果以这种方式设计那在查询的时候不断的用嵌套的方式查询效率不行，他让我想下，我说可以将类别表分为几个小表和信息表联结查询，他说这个方法不行。他就直接给我讲了他的方法，但是他说这个方法百万级可以，但是千万级的不行，他的方法也简单，设第一个大类为1，第一个大类下面的一个类别为2，那么在类别表中存储id name category_id1 第一大类下的一个小类 "1,2" 那么在查询的时候 select * from category where category_id like "1%"; 只要like后面不要写"%1%"。 1的前面不要写%，在效率上面还是能够承受的，这个和索引类似。 他也指出虽然这种方法提高了一定效率但是每次有一个新类别加入时候总要再次遍历整个树形类别，在适合的位置插入，这样子的方式给维护类别表格带来一定麻烦。 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，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。笔者依据多年来设计和使用数据库的经验，提出以下一些设计准则，供同仁们参考。 命名的规范 不同的数据库产品对对象的命名有不同的要求，因此，数据库中的各种对象的命名、后台程序的代码编写应采用大小写敏感的形式，各种对象命名长度不要超过30个字符，这样便于应用系统适应不同的数据库。 游标（Cursor）的慎用 游标提供了对特定集合中逐行扫描的手段，一般使用游标逐行遍历数据，根据取出的数据不同条件进行不同的操作。尤其对多表和大表定义的游标（大的数据集合）循环很容易使程序进入一个漫长的等特甚至死机，笔者对某市《住房公积金管理系统》进行日终帐户滚积数计息处理时，对一个10万个帐户的游标处理导致程序进入了一个无限期的等特（后经测算需48个小时才能完成）（硬件环境：Alpha/4000 128Mram，Sco Unix ，Sybase 11.0），后根据不同的条件改成用不同的UPDATE语句得以在二十分钟之内完成。示例如下：Declare Mycursor cursor for select count_no from COUNTOpen MycursorFetch Mycursor into @vcount_noWhile (@@sqlstatus=0)BeginIf @vcount_no="" 条件1操作1If @vcount_no="" 条件2操作2??Fetch Mycursor into @vcount_noEnd????改为Update COUNT set 操作1 for 条件1Update COUNT set 操作2 for 条件2???? 在有些场合，有时也非得使用游标，此时也可考虑将符合条件的数据行转入临时表中，再对临时表定义游标进行操作，可时性能得到明显提高。笔者在某地市〈电信收费系统〉数据库后台程序设计中，对一个表（3万行中符合条件的30多行数据）进行游标操作（硬件环境：PC服务器，PII266 64Mram ,NT4.0 Ms Sqlserver 6.5）。 示例如下：Create #tmp /* 定义临时表 */(字段1字段2??)Insert into #tmp select * from TOTAL where条件 /* TOTAL中3万行 符合条件只有几十行 */Declare Mycursor cursor for select * from #tmp/*对临时表定义游标*/?? 索引(Index)的使用原则 创建索引一般有以下两个目的：维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。大型数据库有两种索引即簇索引和非簇索引，一个没有簇索引的表是按堆结构存储数据，所有的数据均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其数据在物理上会按照簇索引键的顺序存储，一个表只允许有一个簇索引，因此，根据B树结构，可以理解添加任何一种索引均能提高按索引列查询的速度，但会降低插入、更新、删除操作的性能，尤其是当填充因子（Fill Factor）较大时。所以对索引较多的表进行频繁的插入、更新、删除操作，建表和索引时应设置较小的填充因子，以便在各数据页中留下较多的自由空间，减少页分割及重新组织的工作。 数据的一致性和完整性 为了保证数据库的一致性和完整性，设计人员往往会设计过多的表间关联（Relation），尽可能的降低数据的冗余。表间关联是一种强制性措施，建立后，对父表（Parent Table）和子表(Child Table)的插入、更新、删除操作均要占用系统的开销，另外，最好不要用Identify 属性字段作为主键与子表关联。如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，但增加了表间连接查询的操作，为了提高系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。使用规则（Rule）和约束（Check）来防止系统操作人员误输入造成数据的错误是设计人员的另一种常用手段，但是，不必要的规则和约束也会占用系统的不必要开销，需要注意的是，约束对数据的有效性验证要比规则快。所有这些，设计人员在设计阶段应根据系统操作的类型、频度加以均衡考虑。 事务的陷阱 事务是在一次性完成的一组操作。虽然这些操作是单个的操作，SQL Server能够保证这组操作要么全部都完成，要么一点都不做。正是大型数据库的这一特性，使得数据的完整性得到了极大的保证。 众所周知，SQL Server为每个独立的SQL语句都提供了隐含的事务控制，使得每个DML的数据操作得以完整提交或回滚，但是SQL Server还提供了显式事务控制语句：BEGIN TRANSACTION 开始一个事务COMMIT TRANSACTION 提交一个事务ROLLBACK TRANSACTION 回滚一个事务 事务可以嵌套，可以通过全局变量@@trancount检索到连接的事务处理嵌套层次。需要加以特别注意并且极容易使编程人员犯错误的是，每个显示或隐含的事物开始都使得该变量加1，每个事务的提交使该变量减1，每个事务的回滚都会使得该变量置0，而只有当该变量为0时的事务提交（最后一个提交语句时），这时才把物理数据写入磁盘。 数据库性能调整 在计算机硬件配置和网络设计确定的情况下，影响到应用系统性能的因素不外乎为数据库性能和客户端程序设计。而大多数数据库设计员采用两步法进行数据库设计：首先进行逻辑设计，而后进行物理设计。数据库逻辑设计去除了所有冗余数据，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客 户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计。 数据类型的选择 数据类型的合理选择对于数据库的性能和操作具有很大的影响，有关这方面的书籍也有不少的阐述，这里主要介绍几点经验。 Identify字段不要作为表的主键与其它表关联，这将会影响到该表的数据迁移。 Text 和Image字段属指针型数据，主要用来存放二进制大型对象（BLOB）。这类数据的操作相比其它数据类型较慢，因此要避开使用。 日期型字段的优点是有众多的日期函数支持，因此，在日期的大小比较、加减操作上非常简单。但是，在按照日期作为条件的查询操作也要用函数，相比其它数据类型速度上就慢许多,因为用函数作为查询的条件时，服务器无法用先进的性能策略来优化查询而只能进行表扫描遍历每行。 例如：要从DATA_TAB1中（其中有一个名为DATE的日期字段）查询1998年的所有记录。Select * from DATA_TAB1 where datepart(yy,DATE)=1998