① 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。
② 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
③ 在系统设计中，对数据库的设计应考虑哪些设计原则
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
④ 如何进行数据库的设计
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 • 下默认为GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，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。
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。 •
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，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。
⑤ 如何合理和有效的进行数据库设计
通常情况下，可以从两个方面来判断数据库设计的是否规范:
1)一是看看是否拥有大量的窄表
窄表往往对于OLTP比较合适，符合范式设计原则
2)宽表的数量是否足够的少。
所谓的宽表就是字段比较多的表，包含的维度层次比较多，造成冗余也比较多，毁范式设计，但是利于取数统计
若符合这两个条件，我们可以说数据库设计的比较好.
当然这是两个泛泛而谈的指标。为了达到数据库设计规范化的要求，一般来说，需要符合以下五个要求。
要求一：表中应该避免可为空的列。
虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库在处理的时候，需要进行特殊的处理。如此的话，就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时，在同等条件下，数据库处理的性能会降低许多。
所以，虽然在数据库表设计的时候，允许表中具有空字段，但是，我们应该尽量避免。若确实需要的话，我们可以通过一些折中的方式，来处理这些空字段，让其对数据库性能的影响降低到最少。
要求二：表不应该有重复的值或者列。
如现在有一个进销存管理系统，这个系统中有一张产品基本信息表中。这个产品开发有时候可以是一个人完成，而有时候又需要多个人合作才能够完成。所以，在产品基本信息表产品开发者这个字段中，有时候可能需要填入多个开发者的名字。
如进销存管理中，还需要对客户的联系人进行管理。有时候，企业可能只知道客户一个采购员的姓名。但是在必要的情况下，企业需要对客户的采购代表、仓库人员、财务人员共同进行管理。因为在订单上，可能需要填入采购代表的名字;可是在出货单上，则需要填入仓库管理人员的名字等等。
为了解决这个问题，有多种实现方式。但是，若设计不合理的话在，则会导致重复的值或者列。如我们也可以这么设计，把客户信息、联系人都放入同一张表中。为了解决多个联系人的问题，可以设置第一联系人、第一联系人电话、第二联系人、第二联系人电话等等。若还有第三联系人、第四联系人等等，则往往还需要加入更多的字段。
所以，我们在数据库设计的时候要尽量避免这种重复的值或者列的产生。笔者建议，若数据库管理员遇到这种情况，可以改变一下策略。如把客户联系人另外设置一张表。然后通过客户ID把供应商信息表跟客户联系人信息表连接起来。也就是说，尽量将重复的值放置到一张独立的表中进行管理。然后通过视图或者其他手段把这些独立的表联系起来。
要求三：表中记录应该有一个唯一的标识符。
在数据库表设计的时候，数据库管理员应该养成一个好习惯，用一个ID号来唯一的标识行记录，而不要通过名字、编号等字段来对纪录进行区分。每个表都应该有一个ID列，任何两个记录都不可以共享同一个ID值。另外，这个ID值最好有数据库来进行自动管理，而不要把这个任务给前台应用程序。否则的话，很容易产生ID值不统一的情况。
另外，在数据库设计的时候，最好还能够加入行号。如在销售订单管理中，ID号是用户不能够维护的。但是，行号用户就可以维护。如在销售订单的行中，用户可以通过调整行号的大小来对订单行进行排序。通常情况下，ID列是以1为单位递进的。但是，行号就要以10为单位累进。如此，正常情况下，行号就以10、20、30依次扩展下去。若此时用户需要把行号为30的纪录调到第一行显示。此时，用户在不能够更改ID列的情况下，可以更改行号来实现。如可以把行号改为1，在排序时就可以按行号来进行排序。如此的话，原来行号为30的纪录现在行号变为了1，就可以在第一行中显示。这是在实际应用程序设计中对ID列的一个有效补充。这个内容在教科书上是没有的。需要在实际应用程序设计中，才会掌握到这个技巧。
要求四：数据库对象要有统一的前缀名。
一个比较复杂的应用系统，其对应的数据库表往往以千计。若让数据库管理员看到对象名就了解这个数据库对象所起的作用，恐怕会比较困难。而且在数据库对象引用的时候，数据库管理员也会为不能迅速找到所需要的数据库对象而头疼。
其次，表、视图、函数等最好也有统一的前缀。如视图可以用V为前缀，而函数则可以利用F为前缀。如此数据库管理员无论是在日常管理还是对象引用的时候，都能够在最短的时间内找到自己所需要的对象。
要求五：尽量只存储单一实体类型的数据。
这里将的实体类型跟数据类型不是一回事，要注意区分。这里讲的实体类型是指所需要描述对象的本身。笔者举一个例子，估计大家就可以明白其中的内容了。如现在有一个图书馆里系统，有图书基本信息、作者信息两个实体对象。若用户要把这两个实体对象信息放在同一张表中也是可以的。如可以把表设计成图书名字、图书作者等等。可是如此设计的话，会给后续的维护带来不少的麻烦。
如当后续有图书出版时，则需要为每次出版的图书增加作者信息，这无疑会增加额外的存储空间，也会增加记录的长度。而且若作者的情况有所改变，如住址改变了以后，则还需要去更改每本书的记录。同时，若这个作者的图书从数据库中全部删除之后，这个作者的信息也就荡然无存了。很明显，这不符合数据库设计规范化的需求。
遇到这种情况时，笔者建议可以把上面这张表分解成三种独立的表，分别为图书基本信息表、作者基本信息表、图书与作者对应表等等。如此设计以后，以上遇到的所有问题就都引刃而解了。
⑥ 数据库设计的基本步骤
数据库设计的基本步骤如下：
1、安装并打开MySQL WorkBench软件以后，在软件的左侧边栏有三个选项，分别是对应“连接数据库”、“设计数据库”、“迁移数据库”的功能。这类选择第二项，设计数据库，点击右边的“＋”号，创建models。
⑦ 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。
⑧ 简述数据库应用系统的设计步骤
数据库设计的基本步骤：
1、系统需求分析与设计。
2、概念结构分析与设计。
3、逻辑结构分析与设计。
4、物理结构分析与设计。
5、系统实施。
6、系统维护。
(8)系统的数据库表如何设计扩展阅读：
数据库设计技巧：
1、原始文件与实体的关系
它可以是一对一，一对多，多对多的关系。一般来说，它们是一对一的关系：一个原始文档只对应于一个实体。在特殊情况下，它们可以是一对多或多对一关系，即一个原始文档对应于多个实体，或者多个原始文档对应于一个实体。
这里的实体可以理解为基本表。在对应关系明确后，对输入接口的设计非常有利。
2、主键和外键
一般来说，实体不能既没有主键也没有外键。在E－R图中，叶中的实体可以定义主键或不定义主键（因为它没有子代），但它必须有外键（因为它有父项）。
主键和外键的设计在全局数据库的设计中起着重要的作用。当全球数据库的设计完成后，一位美国数据库设计专家说：“钥匙无处不在，只有钥匙。”。这是他数据库设计的经验，也体现了他对信息系统核心（数据模型）高度抽象的理念。
因为：主键是一个高度抽象的实体。主键和外键的配对表示实体之间的连接。
3、基本表的属性
基本表不同于中间表和临时表，因为它具有以下四个特点：
原子性。基本表中的字段不可分解。
原始主义。基本表中的记录是原始数据（基本数据）的记录。
演绎的。所有输出数据都可以从基本表和代码表中的数据导出。
稳定。基本表的结构比较稳定，表中的记录要长期保存。
在了解基本表的性质之后，在设计数据库时，可以将基本表与中间表和临时表区分开来。
⑨ 管理信息系统的数据库设计包括哪些步骤
按照规范的设计方法，一个完整的数据库设计一般分为以下六个阶段：
⑴需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；
⑵概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；
⑶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；
⑷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；
⑸数据库的实施：包括编程、测试和试运行；
⑹数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。
⑩ 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。
- 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.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。
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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
ID
ID
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：
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”。