数据库表格式设计_数据库如何设计

Ⅰ 数据库表的设计

用户表：{用户编号(PK)，用户名，密码，用户类别, 所属专业号(FK)}
课程表：{课程编号(PK)，课程名，用户编号(FK) ,学分}
院系：{院系编号(PK)，院名}
专业：{专业号(PK)，专业名称 ,专业简介 ,总学时,所属院号(FK)}
参考书：{索书号(PK)，课程编号(FK)，ISBN/ISSN，责任者，出版日期，校图书馆连接地址，电子书连接地址}
专业课程表{专业号,课程编号} 联合主键

Ⅱ 怎样用excel制作一个小型数据库表格

步骤：
1、建立左表，在A:E列输入数据，在F和G列输入公式。
2、按CTRL+A，复制；打开2日空白表，按CTRL+A，粘帖；
将2日表中C:E列数据清除，在C2输入公式“=VLOOKUP('2日'!A2,'1日'!$A:$F,6,FALSE)”，用右下角填充柄向下复制到C8导入1日期末库存；
在D和E列输入2日数据，以显示2日状况；3日及以后照此处理。
3、使用“记录单”（以2日表为例）：
1）选中表中任一非空单元格，点选“数据/记录单”。
2）查找资料：点“上一条”或“下一条”按钮，找到需要资料；或点“条件”，在“品名”或“价格”框输入品名或价格，点“上一条”也可查到需要资料。
3）添加项目：点“新建”钮，在空框输入品名等有关信息，再点“新建”钮，即可在2日表添加新项目。
4）删除项目：找到拟删项目，点“删除”钮，即可删除2日表已有项目。

Ⅲ 电商项目---数据库表设计

CREATE TABLE `mmall_user` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户表id',

`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',

`password` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户密码，MD5加密',

`email` varchar(50) DEFAULT NULL,

`phone` varchar(20) DEFAULT NULL,

`question` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '找回密码问题',

`answer` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '找回密码答案',

`role` int(4) NOT NULL COMMENT '角色0-管理员,1-普通用户',

`create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime NOT NULL COMMENT '最后一次更新时间',

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `user_name_unique` (`username`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_proct` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id',

`category_id` int(11) NOT NULL COMMENT '分类id,对应mmall_category表的主键',

`name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '商品名称',

`subtitle` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品副标题',

`main_image` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '产品主图,url相对地址',

`sub_images` text COMMENT '图片地址,json格式,扩展用',

`detail` text COMMENT '商品详情',

`price` decimal(20,2) NOT NULL COMMENT '价格,单位-元保留两位小数',

`stock` int(11) NOT NULL COMMENT '库存数量',

`status` int(6) DEFAULT '1' COMMENT '商品状态.1-在售 2-下架 3-删除',

`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=30 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_category` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '类别Id',

`parent_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '父类别id当id=0时说明是根节点,一级类别',

`name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '类别名称',

`status` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '类别状态1-正常,2-已废弃',

`sort_order` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '排序编号,同类展示顺序,数值相等则自然排序',

`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100031 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_order` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单id',

`order_no` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',

`user_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',

`shipping_id` int(11) DEFAULT NULL,

`payment` decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '实际付款金额,单位是元,保留两位小数',

`payment_type` int(4) DEFAULT NULL COMMENT '支付类型,1-在线支付',

`postage` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '运费,单位是元',

`status` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态:0-已取消-10-未付款，20-已付款，40-已发货，50-交易成功，60-交易关闭',

`payment_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '支付时间',

`send_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '发货时间',

`end_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '交易完成时间',

`close_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '交易关闭时间',

`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE KEY `order_no_index` (`order_no`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=118 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_order_item` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单子表id',

`user_id` int(11) DEFAULT NULL,

`order_no` bigint(20) DEFAULT NULL,

`proct_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '商品id',

`proct_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',

`proct_image` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片地址',

`current_unit_price` decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '生成订单时的商品单价，单位是元,保留两位小数',

`quantity` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '商品数量',

`total_price` decimal(20,2) DEFAULT NULL COMMENT '商品总价,单位是元,保留两位小数',

`create_time` datetime DEFAULT NULL,

`update_time` datetime DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `order_no_index` (`order_no`) USING BTREE,

KEY `order_no_user_id_index` (`user_id`,`order_no`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=135 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_cart` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` int(11) NOT NULL,

`proct_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '商品id',

`quantity` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '数量',

`checked` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '是否选择,1=已勾选,0=未勾选',

`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `user_id_index` (`user_id`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=127 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_pay_info` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',

`order_no` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',

`pay_platform` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '支付平台:1-支付宝,2-微信',

`platform_number` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '支付宝支付流水号',

`platform_status` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '支付宝支付状态',

`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=61 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `mmall_shipping` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户id',

`receiver_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '收货姓名',

`receiver_phone` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '收货固定电话',

`receiver_mobile` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '收货移动电话',

`receiver_province` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '省份',

`receiver_city` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '城市',

`receiver_district` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '区/县',

`receiver_address` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '详细地址',

`receiver_zip` varchar(6) DEFAULT NULL COMMENT '邮编',

`create_time` datetime DEFAULT NULL,

`update_time` datetime DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=30 DEFAULT CHARSET=utf8;

GitHub 地址：https://github.com/Andy-leoo/NewBieJavaPro.git

Ⅳ sql数据库如何设计表的格式

基础表矿井产量分类回采煤量
掘进煤量
其他煤量
煤种分类贫煤
贫瘦煤
…
指标名称 11 入洗量
12 精煤
121 精煤级别
8级
9级
…
122 精煤种类
肥精
焦精
…
13 中煤
14 煤泥

月计划年月
矿井产量分类
煤种分类
计划量
实际发生日期
矿井产量分类
煤种分类
指标
产量
预算内，预算外还要具体了解一下吧

Ⅳ 数据库表结构设计，常见的数据库管理系统

一、数据场景 1、表结构简介任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题，比如Redis缓存系统热点数据，ClickHouse解决海量数据的实时分析，MySQL关系型数据库存储结构化数据。数据的存储则需要设计对应的表结构，清楚的表结构，有助于快速开发业务，和理解系统。表结构的设计通常从下面几个方面考虑：业务场景、设计规范、表结构、字段属性、数据管理。
2、用户场景
例如存储用户基础信息数据，通常都会下面几个相关表结构：用户信息表、单点登录表、状态管理表、支付账户表等。
用户信息表
存储用户三要素相关信息：姓名，手机号，身份证，登录密码，邮箱等。
CREATE TABLE `ms_user_center` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `user_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户名', `real_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名', `pass_word` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密码', `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号', `email` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱', `head_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户头像URL', `card_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号', `user_sex` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '用户性别:0-女,1-男', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'; 单点登录表
用意是在多个业务系统中，用户登录一次就可以访问所有相互信任的业务子系统，是聚合业务平台常用的解决方案。
CREATE TABLE `ms_user_sso` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `sso_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点信息编号ID', `sso_code` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点登录码,唯一核心标识', `log_ip` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '登录IP地址', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户单点登录表'; 状态管理表
系统用户在使用时候可能出现多个状态，例如账户冻结、密码锁定等，把状态聚合到一起，可以更加方便的管理和验证。
CREATE TABLE `ms_user_status` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `account_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '账户状态：0-冻结,1-未冻结', `real_name_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '实名认证状态：0-未实名,1-已实名', `pay_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '支付密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '钱包密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '钱包是否冻结:0-冻结,1-未冻结', `email_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮箱状态:0-未激活,1-激活', `message_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '短信提醒开启：0-未开启,1-开启', `letter_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '站内信提醒开启：0-未开启,1-开启', `emailmsg_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮件提醒开启：0-未开启,1-开启', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户状态表'; 支付账户表
用户交易的核心表，存储用户相关的账户资金信息。
CREATE TABLE `ms_user_wallet` ( `wallet_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '钱包ID', `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `wallet_pwd` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '钱包密码', `total_account` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '账户总额', `usable_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '可用余额', `freeze_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '冻结金额', `freeze_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '冻结时间', `thaw_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '解冻时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`wallet_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户钱包'; 二、设计规范 1、涉及模块
通过上面几个表设计的案例，可以看到表设计关联到数据库的各个方面知识：数据类型，索引，编码，存储引擎等。表设计是一个很大的命题，不过也遵循一个基本规范：三范式。
2、三范式基础概念
一范式

表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解,关系型数据库MySQL、Oracle等自动的满足。

二范式

每个事实的数据记录只会出现一次, 不会冗余, 通常设计一个主键来实现。

三范式

要求一个表中不包含已经存在于其它表的非主键信息，例如部门和员工的信息，员工表包含部门表的主键ID，则可以关联获取相关信息，没必要在员工表保存相关信息。
优缺点对比
范式化设计

范式化结构设计通常更新快，因为冗余数据较少，表结构轻巧，也更好的写入内存中。但是查询起来涉及到关联，代价非常高，非常损耗查询性能。

反范式化设计

所有的数据都在一张表中，避免关联查询，索引的有效性更高，但是数据的冗余性极高。
建议结论
上述的两种设计方式在实际开发中都是不存在的，在实际开发中都是混合使用。比如汇总统计，缓存数据，都会基于反范式化的设计。
三、字段属性
合适的字段类型对于高性能来说非常重要，基本原则如下：简单的类型占用资源更少；在可以正确存储数据的情况下，选最小的数据类型。
1、数据类型选择整数类型
TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，根据数据类型范围合理选择即可。
实数类型
FLOAT、DOUBLE、DECIMAL，建议资金货币相关类型使用高精度DECIMAL存储，或者把数据成倍扩大为整数，采用BIGINT存储，不过处理相对麻烦。
字符类型
CHAR、VARCHAR，长度不确定建议采用VARCHAR存储，不过VARCHAR类型需要额外开销记录字符串长度。CHAR适合存储短字符，或者定长字符串，例如MD5的加密结构。
时间类型
DATETIME、TIMESTAMP，DATETIME保存大范围的值，精度秒。TIMESTAMP以时间戳的格式，范围相对较小，效率也相对较高，所以通常情况建议使用。

MySQL的字段类型有很多种，可以根据数据特性选择合适的，这里只描述常见的几种类型。
2、基础用法操作数据类型
修改字段类型
ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state CHAR(1) DEFAULT '0' ; ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state INT(1) DEFAULT '1' COMMENT '状态：0不可用,1可用';
修改名称位置
ALTER TABLE ms_user_sso CHANGE log_ip login_ip VARCHAR(32) AFTER update_time ; 索引使用
索引类型：主键索引，普通索引，唯一索引，组合索引，全文索引。这里演示普通索引的操作。MySQL的核心模块，后续详说。

添加索引
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD INDEX user_id_index(user_id) ; CREATE INDEX state_index ON ms_user_wallet(state) ;
查看索引
SHOW INDEX FROM ms_user_wallet;
删除索引
DROP INDEX state_index ON ms_user_wallet ;
修改索引

不具有真正意义上的修改，可以把原有的索引删除之后，再次添加索引。
外键关联
用处：外键关联的作用保证多个数据表的数据一致性和完整性，建表时先有主表，后有从表；删除数据表，需要先删从表，再删主表。复杂场景不建议使用，实际开发中用的也不多。

添加外键
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD CONSTRAINT user_id_out_key FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES ms_user_center(id) ;
删除外键
ALTER TABLE ms_user_wallet DROP FOREIGN KEY user_id_out_key ; 四、表结构管理 1、查看结构 DESC ms_user_status ; SHOW CREATE TABLE ms_user_status ; 2、字段结构添加字段 ALTER TABLE ms_user_status ADD `delete_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '删除时间' ; 删除字段 ALTER TABLE ms_user_status DROP COLUMN delete_time ; 3、修改表名 ALTER TABLE ms_user_center RENAME ms_user_info ; 4、存储引擎存储引擎 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ;
MySQL 5.6 支持的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Memory、Archive、CSV、BLACKHOLE等。一般默认使用InnoDB，支持事务管理。该模块MySQL核心，后续详解。
修改引擎
数据量大的场景下，存储引擎修改是一个难度极大的操作，容易会导致表的特性变动，引起各种后续反应，后续会详说。
ALTER TABLE ms_user_sso ENGINE = MyISAM ; 5、修改编码
表字符集默认使用utf8，通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节，utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时使用。
查看编码 SHOW VARIABLES LIKE 'character%'; 修改编码 ALTER TABLE ms_user_sso DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; 五、数据管理 1、增删改查
添加数据
INSERT INTO ms_user_sso ( user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state ) VALUES ( '1','SSO7637267','SSO78631273612', '2019-12-24 11:56:57','2019-12-24 11:57:01','127.0.0.1','1' );
更新数据
UPDATE ms_user_sso SET user_id = '1',sso_id = 'SSO20191224',sso_code = 'SSO20191224', create_time = '2019-11-24 11:56:57',update_time = '2019-11-24 11:57:01', login_ip = '127.0.0.1',state = '1' WHERE user_id = '1';
查询数据

一般情况下都是禁止使用 select* 操作。
SELECT user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state FROM ms_user_sso WHERE user_id = '1';
删除数据
DELETE FROM ms_user_sso WHERE user_id = '2' ;
不带where条件，就是删除全部数据。原则上不允许该操作，优化篇会详解。TRUNCATE TABLE也是清空表数据，但是占用的资源相对较少。
2、数据安全不可逆加密
这类加密算法，多用来做数据验证操作，比如常见的密码验证。
SELECT MD5('cicada')='' ; SELECT SHA('cicada')=''; SELECT PASSWORD('smile')='*' ; 可逆加密
安全性要求高的系统，需要做三级等保，对数据的安全性极高，数据在存储时必须加密入库，取出时候需要解密，这些就需要可逆加密。
SELECT DECODE(ENCODE('123456','key_salt'),'key_salt') ; SELECT AES_DECRYPT(AES_ENCRYPT('cicada','salt123'),'salt123');
上述数据安全的管理，也可以基于应用系统的服务(代码)层进行处理，相对专业的流程是从数据生成源头处理，规避数据传递过程泄露，造成不必要的风险。

Ⅵ 数据库如何设计

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。

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5步骤
Five Steps to design the Database

1.确定entities及relationships

a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。

b)确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。

c)确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。

d)细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：

· 增加新员工

· 修改存在员工信息

· 删除调走的员工

e)确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

====================================================================
范例：
ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。

定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括：
● 招聘员工
● 解雇员工
● 管理员工个人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位员工有哪些技能
● 管理部门信息
● 管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
这是一个E-R草图，以后会细化。

细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
● 增加或删除一个员工
● 增加或删除一个办事处
● 列出一个部门中的所有员工
● 增加一项技能
● 增加一个员工的一项技能
● 确定一个员工的技能
● 确定一个员工每项技能的等级
● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
● 修改员工的技能等级

这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

确定业务规则
业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
相关的业务规则可能有：
● 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
● 员工可以改变部门或办事处
● 每个部门有一个部门领导
● 每个办事处至多有3个电话号码
● 每个电话号码有一个或多个扩展
● 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
● 每位员工拥有3到20个技能
● 某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。

2.确定所需数据

要确定所需数据：

a)确定支持数据

b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么

c)为每个table建立数据

d)列出每个table目前看起来合适的可用数据

e)为每个relationship设置数据

f)如果有，为每个relationship列出适用的数据

确定支持数据

你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。

Employee

Skill

Expert In

Level

Last Name

Name

Date acquired

First Name

Description

Department

Office

Address

如果将这些数据画成图表，就像：

需要注意：

● 在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。

● 比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。

● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。

● 比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。

● 数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。

3.标准化数据

标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。

标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。

如何标准格式：
1．列出数据
2．为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3．确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4．检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5．将数据放在第一遍的标准化格式中：
6．从tables及relationships除去重复的数据。
7．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8．将数据放在第二遍的标准化格式中：
9．用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10．除去只依赖于键一部分的数据。
11．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12．将数据放在第三遍的标准化格式中：
13．除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
14．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

数据与键
在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。

主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。

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

将数据放在第一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

将数据放在第二遍的标准化格式中
● 除去那些不依赖于整个键的数据。
● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
● 在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。

将数据放在第三遍的标准化格式中
● 除去那些不直接依赖于键的数据。
● 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
● 在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。

4.考量关系

当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。

考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。

遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：

一对多在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。

一对一在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。

多对多在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。

5.检验设计

在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
● 设计是否满足了你的需要？
● 所有需要的数据都可用吗？
如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。

最终设计
最终设计看起来就像这样：

设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。

为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括：
整数（int, integer, smallint）
小数（decimal, numeric）
浮点数（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二进制数据类型（binary, long binary）
日期/时间类型（date, time, timestamp）
用户自定义类型

关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。

长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。

关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。

Ⅶ 大数据量的数据库表设计技巧

大数据量的数据库表设计技巧
即使是一个非常简单的数据库应用系统，它的数据量增加到一定程度也会引起发一系列问题。如果在设计数据库的时候，就提前考虑这些问题，可以避免由于系统反映迟缓而引起的用户抱怨。
技巧1：尽量不要使用代码。比如性别这个字段常见的做法：1代表男，0代表女。这样的做法意味着每一次查询都需要关联代码表。
技巧2：历史数据中所有字段与业务表不要有依赖关系。如保存打印发票的时候，不要只保留单位代码，而应当把单位名称也保存下来。
技巧3：使用中间表。比如职工工资，可以把每一位职工工资的合计保存在一张中间表中，当职工某一工资项目发生变化的时候，同时对中间表的数据做相应更新。
技巧4：使用统计表。需要经常使用的统计数据，生成之后可以用专门的表来保存。
技巧5：分批保存历史数据。历史数据可以分段保存，比如2003年的历史数据保存在《2003表名》中，而2004年的历史数据则保存在《2004表名》中。
技巧6：把不常用的数据从业务表中移到历史表。比如职工档案表，当某一职工离开公司以后，应该把他的职工档案表中的信息移动到《离职职工档案表》中。
1、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
8、用极量数据测试一下数据
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、tempdbtempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID0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dbccshowcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbccindexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbccdbreindex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。

Ⅷ 1，数据库表结构如何设计，有哪些表，分别有什么作用

一般可将数据库结构设计分为四个阶段，即需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理设计。
数据字典（Data Dictionary DD）用于记载系统定义的或中间生成的各种数据、数据元素，以及常量、变量、数组及其他数据单位，说明它们的名字、性质、意义及各类约束条件，是系统开发与维护中不可缺少的重要文件。数据与数据元素分别用数据表、数据元素表记载。其中，数据号是设计人员给定的顺序编号，用于分类清查与整理，并且与数据元素代码相关联。数据名是原有表格或凭证的名称。

数据库表格式设计

与数据库表格式设计相关的内容