『壹』 請簡要的敘述一下資料庫的主要設計過程
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。
資料庫設計的各階段：
A、需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求(現實世界的需求)。
B、在概念設計階段：形成獨立於機器和各DBMS產品的概念模式(信息世界模型)，用E-R圖來描述。
C、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。
D、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：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、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。
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。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
本文詳細解析了資料庫設計過程、設計技巧以及總結了資料庫命名規范……
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：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。
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。
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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 ，(Data Definition Language(DDL數據定義語言)用作開新數據表、設定欄位、刪除數據表、刪除欄位，管理所有有關資料庫結構的東西)
●Create (新增有關資料庫結構的東西，屬DDL)
●Drop (刪除有關資料庫結構的東西，屬DDL)
●Alter (更改結構，屬DDL)
6. 資料庫運行和維護階段
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。內容包括：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。
7. 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，包括用戶未來需求變化。
2) 了解企業業務類型，可以在開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入(要記錄的數據)、輸出(報表、查詢、視圖)。
4) 創建數據字典和ER 圖表
數據字典(Data Dictionary，簡稱DD)是各類數據描述的集合，是關於資料庫中數據的描述，即元數據，不是數據本身。(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]
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。
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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。
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的表裡。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。
4) 表名、報表名和查詢名的命名規范
(採用前綴命名)檢查表名、報表名和查詢名之間的命名規范。你可能會很快就被這些不同的資料庫要素的名稱搞糊塗了。你可以統一地命名這些資料庫的不同組成部分，至少你應該在這些對象名字的開頭用 Table、Query 或者 Report 等前綴加以區別。如果採用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符號來標識對象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 標識存儲過程，用 udf_ (或者類似的標記)標識自定義編寫的函數。
欄位設計原則：
1) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位。
dRecordCreationDate，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
時效性數據應包括「最近更新日期/時間」欄位。時間標記對查找數據問題的原因、按日期重新處理/重載數據和清除舊數據特別有用。
2) 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。
3) 表內的列[欄位]的命名規則(採用前綴/後綴命名)、採用有意義的欄位名
對列[欄位]名應該採用標準的前綴和後綴。如鍵是數字類型：用 _N 後綴;字元類型：_C 後綴;日期類型：_D 後綴。再如，假如你的表裡有好多「money」欄位，你不妨給每個列[欄位]增加一個 _M 後綴。
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假設有兩個表：
Customer 和 Order。Customer 表的前綴是 cu_，所以該表內的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前綴是 or_，所以子段名是：
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
這樣從資料庫中選出全部數據的 SQL 語句可以寫成如下所示：
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在沒有這些前綴的情況下則寫成這個樣子(用別名來區分)：
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 個 SQL 語句沒少鍵入多少字元。但如果查詢涉及到 5 個表乃至更多的列[欄位]你就知道這個技巧多有用了。
5) 選擇數字類型和文本類型的長度應盡量充足
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。
6) 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。
7) 提防大小寫混用的對象名和特殊字元
採用全部大寫而且包含下劃符的名字具有更好的可讀性(CUSTOMER_DATA)，絕對不要在對象名的字元之間留空格。
8) 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，比如，用 DESC 作為說明欄位名。後果可想而知!DESC 是 DESCENDING 縮寫後的保留詞。表裡的一個 SELECT * 語句倒是能用，但得到的卻是一大堆毫無用處的信息。
9) 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。假如欄位在表1中叫做「agreement_number」，就別在表2里把名字改成 「ref1」。假如數據類型在表1里是整數，那在表2里可就別變成字元型了。當然在表1(ABC)有處鍵ID，則為了可讀性，在表2做關聯時可以命名為 ABC_ID。
10) 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。
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3. 選擇鍵和索引(資料庫邏輯設計)
參考：《SQL優化-索引》一文
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。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。如果你在數據層確實採用了約束，你要保證有辦法把更新不能通過約束檢查的原因採用用戶理解的語言通知用戶界面。
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。
6) 分布式數據系統
對分布式系統而言，在你決定是否在各個站點復制所有數據還是把數據保存在一個地方之前應該估計一下未來 5 年或者 10 年的數據量。當你把數據傳送到其他站點的時候，最好在資料庫欄位中設置一些標記，在目的站點收到你的數據之後更新你的標記。為了進行這種數據傳輸，請寫下你自己的批處理或者調度程序以特定時間間隔運行而不要讓用戶在每天的工作後傳輸數據。本地拷貝你的維護數據，比如計算常數和利息率等，設置版本號保證數據在每個站點都完全一致。
7) 關系
如果兩個實體之間存在多對一關系，而且還有可能轉化為多對多關系，那麼你最好一開始就設置成多對多關系。從現有的多對一關系轉變為多對多關系比一開始就是多對多關系要難得多。
8) 給數據保有和恢復制定計劃
考慮數據保存策略並包含在設計過程中，預先設計你的數據恢復過程。採用可以發布給用戶/開發人員的數據字典實現方便的數據識別同時保證對數據源文檔化。編寫在線更新來「更新查詢」供以後萬一數據丟失可以重新處理更新。
9) 用存儲過程讓系統做重活
提供一整套常規的存儲過程來訪問各組以便加快速度和簡化客戶程序代碼的開發。資料庫不只是一個存放數據的地方，它也是簡化編碼之地。
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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：將欄位名稱會統一成大寫或者小寫中的一種，故中間加上下劃線。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
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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;
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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;
A、如果是資料庫自動生成的編碼，統一命名為：ID
B、如果是自定義的邏輯上的編碼則用縮寫加「ID」的方法命名，即「XXXX_ID」
C、如果鍵是數字類型，你可以用_NO 作為後綴;
D、如果是字元類型則可以採用_CODE 後綴
E、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(盡量不使用)
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
4) 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』 資料庫如何設計
資料庫設計的基本步驟
按照規范設計的方法，考慮資料庫及其應用系統開發全過程，將資料庫設計分為以下6個階段
1.需求分析
2.概念結構設計
3.邏輯結構設計
4.物理結構設計
5.資料庫實施
6.資料庫的運行和維護
資料庫設計通常分為6個階段1分析用戶的需求，包括數據、功能和性能需求；2概念結構設計：主要採用E-R模型進行設計，包括畫E-R圖；3邏輯結構設計：通過將轉換成表，實現從E-R模型到關系模型的轉換；4：主要是為所設計的資料庫選擇合適的和存取路徑；5資料庫的實施：包括編程、測試和試運行；6資料庫運行與維護：系統的運行與資料庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。
在資料庫設計過程中，需求分析和概念設計可以獨立於任何資料庫管理系統進行，邏輯設計和物理設計與選用的DAMS密切相關。
1.需求分析階段（常用自頂向下）
進行資料庫設計首先必須准確了解和分析用戶需求（包括數據與處理）。需求分析是整個設計過程的基礎，也是最困難，最耗時的一步。需求分析是否做得充分和准確，決定了在其上構建資料庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好，會導致整個資料庫設計返工重做。
需求分析的任務，是通過詳細調查現實世界要處理的對象，充分了解原系統工作概況，明確用戶的各種需求，然後在此基礎上確定新的系統功能，新系統還得充分考慮今後可能的擴充與改變，不僅僅能夠按當前應用需求來設計。
調查的重點是，數據與處理。達到信息要求，處理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 結構化分析方法，SA方法從最上層的系統組織結構入手，採用自頂向下，逐層分解的方式分析系統。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系，在SA方法中，處理過程的處理邏輯常常藉助判定表或判定樹來描述。在處理功能逐步分解的同事，系統中的數據也逐級分解，形成若干層次的數據流圖。系統中的數據則藉助數據字典（data dictionary，DD）來描述。數據字典是系統中各類數據描述的集合，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5個階段。
2.概念結構設計階段（常用自底向上）
概念結構設計是整個資料庫設計的關鍵，它通過對用戶需求進行綜合，歸納與抽象，形成了一個獨立於具體DBMS的概念模型。
設計概念結構通常有四類方法：
自頂向下。即首先定義全局概念結構的框架，再逐步細化。
自底向上。即首先定義各局部應用的概念結構，然後再將他們集成起來，得到全局概念結構。
逐步擴張。首先定義最重要的核心概念結構，然後向外擴張，以滾雪球的方式逐步生成其他的概念結構，直至總體概念結構。
混合策略。即自頂向下和自底向上相結合。
- 需要注意：
- ● 在確定支持數據時，請一定要參考你之前所確定的宏觀行為，以清楚如何利用這些數據。
- ● 比如，如果你知道你需要所有員工的按姓氏排序的列表，確保你將支持數據分解為名字與姓氏，這比簡單地提供一個名字會更好。
- ● 你所選擇的名稱最好保持一致性。這將更易於維護資料庫，也更易於閱讀所輸出的報表。
- ● 比如，如果你在某些地方用了一個縮寫名稱Emp_status，你就不應該在另外一個地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，這些名稱應當是Emp_status及Emp_id。
- ● 數據是否與正確的table相對應無關緊要，你可以根據自己的喜好來定。在下節中，你會通過測試對此作出判斷。
3.邏輯結構設計階段（E-R圖）
邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型，並將進行優化。
在這階段，E-R圖顯得異常重要。大家要學會各個實體定義的屬性來畫出總體的E-R圖。
各分E-R圖之間的沖突主要有三類：屬性沖突，命名沖突，和結構沖突。
E-R圖向關系模型的轉換，要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯系轉換為關系模式，如何確定這些關系模式的屬性和碼。
4.物理設計階段
物理設計是為邏輯數據結構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）。
首先要對運行的事務詳細分析，獲得選擇物理資料庫設計所需要的參數，其次，要充分了解所用的RDBMS的內部特徵，特別是系統提供的存取方法和存儲結構。
常用的存取方法有三類：1.索引方法，目前主要是B+樹索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
5.資料庫實施階段
資料庫實施階段，設計人員運營DBMS提供的資料庫語言（如sql）及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制和調試應用程序，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，修改。
資料庫設計5步驟
Five Steps to design the Database
1.確定entities及relationships
a)明確宏觀行為。資料庫是用來做什麼的？比如，管理雇員的信息。
b)確定entities。對於一系列的行為，確定所管理信息所涉及到的主題范圍。這將變成table。比如，僱用員工，指定具體部門，確定技能等級。
c)確定relationships。分析行為，確定tables之間有何種關系。比如，部門與雇員之間存在一種關系。給這種關系命名。
d)細化行為。從宏觀行為開始，現在仔細檢查這些行為，看有哪些行為能轉為微觀行為。比如，管理雇員的信息可細化為：
· 增加新員工
· 修改存在員工信息
· 刪除調走的員工
e)確定業務規則。分析業務規則，確定你要採取哪種。比如，可能有這樣一種規則，一個部門有且只能有一個部門領導。這些規則將被設計到資料庫的結構中。
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範例：
ACME是一個小公司，在5個地方都設有辦事處。當前，有75名員工。公司准備快速擴大規模，劃分了9個部門，每個部門都有其領導。
為有助於尋求新的員工，人事部門規劃了68種技能，為將來人事管理作好准備。員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。
定義宏觀行為
一些ACME公司的宏觀行為包括：
● 招聘員工
● 解僱員工
● 管理員工個人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位員工有哪些技能
● 管理部門信息
● 管理辦事處信息
確定entities及relationships
我們可以確定要存放信息的主題領域(表)及其關系，並創建一個基於宏觀行為及描述的圖表。
我們用方框來代表table，用菱形代表relationship。我們可以確定哪些relationship是一對多，一對一，及多對多。
這是一個E-R草圖，以後會細化。
細化宏觀行為
以下微觀行為基於上面宏觀行為而形成：
● 增加或刪除一個員工
● 增加或刪除一個辦事處
● 列出一個部門中的所有員工
● 增加一項技能
● 增加一個員工的一項技能
● 確定一個員工的技能
● 確定一個員工每項技能的等級
● 確定所有擁有相同等級的某項技能的員工
● 修改員工的技能等級
這些微觀行為可用來確定需要哪些table或relationship。
確定業務規則
業務規則常用於確定一對多，一對一，及多對多關系。
相關的業務規則可能有：
● 現在有5個辦事處；最多允許擴展到10個。
● 員工可以改變部門或辦事處
● 每個部門有一個部門領導
● 每個辦事處至多有3個電話號碼
● 每個電話號碼有一個或多個擴展
● 員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。
● 每位員工擁有3到20個技能
● 某位員工可能被安排在一個辦事處，也可能不安排辦事處。
2.確定所需數據
要確定所需數據：
a)確定支持數據
b)列出所要跟蹤的所有數據。描述table(主題)的數據回答這些問題：誰，什麼，哪裡，何時，以及為什麼
c)為每個table建立數據
d)列出每個table目前看起來合適的可用數據
e)為每個relationship設置數據
f)如果有，為每個relationship列出適用的數據
確定支持數據
你所確定的支持數據將會成為table中的欄位名。比如，下列數據將適用於表Employee，表Skill，表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
Department
Office
Address
如果將這些數據畫成圖表，就像：
3.標准化數據
標准化是你用以消除數據冗餘及確保數據與正確的table或relationship相關聯的一系列測試。共有5個測試。本節中，我們將討論經常使用的3個。
關於標准化測試的更多信息，請參考有關資料庫設計的書籍。
標准化格式
標准化格式是標准化數據的常用測試方式。你的數據通過第一遍測試後，就被認為是達到第一標准化格式；通過第二遍測試，達到第二標准化格式；通過第三遍測試，達到第三標准化格式。
如何標准格式：
1． 列出數據
2． 為每個表確定至少一個鍵。每個表必須有一個主鍵。
3． 確定relationships的鍵。relationships的鍵是連接兩個表的鍵。
4． 檢查支持數據列表中的計算數據。計算數據通常不保存在資料庫中。
5． 將數據放在第一遍的標准化格式中：
6． 從tables及relationships除去重復的數據。
7． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
8． 將數據放在第二遍的標准化格式中：
9． 用多於一個以上的鍵確定tables及relationships。
10． 除去只依賴於鍵一部分的數據。
11． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
12． 將數據放在第三遍的標准化格式中：
13． 除去那些依賴於tables或relationships中其他數據，並且不是鍵的數據。
14． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
數據與鍵
在你開始標准化（測試數據）前，簡單地列出數據，並為每張表確定一個唯一的主鍵。這個鍵可以由一個欄位或幾個欄位（連鎖鍵）組成。
主鍵是一張表中唯一區分各行的一組欄位。Employee表的主鍵是Employee ID欄位。Works In relationship中的主鍵包括Office Code及Employee ID欄位。給資料庫中每一relationship給出一個鍵，從其所連接的每一個table中抽取其鍵產生。
RelationShip
Key
Office
*Office code
Office address
Phone number
Works in
*Office code
*Employee ID
Department
*Department ID
Department name
Heads
*Department ID
*Employee ID
Assoc with
*Department ID
*EmployeeID
Skill
*Skill ID
Skill name
Skill description
Expert In
*Skill ID
*Employee ID
Skill level
Date acquired
Employee
*Employee ID
Last Name
First Name
Social security number
Employee street
Employee city
Employee state
Employee phone
Date of birth
將數據放在第一遍的標准化格式中
● 除去重復的組
● 要測試第一遍標准化格式，除去重復的組，並將它們放進他們各自的一張表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重復。（一個工作人員可以有多於一個的電話號碼。）將重復的組除去，創建一個名為Telephone的新表。在Telephone與Office創建一個名為Associated With的relationship。
將數據放在第二遍的標准化格式中
● 除去那些不依賴於整個鍵的數據。
● 只看那些有一個以上鍵的tables及relationships。要測試第二遍標准化格式，除去那些不依賴於整個鍵的任何數據（組成鍵的所有欄位）。
● 在此例中，原Employee表有一個由兩個欄位組成的鍵。一些數據不依賴於整個鍵；例如，department name只依賴於其中一個鍵（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee數據並不依賴於它，應移至一個名為Department的新表中，並為Employee及Department建立一個名為Assigned To的relationship。
將數據放在第三遍的標准化格式中
● 除去那些不直接依賴於鍵的數據。
● 要測試第三遍標准化格式，除去那些不是直接依賴於鍵，而是依賴於其他數據的數據。
● 在此例中，原Employee表有依賴於其鍵（Employee ID）的數據。然而，office location及office phone依賴於其他欄位，即Office Code。它們不直接依賴於Employee ID鍵。將這組數據，包括Office Code，移至一個名為Office的新表中，並為Employee及Office建立一個名為Works In的relationship。
4.考量關系
當你完成標准化進程後，你的設計已經差不多完成了。你所需要做的，就是考量關系。
考量帶有數據的關系
你的一些relationship可能集含有數據。這經常發生在多對多的關系中。
遇到這種情況，將relationship轉化為一個table。relationship的鍵依舊成為table中的鍵。
考量沒有數據的關系
要實現沒有數據的關系，你需要定義外部鍵。外部鍵是含有另外一個表中主鍵的一個或多個欄位。外部鍵使你能同時連接多表數據。
有一些基本原則能幫助你決定將這些鍵放在哪裡：
一對多在一對多關系中，「一」中的主鍵放在「多」中。此例中，外部鍵放在Employee表中。
一對一在一對一關系中，外部鍵可以放進任一表中。如果必須要放在某一邊，而不能放在另一邊，應該放在必須的一邊。此例中，外部鍵（Head ID）在Department表中，因為這是必需的。
多對多在多對多關系中，用兩個外部鍵來創建一個新表。已存的舊表通過這個新表來發生聯系。
5.檢驗設計
在你完成設計之前，你需要確保它滿足你的需要。檢查你在一開始時所定義的行為，確認你可以獲取行為所需要的所有數據：
● 你能找到一個路徑來等到你所需要的所有信息嗎？
● 設計是否滿足了你的需要？
● 所有需要的數據都可用嗎？
如果你對以上的問題都回答是，你已經差不多完成設計了。
最終設計
最終設計看起來就像這樣：
設計資料庫的表屬性
資料庫設計需要確定有什麼表，每張表有什麼欄位。此節討論如何指定各欄位的屬性。
對於每一欄位，你必須決定欄位名，數據類型及大小，是否允許NULL值，以及你是否希望資料庫限制欄位中所允許的值。
選擇欄位名
欄位名可以是字母、數字或符號的任意組合。然而，如果欄位名包括了字母、數字或下劃線、或並不以字母打頭，或者它是個關鍵字（詳見關鍵字表），那麼當使用欄位名稱時，必須用雙引號括起來。
為欄位選擇數據類型
SQL Anywhere支持的數據類型包括：
整數（int, integer, smallint）
小數（decimal, numeric）
浮點數（float, double）
字元型（char, varchar, long varchar）
二進制數據類型（binary, long binary）
日期/時間類型（date, time, timestamp）
用戶自定義類型
關於數據類型的內容，請參見「SQL Anywhere數據類型」一節。欄位的數據類型影響欄位的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此欄位可以容納32,767的整數。INTEGER可以容納2,147,483,647的整數。對CHAR來講，欄位的最大值必須指定。
長二進制的數據類型可用來在資料庫中保存例如圖像(如點陣圖)或者文字編輯文檔。這些類型的信息通常被稱為二進制大型對象，或者BLOBS。
關於每一數據類型的完整描述，見「SQL Anywhere數據類型」。