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。
⑵ SQL建表概念模型和物理模型的例子
T-SQL創建資料庫語法如下
use master
go
( 這是判斷資料庫是否存在 ，存在就銷毀 )
if exists(select * from sysdatabases where name='資料庫名轎遲悉')
drop database 資料庫名
go
create database 資料庫名
on
(
name='主資料庫文件的邏輯名稱', 如stuDB_data
filename='主數據的物理名稱', 如D:\stu\stuDB_data.mdf
size=3, --主數據的初始大小
maxsize=10, 主數據文件的增長最大值
filegrowth=15% 主數據文件的增長率
)
log on (這是日誌文件)
(
name='', 如stuDB_log
filename='', 如D:\stu\stuDB_log.ldf
.... （同上面的參數）
)
go
---在來就是創建表了
use stuDB ----將當前的資料庫設置為stuDB,以便在stuDB資料庫閉乎中創建表
go
---判斷是否存在表，存在就銷毀
if exists(select * from sysobjects where name='表名')
drop table 表名
go
create table 表名
（
欄位1 數據類型 列的特徵,
欄位2 數據旦拿類型 列的特徵,
欄位3 數據類型 列的特徵,
）
go
如創建學員成績表
create table stuMarks
（
ExamNO char(7) not null, --考號
stuNo char(6) not null, --學號
writtenExam int not null, --筆試成績
labExam int not null --機試成績
）
go
⑶ 關於SQL的 E-R模型有什麼作用
關系資料庫或者ER圖,這其實是以實體(個體,類)為基礎的物理語言,因為關系是實體之間的關系,是由實體來(聯合)定義的,所以是實體在先,關系在後的.
當然,也有所謂的純關系項,比如學生成績(數學分數),既不屬於學生,也不屬於課程,而是它們的關系存在.
這個模型,對於實體自身的表達,又有兩種方式,一種是通過共相(屬性)的交集合來描述,表現在資料庫中就是主鍵是組合李拆皮碼,另一種方式是個體指稱方式,就是通過對個體命名,比如編一個流水號作為主鍵.它基本上就是現在關系資料庫的表達框架.
值得一提的是屬性,它其實是一個抽象概念(共相),具有排中律的性質,比如人的屬性中,善良應該是最基本的一個屬性,但卻無法在資料庫中使用,因為許多人我御凳們無法斷定他是否善良,不滿足排中律就不能用.
所以又可以說,ER模型又是以屬性(共相)為基礎的模型,每個屬性的可測量性可賦值是它的一個重要要求.滿足排中律只是上述一個最簡單的形式.這個要求限制了實體哪差的表達.
這個實體有屬性,而無行為,它只是一個被加工的對象.這個實體對象就是我們企業模型中的數據模型所要表達的,或者是最終表達的,這個ER模型好像更適合一種靜態的模型表達.我感到,每個關系都是實體的一次聚集,它正是發生動作和表達動作的時候.所以,這個ER模型與微分方程的表達思想非常接近,核心是數據狀態決定功能,決定活動和控制,所以它是太機械的決定論問題,難以容納隨機因素的世界模型表達.
⑷ 簡述一下SQL Server 資料庫的物理結構
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
⑸ 資料庫按數據的組織方式來分可以分為哪三種模型
1、層次模型：
①有且只有一個結點沒有雙親結點（這個結點叫根結點）。
②除根結點外的其他結點有且只有一個雙親結點。
層次模型中的記錄只能組織成樹的集合而不能是任意圖的集合。在層次模型中,記錄的組織不再是一張雜亂無章的圖，而是一棵"倒長"的樹。
2、網狀模型 ：
①允許一個以上的結點沒有雙親結點。
②一個結點可以有多個雙親結點。
網狀模型中的數據用記錄的集合來表示，數據間的聯系用鏈接（可看作指針）來表示。資料庫中的記錄可被組織成任意圖的集合。
3、關系模型：
關系模型用表的集合來表示數據和數據間的聯系。
每個表有多個列，每列有唯一的列名。
在關系模型中，無論是從客觀事物中抽象出的實體，還是實體之間的聯系,都用單一的結構類型
(5)sql中的概念模型是擴展閱讀
1、無條件查詢
例：找出所有學生的的選課情況
SELECT st_no，su_no
FROM score
例：找出所有學生的情況
SELECT*
FROM student
「*」為通配符，表示查找FROM中所指出關系的所有屬性的值。
2、條件查詢
條件查詢即帶有WHERE子句的查詢，所要查詢的對象必須滿足WHERE子句給出的條件。
例：找出任何一門課成績在70以上的學生情況、課號及分數
SELECT UNIQUE student.st_class，student.st_no，student.st_name，student.st_sex，student.st_age，score.su_no，score.score
FROM student，score
WHERE score.score>=70 AND score.stno=student,st_no
這里使用UNIQUE是不從查詢結果集中去掉重復行，如果使用DISTINCT則會去掉重復行。另外邏輯運算符的優先順序為NOT→AND→OR。
例：找出課程號為c02的，考試成績不及格的學生
SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=『c02』AND score<60
3、排序查詢
排序查詢是指將查詢結果按指定屬性的升序(ASC)或降序(DESC)排列，由ORDER BY子句指明。
例：查找不及格的課程，並將結果按課程號從大到小排列
SELECT UNIQUE su_no
FROM score
WHERE score<60
ORDER BY su_no DESC
4、嵌套查詢
嵌套查詢是指WHERE子句中又包含SELECT子句，它用於較復雜的跨多個基本表查詢的情況。
例：查找課程編號為c03且課程成績在80分以上的學生的學號、姓名
SELECT st_no，st_name
FROM student
WHERE stno IN (SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=『c03』 AND score>80 )
這里需要明確的是：當查詢涉及多個基本表時用嵌套查詢逐次求解層次分明，具有結構程序設計特點。在嵌套查詢中，IN是常用到的謂詞。若用戶能確切知道內層查詢返回的是單值，那麼也可用算術比較運算符表示用戶的要求。
5、計算查詢
計算查詢是指通過系統提供的特定函數(聚合函數)在語句中的直接使用而獲得某些只有經過計算才能得到的結果。常用的函數有：
COUNT(*) 計算元組的個數
COUNT(列名) 對某一列中的值計算個數
SUM(列名) 求某一列值的總和(此列值是數值型)
AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是數值型)
MAX(列名) 求某一列值中的最大值
MIN(列名) 求某一列值中的最小值
例：求男學生的總人數和平均年齡
SELECT COUNT(*)，AVG(st_age)
FROM student
WHERE st_sex=『男』
例：統計選修了課程的學生的人數
SELECT COUNT(DISTINCT st_no)
FROM score
注意：這里一定要加入DISTINCT，因為有的學生可能選修了多門課程，但統計時只能按1人統計，所以要使用DISTINCT進行過濾。
⑹ 電子商務SQL資料庫設計的問題
(1)需求分析，形成用戶需求規約、索引結構和數據的存放次序與位邏輯等)，即用戶要描述的現實世界的概念數據模型，通過對其中住處的分類。一般，第一步先明確現實世界各部門所含的各種實體及其屬性，運行一些典型的應用任務來驗證資料庫設計的正確性和合理性。
(2)概念設計。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，即適應於某種特定資料庫管理系統所支持的邏輯數據模式。因此、一個商場或者一個學校等)、實體間的聯系以及對信息的制約條件等，可能就需要返回到前面去進行修改，在做上述資料庫設計時就應考慮到今後修改設計的可能性和方便性.
(3)邏輯設計、聚集和概括、信息間的互相制約關系以及各部門對信息儲嫌尺正存。
(5)驗證設計，建立抽象的概念數據模型，資料庫的設計過程大致可分資料庫設計為5個步驟;根據特定資料庫管理系統所提供的多種存儲結構和存取方法等依賴於具體計算機結構的各項困戚物理設計措施、范圍。
(4)物理設計。當設計的某步發現問題時、存取方法和存取路徑等;對用戶要求描述的現實世界(可能是一個工廠，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、信息流動情況，弄清所用數據的種類。這個概念模型應反映現實世界各部門的信息結構，一個芹悔大型資料庫的設計過程往往需要經過多次循環反復;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：
⑺ 自考SQL名詞解釋：數據模型，關系，視圖，事務
模型是對現實世界的抽象。在資料庫技術中，表示實體類型及實體類型間聯系的模型稱為「數據模型」。
數據模型是資料庫管理的教學形式框架，是用來描述一組數據的概念和定義，包括三個方面：
1、概念數據模型（Conceptual Data Model）：這是面向資料庫用戶的實現世界的數據模型，主要用來描述世界的概念化結構，它使資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據以及數據之間的聯系等，與具體的DBMS無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型，才能在DBMS中實現。
2、邏輯數據模型（Logixal Data Model）:這是用戶從資料庫所看到的數據模型，是具體的DBMS所支持的數據模型，如網狀數據模型、層次數據模型等等。此模型既要面向擁護，又要面向系統。
3、物理數據模型（Physical Data Model）:這是描述數據在儲存介質上的組織結構的數據模型，它不但與具體的DBMS有關，而且還與操作系統和硬體有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有起對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作又系統自動完成，而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。 表關系
可以在資料庫關系圖中的表間創建關系以顯示某個表中的列如何鏈接到另一表中的列。
表與表之間存在三種類型的關系：一對多關系、多對多關系、一對一關系、 一對多關系。 視圖和數據表很像，不過不同的是，視圖是根據一定的約束從一個或多個數據表裡面取出數據，其實視圖就是幫你一個忙，將你經常用的sql語句集成了而已，有點類似編程裡面的函數。
視圖同自定義函數很相似，不同的是select視圖的時候，後面不用跟（）
資料庫事務是指作為單個邏輯工作單元執行的一系列操作。
⑻ SQL重點知識
根據模型應用目的的不同，數據模型可以分為兩類：一類是概念模型，是按用戶的觀點來對數據和信息進行抽象；另一類是結構數據模型，是按計算機的觀點建模。
結構數據模型直接描述資料庫中數據的邏輯結構，常用的結構數據模型有層次模型、網狀模型、關系模型、面向對象模型
觸發器有三種類型，即INSERT類型、UPDATE類型、DELETE類型
如果要計算表中的行數，可以使用聚合函數COUNT( )
向表中添加數據應使用INSERT命令，更新資料庫UPDATE命令
資料庫的類型有四種分別為：資料庫備份、事務日誌備份、差異備份、文件和文件組備份
DTS是指數據轉換服
為了實現安全性，每個網路用戶在訪問SOL資料庫之前，都必須經過兩個階段的檢驗：身份驗證和許可權驗證，其中身份驗證分為Windows驗證模式和混合驗證模式
全局變數的名稱以@@字元開始，局部變數以@字元開始
資料庫的還原模型分別是簡單還原，完全還原，批日誌還原
行注釋的符號為 ， ；塊注釋的符號位 /**/ ， 角色 是將用戶組成一個集體授權的單一單元
使用索引可以減少檢索時間，根據索引的存儲結構不同分為：簇集索引和非簇集索引
命令truncate table的功能是清空資料庫
許可權分為對象許可權，語言許可權，隱含許可權
求最大值的函數是MAX，最小值是MIN
數據完整性可以分為實體完整性、值域完整性、引用完整性、用戶自定義完整性，其中主鍵可以實現實體完整性
模糊查詢符號%代表任意字元查詢條件
實現數據完整性的途徑有約束、默認、規則、存儲過程
資料庫系統的特點分別是資料庫的結構化、數據共享、數據獨立性、數據可控冗餘度
在表中，主鍵是指表中的某一列，該列的值唯一表示一行
SQL文件包括：數據文件（.mdf或者.ndf）和日誌文件
資料庫管理系統，簡稱DBMS，它是指幫助用戶建立、使用、和管理資料庫的軟體系統
DB：資料庫
DBA：資料庫管理員
修改某張表的結構使用的關鍵字是ALTER，修改表中數據用UPDATE
事物的操作必須具備以下四個屬性：原子性，一致性，隔離性，永久性
索引的順序和數據表的物理順序相同的索引是聚集索引
備份資料庫的兩種方式是備份資料庫和備份事務日誌
差異備份只記錄自上次完整資料庫備份後發生更改的數據
所有的資料庫都有一個主數據文件和一個或多個事物日誌文件，此外，還可能有次要數據文件
SQL服務包括有主服務、代理服務、…
SQL有兩類資料庫：系統資料庫和用戶資料庫
索引類型分為：唯一索引、簇集索引和非簇集索引
SQL中編程語言是Transact-sql
在SELECT語句的FROM子句中最多可以指定256個表或視圖，相互之間要用逗號分隔
資料庫管理系統的數據語言分為：DDL,DML,DCL,
創建資料庫的語言是create database,修改資料庫的語言是alter database
用戶對數據進行添加、修改、和刪除時，自動執行的存儲過程為觸發器
索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。
視圖是虛表，是從一個或幾個基本表（或視圖）中導出的表，在系統的數據字典中僅存放了視圖的定義，不存放視圖對應的數據。
存儲過程是一組為了完成特定功能的SQL語句集，經編譯後存儲在資料庫中。用戶通過指定存儲過程的名字並給出參數（如果該存儲過程帶有參數）來執行它。存儲過程是資料庫中的一個重要對象，任何一個設計良好的資料庫應用程序都應該用到存儲過程。
⑼ 誰能告訴我SQL資料庫如何建模
先建概念模型，可用ER或者EER表達，
再建立邏輯模型，是ER或者EER的衍生，（概念模型和邏輯模型有時可以一步到位）
最後再用軟體轉為物理模型，然後資料庫就自動生成了。
⑽ SQL里的cdm和pdm是什麼東西怎麼對它們寫實訓小結呀
概念數據模型(CDM)
信息系統的概念設計工具，即實體-聯系圖（E-R圖），CDM就是以其自身方式來描述E-R圖。此時不考慮物理實現的細節，只表示資料庫的整體邏輯結構，獨立於任何軟體和數據存儲結構。
物理數據模型(PDM)
PDM考慮了資料庫的物理實現，包括軟體和數據存儲結構。
PDM的對象：表（Table）、表中的列（Table column）、主碼和外碼（Primary & Foreign key）、參照（Reference）、索引（Index）、視圖（View）等。
1． 創建一個CDM項目，設置其屬性。
2． 定義域（Domain）：一般在開始之前，我們要為CDM模型定義一些域，域的作用有些像元數據，它定義了某一類數據的數據結構。通過定義一個域，你就定義了一種數據結構，你可以在項目中引用它。這樣做的好處時，一旦你改動了一個域的屬性，整個項目中所有引用處都跟著改變。例如，你定義一個名稱為my_money的域，數據類型為money，整數位數為8，小數位數為3。你在數據項（DataItem）pay和get中引用了money的域後，該數據項的數據類型自動變為money。如果某一天你增加money類型的小數位數，那麼你只需要改一下my_money這個域，所有引用了my_money這個域的數據項的數據類型都將改變。
3． 建立實體：建立一個實體後，設置屬性，修改名稱，增加attributes，每一個attribute在CDM中就是一個數據項（DataItem）,轉換成PDM後就像當於表中的一個欄位。在屬性欄里你可以對任意一個attribute設置它的一些特性。分別是DataType，Domain，M，P，D。DataType就是數據類型，如果引用了域就不需要設置。Domain就是引用域。M，P，D分別是：是否必填，是否為主鍵，是否可顯，這三個屬性可多選，當你選擇P後，M也自動選擇，同時在Identifiers里也多出一個標識符。標識符的作用也比較大，在relationship中，是以它為對應。
4． 建立聯系（relationship）：選擇relationship後進行拖拉可在兩個實體間建立一種聯系，雙擊聯系將顯示其屬性，可在其中設置兩個實體之間的關系，這些關系包括，一對一，一對多，多對一，多對多。例如，class表和student表，是一對多關系，這種一對多的實體關系轉換成PDM後，第一個實體的主鍵將做為第二個實體的外鍵存放，例如class表的主鍵class_id將作做stuent的外鍵。
5． 建立子模型:子模型相當於我們平時所說的實體關系表，ER圖中的菱形部分。子模型用在多對多關系中。如class表和teacher表，它們之間就是一個多對多關系，為實現這兩個實體之間的聯系就需要建立一個子模型，建立子模型用association link將多個實體聯系起來。PDM中子模型也是一個物理表，與它聯系的每個實體的主鍵都是子模型表的欄位。同時子模型也可以增加一些其它的attribute。
6． 建立繼承關系：繼承關系與我們在編程中的繼承類似，以父實體為基準，所有子實體將擁有父實體中的所有attribute。子實體中可定義其它attribute，以區別於其它子實體。