❶ 資料庫表的擴展屬性主要包括哪些
如何使用sql腳本查看資料庫中表的擴展屬性
SELECT
表名 = case when a.colorder=1 then d.name else '' end,
表說明 = case when a.colorder=1 then isnull(f.value,'') else '' end,
欄位序號 = a.colorder,
欄位名 = a.name,
標識 = case when COLUMNPROPERTY( a.id,a.name,'IsIdentity')=1 then '√'else '' end,
主鍵 = case when exists(SELECT 1 FROM sysobjects where xtype='PK' and parent_obj=a.id and name in (
SELECT name FROM sysindexes WHERE indid in(
SELECT indid FROM sysindexkeys WHERE id = a.id AND colid=a.colid))) then '√' else '' end,
類型 = b.name,
佔用位元組數 = a.length,
長度 = COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,'PRECISION'),
小數位數 = isnull(COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,'Scale'),0),
允許空 = case when a.isnullable=1 then '√'else '' end,
默認值 = isnull(e.text,''),
欄位說明 = isnull(g.[value],'')
FROM
syscolumns a
left join
systypes b
on
a.xusertype=b.xusertype
inner join
sysobjects d
on
a.id=d.id and d.xtype='U' and d.name<>'dtproperties'
left join
syscomments e
on
a.cdefault=e.id
left join
sysproperties g
on
a.id=g.id and a.colid=g.smallid
left join
sysproperties f
on
d.id=f.id and f.smallid=0
where
d.name='要查詢的表' --如果只查詢指定表,加上此條件
order by
a.id,a.colorder
❷ (20) 資料庫設計包括兩個方面的設計內容，它們是______。
A.概念設計和邏輯設計
分析：
資料庫設計的設計內容包括：需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、物理結構設計、資料庫的實施和資料庫的運行和維護。
概念設計
對用戶要求描述的現實世界(可能是一個工廠、一個商場或者一個學校等)，通過對其中諸處的分類、聚集和概括，建立抽象的概念數據模型。這個概念模型應反映現實世界各部門的信息結構、信息流動情況、信息間的互相制約關系以及各部門對信息儲存、查詢和加工的要求等。
所建立的模型應避開資料庫在計算機上的具體實現細節，用一種抽象的形式表示出來。
以擴充的實體—（E-R模型）聯系模型方法為例，第一步先明確現實世界各部門所含的各種實體及其屬性、實體間的聯系以及對信息的制約條件等，從而給出各部門內所用信息的局部描述(在資料庫中稱為用戶的局部視圖)。
第二步再將前面得到的多個用戶的局部視圖集成為一個全局視圖，即用戶要描述的現實世界的概念數據模型。
邏輯設計
主要工作是將現實世界的概念數據模型設計成資料庫的一種邏輯模式，即適應於某種特定資料庫管理系統所支持的邏輯數據模式。與此同時，可能還需為各種數據處理應用領域產生相應的邏輯子模式。這一步設計的結果就是所謂「邏輯資料庫」。
(2)擴展屬性的資料庫設計擴展閱讀：
數據結構設計形成過程：
需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求。
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。
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。
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。
參考資料來源：資料庫設計-網路
❸ 誰知道資料庫優化設計方案有哪些
本文首先討論了基於第三範式的資料庫表的基本設計，著重論述了建立主鍵和索引的策略和方案，然後從資料庫表的擴展設計和庫表對象的放置等角度概述了資料庫管理系統的優化方案。
關鍵詞： 優化（Optimizing） 第三範式（3NF） 冗餘數據（Rendant Data） 索引（Index） 數據分割（Data Partitioning） 對象放置（Object Placement）
1 引言
資料庫優化的目標無非是避免磁碟I/O瓶頸、減少CPU利用率和減少資源競爭。為了便於讀者閱讀和理解，筆者參閱了Sybase、Informix和Oracle等大型資料庫系統參考資料，基於多年的工程實踐經驗，從基本表設計、擴展設計和資料庫表對象放置等角度進行討論，著重討論了如何避免磁碟I/O瓶頸和減少資源競爭，相信讀者會一目瞭然。
2 基於第三範式的基本表設計
在基於表驅動的信息管理系統（MIS）中，基本表的設計規范是第三範式（3NF）。第三範式的基本特徵是非主鍵屬性只依賴於主鍵屬性。基於第三範式的資料庫表設計具有很多優點：一是消除了冗餘數據，節省了磁碟存儲空間；二是有良好的數據完整性限制，即基於主外鍵的參照完整限制和基於主鍵的實體完整性限制，這使得數據容易維護，也容易移植和更新；三是數據的可逆性好，在做連接（Join）查詢或者合並表時不遺漏、也不重復；四是因消除了冗餘數據（冗餘列），在查詢（Select）時每個數據頁存的數據行就多，這樣就有效地減少了邏輯I/O，每個Cash存的頁面就多，也減少物理I/O；五是對大多數事務(Transaction)而言，運行性能好；六是物理設計(Physical Design)的機動性較大，能滿足日益增長的用戶需求。
在基本表設計中，表的主鍵、外鍵、索引設計佔有非常重要的地位，但系統設計人員往往只注重於滿足用戶要求，而沒有從系統優化的高度來認識和重視它們。實際上，它們與系統的運行性能密切相關。現在從系統資料庫優化角度討論這些基本概念及其重要意義：
（1）主鍵(Primary Key)：主鍵被用於復雜的SQL語句時，頻繁地在數據訪問中被用到。一個表只有一個主鍵。主鍵應該有固定值（不能為Null或預設值，要有相對穩定性），不含代碼信息，易訪問。把常用（眾所周知）的列作為主鍵才有意義。短主鍵最佳（小於25bytes），主鍵的長短影響索引的大小，索引的大小影響索引頁的大小，從而影響磁碟I/O。主鍵分為自然主鍵和人為主鍵。自然主鍵由實體的屬性構成，自然主鍵可以是復合性的，在形成復合主鍵時，主鍵列不能太多，復合主鍵使得Join*作復雜化、也增加了外鍵表的大小。人為主鍵是，在沒有合適的自然屬性鍵、或自然屬性復雜或靈敏度高時，人為形成的。人為主鍵一般是整型值（滿足最小化要求），沒有實際意義，也略微增加了表的大小；但減少了把它作為外鍵的表的大小。
（2）外鍵（Foreign Key）：外鍵的作用是建立關系型資料庫中表之間的關系（參照完整性），主鍵只能從獨立的實體遷移到非獨立的實體，成為後者的一個屬性，被稱為外鍵。
（3）索引(Index)：利用索引優化系統性能是顯而易見的，對所有常用於查詢中的Where子句的列和所有用於排序的列創建索引，可以避免整表掃描或訪問，在不改變表的物理結構的情況下，直接訪問特定的數據列，這樣減少數據存取時間；利用索引可以優化或排除耗時的分類*作；把數據分散到不同的頁面上，就分散了插入的數據；主鍵自動建立了唯一索引，因此唯一索引也能確保數據的唯一性（即實體完整性）；索引碼越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代價：有空間開銷，建立它也要花費時間，在進行Insert、Delete和Update*作時，也有維護代價。索引有兩種：聚族索引和非聚族索引。一個表只能有一個聚族索引，可有多個非聚族索引。使用聚族索引查詢數據要比使用非聚族索引快。在建索引前，應利用資料庫系統函數估算索引的大小。
① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的數據頁按物理有序儲存，佔用空間小。選擇策略是，被用於Where子句的列：包括范圍查詢、模糊查詢或高度重復的列（連續磁碟掃描）；被用於連接Join*作的列；被用於Order by和Group by子句的列。聚族索引不利於插入*作，另外沒有必要用主鍵建聚族索引。
② 非聚族索引（Nonclustered Index）：與聚族索引相比，佔用空間大，而且效率低。選擇策略是，被用於Where子句的列：包括范圍查詢、模糊查詢（在沒有聚族索引時）、主鍵或外鍵列、點（指針類）或小范圍（返回的結果域小於整表數據的20%）查詢；被用於連接Join*作的列、主鍵列（范圍查詢）；被用於Order by和Group by子句的列；需要被覆蓋的列。對只讀表建多個非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是創建索引要耗費時間，二是索引要佔有大量磁碟空間，三是增加了維護代價（在修改帶索引的數據列時索引會減緩修改速度）。那麼，在哪種情況下不建索引呢？對於小表（數據小於5頁）、小到中表（不直接訪問單行數據或結果集不用排序）、單值域（返回值密集）、索引列值太長（大於20bitys）、容易變化的列、高度重復的列、Null值列，對沒有被用於Where子語句和Join查詢的列都不能建索引。另外，對主要用於數據錄入的，盡可能少建索引。當然，也要防止建立無效索引，當Where語句中多於5個條件時，維護索引的開銷大於索引的效益，這時，建立臨時表存儲有關數據更有效。
批量導入數據時的注意事項：在實際應用中，大批量的計算（如電信話單計費）用C語言程序做，這種基於主外鍵關系數據計算而得的批量數據（文本文件），可利用系統的自身功能函數（如Sybase的BCP命令）快速批量導入，在導入資料庫表時，可先刪除相應庫表的索引，這有利於加快導入速度，減少導入時間。在導入後再重建索引以便優化查詢。
（4）鎖：鎖是並行處理的重要機制，能保持數據並發的一致性，即按事務進行處理；系統利用鎖，保證數據完整性。因此，我們避免不了死鎖，但在設計時可以充分考慮如何避免長事務，減少排它鎖時間，減少在事務中與用戶的交互，杜絕讓用戶控制事務的長短；要避免批量數據同時執行，尤其是耗時並用到相同的數據表。鎖的徵用：一個表同時只能有一個排它鎖，一個用戶用時，其它用戶在等待。若用戶數增加，則Server的性能下降，出現「假死」現象。如何避免死鎖呢？從頁級鎖到行級鎖，減少了鎖徵用；給小表增加無效記錄，從頁級鎖到行級鎖沒有影響，若在同一頁內競爭有影響，可選擇合適的聚族索引把數據分配到不同的頁面；創建冗餘表；保持事務簡短；同一批處理應該沒有網路交互。
（5）查詢優化規則：在訪問資料庫表的數據(Access Data)時，要盡可能避免排序（Sort）、連接(Join)和相關子查詢*作。經驗告訴我們，在優化查詢時，必須做到：
① 盡可能少的行；
② 避免排序或為盡可能少的行排序，若要做大量數據排序，最好將相關數據放在臨時表中*作；用簡單的鍵（列）排序，如整型或短字元串排序；
③ 避免表內的相關子查詢；
④ 避免在Where子句中使用復雜的表達式或非起始的子字元串、用長字元串連接；
⑤ 在Where子句中多使用「與」（And）連接，少使用「或」(Or)連接；
⑥ 利用臨時資料庫。在查詢多表、有多個連接、查詢復雜、數據要過濾時，可以建臨時表（索引）以減少I/O。但缺點是增加了空間開銷。
除非每個列都有索引支持，否則在有連接的查詢時分別找出兩個動態索引，放在工作表中重新排序。
3 基本表擴展設計
基於第三範式設計的庫表雖然有其優越性（見本文第一部分），然而在實際應用中有時不利於系統運行性能的優化：如需要部分數據時而要掃描整表，許多過程同時競爭同一數據，反復用相同行計算相同的結果，過程從多表獲取數據時引發大量的連接*作，當數據來源於多表時的連接*作；這都消耗了磁碟I/O和CPU時間。
尤其在遇到下列情形時，我們要對基本表進行擴展設計：許多過程要頻繁訪問一個表、子集數據訪問、重復計算和冗餘數據，有時用戶要求一些過程優先或低的響應時間。
如何避免這些不利因素呢？根據訪問的頻繁程度對相關表進行分割處理、存儲冗餘數據、存儲衍生列、合並相關表處理，這些都是克服這些不利因素和優化系統運行的有效途徑。
3.1 分割表或儲存冗餘數據
分割表分為水平分割表和垂直分割表兩種。分割表增加了維護數據完整性的代價。
水平分割表：一種是當多個過程頻繁訪問數據表的不同行時，水平分割表，並消除新表中的冗餘數據列；若個別過程要訪問整個數據，則要用連接*作，這也無妨分割表；典型案例是電信話單按月分割存放。另一種是當主要過程要重復訪問部分行時，最好將被重復訪問的這些行單獨形成子集表（冗餘儲存），這在不考慮磁碟空間開銷時顯得十分重要；但在分割表以後，增加了維護難度，要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新，這也會增加額外的磁碟I/O開銷。
垂直分割表（不破壞第三範式），一種是當多個過程頻繁訪問表的不同列時，可將表垂直分成幾個表，減少磁碟I/O（每行的數據列少，每頁存的數據行就多，相應佔用的頁就少），更新時不必考慮鎖，沒有冗餘數據。缺點是要在插入或刪除數據時要考慮數據的完整性，用存儲過程維護。另一種是當主要過程反復訪問部分列時，最好將這部分被頻繁訪問的列數據單獨存為一個子集表（冗餘儲存），這在不考慮磁碟空間開銷時顯得十分重要；但這增加了重疊列的維護難度，要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新，這也會增加額外的磁碟I/O開銷。垂直分割表可以達到最大化利用Cache的目的。
總之，為主要過程分割表的方法適用於：各個過程需要表的不聯結的子集，各個過程需要表的子集，訪問頻率高的主要過程不需要整表。在主要的、頻繁訪問的主表需要表的子集而其它主要頻繁訪問的過程需要整表時則產生冗餘子集表。
注意，在分割表以後，要考慮重新建立索引。
3.2 存儲衍生數據
對一些要做大量重復性計算的過程而言，若重復計算過程得到的結果相同（源列數據穩定，因此計算結果也不變），或計算牽扯多行數據需額外的磁碟I/O開銷，或計算復雜需要大量的CPU時間，就考慮存儲計算結果（冗餘儲存）。現予以分類說明：
若在一行內重復計算，就在表內增加列存儲結果。但若參與計算的列被更新時，必須要用觸發器更新這個新列。
若對表按類進行重復計算，就增加新表（一般而言，存放類和結果兩列就可以了）存儲相關結果。但若參與計算的列被更新時，就必須要用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新這個新表。
若對多行進行重復性計算（如排名次），就在表內增加列存儲結果。但若參與計算的列被更新時，必須要用觸發器或存儲過程更新這個新列。
總之，存儲冗餘數據有利於加快訪問速度；但違反了第三範式，這會增加維護數據完整性的代價，必須用觸發器立即更新、或存儲過程或應用代碼批量更新，以維護數據的完整性。
3.3 消除昂貴結合
對於頻繁同時訪問多表的一些主要過程，考慮在主表內存儲冗餘數據，即存儲冗餘列或衍生列（它不依賴於主鍵），但破壞了第三範式，也增加了維護難度。在源表的相關列發生變化時，必須要用觸發器或存儲過程更新這個冗餘列。當主要過程總同時訪問兩個表時可以合並表，這樣可以減少磁碟I/O*作，但破壞了第三範式，也增加了維護難度。對父子表和1：1關系表合並方法不同：合並父子表後，產生冗餘表；合並1：1關系表後，在表內產生冗餘數據。
4 資料庫對象的放置策略
資料庫對象的放置策略是均勻地把數據分布在系統的磁碟中，平衡I/O訪問，避免I/O瓶頸。
⑴ 訪問分散到不同的磁碟，即使用戶數據盡可能跨越多個設備，多個I/O運轉，避免I/O競爭，克服訪問瓶頸；分別放置隨機訪問和連續訪問數據。
⑵ 分離系統資料庫I/O和應用資料庫I/O。把系統審計表和臨時庫表放在不忙的磁碟上。
⑶ 把事務日誌放在單獨的磁碟上，減少磁碟I/O開銷，這還有利於在障礙後恢復，提高了系統的安全性。
⑷ 把頻繁訪問的「活性」表放在不同的磁碟上；把頻繁用的表、頻繁做Join*作的表分別放在單獨的磁碟上，甚至把把頻繁訪問的表的欄位放在不同的磁碟上，把訪問分散到不同的磁碟上，避免I/O爭奪；
⑸ 利用段分離頻繁訪問的表及其索引（非聚族的）、分離文本和圖像數據。段的目的是平衡I/O，避免瓶頸，增加吞吐量，實現並行掃描，提高並發度，最大化磁碟的吞吐量。利用邏輯段功能，分別放置「活性」表及其非聚族索引以平衡I/O。當然最好利用系統的默認段。另外，利用段可以使備份和恢復數據更加靈活，使系統授權更加靈活。
❹ 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」。
❺ 求SQL表擴展欄位屬性的思路
大家在使用SQL Server開發的時候一定會遇到這樣的需求，那就是通過Table_Name1表的兩個欄位Column1、Column2來查詢在Table_Name2表中符合這兩個條件的記錄，並返回Table_Name2中的欄位Column3，面對這樣的需求，你也許會說使用表連接就可以了，對的，沒錯，我也是這樣想的，但是有的時候往往要面對不同的突發情況，那就是並不是一定會Column1與Column2是全匹配的查詢，可能中間還需要一些邏輯的處理，比如字元串的截取後再匹配等等。這個時候我們通常會在SQL Server中寫一個函數，這個函數接收兩個參數：Column1、Column2，函數體裡面做一些邏輯處理，在通過處理好的參數去查詢Table_Name2表，並返回相應的值。很好，那下面我們來計算下圖中數據的查詢情況。假設表1的數據有50W，表2的數據有4W，在表2沒有索引的條件下，查詢的復雜度就有50W*4W了，兩個表都需要做全表掃描，表2的全表掃描就會達到50W次。（圖1：需求說明）優化1：這一個優化，每個開發人員都知道，那就是對表2的兩個查詢欄位分別建立索引。這樣的優化和之前相比，性能將會提高N個等級。優化2：這第二個優化方法是使用SQL Server的復合索引，在表2上創建一個復合索引，這個符合索引包括需要查詢的兩個欄位，其實就是把兩個欄位的內容生成一個索引，其中索引包含了兩個索引的排序。優化3：這第三個優化方法是使用SQL Server2005之後版本才有的索引-包含性索引（Include），就是在優化2的基礎上，把需要返回的欄位也一起放入到索引中，這樣的查詢就只需要查詢索引就夠了，不需要再讀取數據頁了，減少磁碟的IO消耗。不過這個方法也不是萬能，因為有時可能返回的欄位會比較多，有時幾個欄位加起來的長度有可能超出了900個字元（索引大小范圍），如果想了解可以進入：SQL Server 索引中include的魅力（具有包含性列的索引）優化4：在不考慮一些分區、分表、分到不同的磁碟等優化方式的情況下，我們是否還能進一步優化我們的查詢呢？這就是這篇文章想要告訴你的，因為我們的回答是：有的。那就是通過SQLCLR的UDT，把表2的數據一次性載入到內存，那麼在進行表1查詢的時候，我們不需要通過B+樹來查詢數據了，直接到內存中查詢，這樣之所以快是因為操作內存要比操作磁碟要快得多。這其中會有些局限性和缺點，具體見下面的缺點描述。設計思路1、去資料庫中把表2讀取出來，並放到private static readonly IDictionary<string, string> resultCollectionDic的靜態變數中。在資料庫服務啟動的時候是會初始化2、SQLCLR函數的，所以在啟資料庫服務的時候，也一起把表2的數據保存到了內存當中了。3、上面的查詢中包括了兩個欄位Column1、Column2和一個返回欄位Column3，那麼我們如何把這些數據保存到IDictionary字典當中呢？我的做法就是把Column1、Column2的中間加一個字元「+」，把這個字元串作為Key值，把Column3這個返回值做為Value，這樣就解決了多個And的查詢的問題。這個會有些局限性，具體可以見下面的缺點描述。在函數FunctionImsi2HLR2中傳進的兩個字元後，就要進行上面的拼湊方式來拼湊Key值，再到IDictionary中查詢。
❻ 資料庫表的擴展屬性主要包括哪些
數據：實際上就是描述事物的符號記錄.
數據的特點：有一定的結構,有型與值之分,如整型、實型、字元型等.而數據的值給出了符合定型的值,如整型值15.
資料庫：是數據的集合,具有統一的結構形式並存放於統一的存儲介質內,是多種應用數據的集成,並可被各個應用程序共享.
資料庫存放數據是按數據所提供的數據模式存放的,具有集成與共享的特點.
資料庫管理系統：一種系統軟體,負責資料庫中的數據組織、數據操縱、數據維護、控制及保護和數據服務等,是資料庫的核心.
資料庫管理系統功能：
（1）數據模式定義：即為資料庫構建其數據框架；
❼ 關系型資料庫中對於不確定屬性怎麼設計
紙上談兵，沒有結論，你這問題本身就有問題！
1、設計庫表時，各欄位屬性一定要確定
2、資料庫表欄位在確定後，一般不要進行屬性變更，很麻煩的！
你還是找個實際的資料庫實例來研究吧