1. 数据库设计主要包括哪几部分，分别包括哪些内容
数据库设计主要包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护，具体内容如下：
1、需求分析
内容：调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。
2、概念设计
内容：对用户要求描述的现实世界，通过对其中诸处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。
3、逻辑设计
内容：主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
4、物理设计
内容：根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。
5、验证设计
内容：收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般，一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时，可能就需要返回到前面去进行修改。
6、运行与维护设计
内容：在数据库系统正式投入运行的过程中，必须不断地对其进行调整与修改。除了关系型数据库已有一套较完整的数据范式理论可用来部分地指导数据库设计之外，尚缺乏一套完善的数据库设计理论、方法和工具，以实现数据库设计的自动化或交互式的半自动化设计。
(1)数据库设计概述扩展阅读：
重要性
1、有利于资源节约
对计算机软件数据库设计加以重视不仅可减少软件后期的维修，达到节约人力与物力的目的，同时还有利于软件功能的高效发挥。
2、有利于软件运行速度的提高
高水平的数据库设计可满足不同计算机软件系统对于运行速度的需求，而且还可充分发挥并实现系统功能。计算机软件性能提高后，系统发出的运行指令在为用户提供信息时也将更加快速有效，软件运行速度自然得以提高。
3、有利于软件故障的减少
加强数据库设计可有效减少软件故障的发生几率，推动计算机软件功能的实现。
2. 什么是数据库的概念设计，逻辑设计，物理设计，以及
数据库设计过程包括：
现实世界→需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计
概念设计——利用数据模型进行概念数据库的模式设计。它不依赖任何DBMS（数据库管理系统）常用的数据模型为ERM（实体联系模型），用到的术语有：实体、属性、联系、键。
逻辑设计——把概念设计得到的概念数据库模式变为逻辑数据模式，它依赖于DBMS。用到的术语有：函数依赖、范式、关系分解。
物理结构设计——指的是根据数据库的逻辑结构来选定RDBMS（如Oracle、Sybase等），并设计和实施数据库的存储结构、存取方式等。
确定数据库的物理结构包含下面四方面的内容：
1、确定数据的存储结构；
2、设计数据的存取路径；
3、确定数据的存放位置；
4、确定系统配置。
数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，选择一个优化方案作为数据库物理结构。在数据库物理设计中，最有效的方式是集中地存储和检索对象。
3. 数据库设计的定义
数据库设计
(Database Design)是指根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，设计数据库的结构和建立数据库的过程。数据库系统需要操作系统的支持。
数据库设计是建立数据库及其应用系统的技术，是信息系统开发和建设中的核心技术。由于数据库应用系统的复杂性，为了支持相关程序运行，数据库设计就变得异常复杂，因此最佳设计不可能一蹴而就，而只能是一种“反复探寻，逐步求精”的过程，也就是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。
4. 计算机二级c语言知识点
2017计算机二级c语言知识点精选
计算机二级C语言考试内容是什么?为帮助大家更好备考3月计算机考试，我为大家分享计算机C语言二级考试知识点如下：
第一章 数据结构与算法
1.1 算法
1.算法的基本概念
(1) 概念：算法是指一系列解决问题的清晰指令。
(2) 4个基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。
(3) 两种基本要素：对数据对象的运算和操作、算法的控制结构(运算和操作时问的顺序)。
(4) 设计的基本方法：列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术和回溯法。
2.算法的复杂度
(1) 算法的时间复杂度：执行算法所需要的计算工作量。
(2) 算法的空间复杂度：执行算法所需的内存空间。
1.2 数据结构的基本概念
数据结构指相互有关联的数据元素的集合，即数据的组织形式。其中逻辑结构反映数据元素之间逻辑关系;存储结构为数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式，有顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储4种方式。
数据结构按各元素之间前后件关系的复杂度可划分为：
(1) 线性结构：有且只有一个根节点，且每个节点最多有一个直接前驱和一个直接后继的非空数据结构。
(2) 非线性结构：不满足线性结构的数据结构。
1.3 线性表及其顺序存储结构
1.线性表的基本概念
线性结构又称线性表，线性表是最简单也是最常用的一种数据结构。
2.线性表的顺序存储结构
元素所占的存储空间必须连续。
元素在存储空间的位置是按逻辑顺序存放的。
3.线性表的插入运算
在第i个元素之前插入一个新元素的步骤如下：
步骤一：把原来第n个节点至第i个节点依次往后移一个元素位置。
步骤二：把新节点放在第i个位置上。
步骤三：修正线性表的节点个数。
在最坏情况下，即插入元素在第一个位置，线性表中所有元素均需要移动。
4.线性表的删除运算
删除第i个位置的元素的步骤如下：
步骤一：把第i个元素之后不包括第i个元素的n-i个元素依次前移一个位置;
步骤二：修正线性表的结点个数。
1.4 栈和队列
1.栈及其基本运算
(1) 基本概念：栈是一种特殊的线性表，其插入运算与删除运算都只在线性表的一端进行，也被称为“先进后出”表或“后进先出”表。
栈顶：允许插入与删除的一端。
栈底：栈顶的另一端。
空栈：栈中没有元素的栈。
(2) 特点。
栈顶元素是最后插入和最早被删除的元素。
栈底元素是最早插入和最后被删除的元素。
栈有记忆作用。
在顺序存储结构下，栈的插入和删除运算不需移动表中其他数据元素。
栈顶指针top动态反映了栈中元素的变化情况
(3) 顺序存储和运算：入栈运算、退栈运算和读栈顶运算。
2.队列及其基本运算
(1) 基本概念：队列是指允许在一端进行插入，在另一端进行删除的线性表，又称“先进先出”的线性表。
队尾：允许插入的一端，用尾指针指向队尾元素。
排头：允许删除的一端，用头指针指向头元素的前一位置。
(2) 循环队列及其运算。
所谓循环队列，就是将队列存储空间的最后一个位置绕到第一个位置，形成逻辑上的环状空间。
入队运算是指在循环队列的队尾加入一个新元素。
当循环队列非空(s=1)且队尾指针等于队头指针时，说明循环队列已满，不能进行人队运算，这种情况称为“上溢”。
退队运算是指在循环队列的队头位置退出一个元素并赋给指定的变量。首先将队头指针进一，然后将排头指针指向的元素赋给指定的变量。当循环队列为空(s=0)时，不能进行退队运算，这种情况称为“下溢”。
1.5 线性链表
在定义的链表中，若只含有一个指针域来存放下一个元素地址，称这样的链表为单链表或线性链表。
在链式存储方式中，要求每个结点由两部分组成：一部分用于存放数据元素值，称为数据域;另一部分用于存放指针，称为指针域。其中指针用于指向该结点的前一个或后一个结点(即前件或后件)。
1.6 树和二叉树
1.树的基本概念
树是简单的非线性结构，树中有且仅有一个没有前驱的节点称为“根”，其余节点分成m个互不相交的有限集合T1，T2，…，T}mm，每个集合又是一棵树，称T1，T2，…，T}mm为根结点的子树。
父节点：每一个节点只有一个前件，无前件的节点只有一个，称为树的根结点(简称树的根)。
子节点：每～个节点可以后多个后件，无后件的节点称为叶子节点。
树的度：所有节点最大的度。
树的深度：树的最大层次。
2.二叉树的定义及其基本性质
(1) 二叉树的定义：二叉树是一种非线性结构，是有限的节点集合，该集合为空(空二叉树)或由一个根节点及两棵互不相交的左右二叉子树组成。可分为满二叉树和完全二叉树，其中满二叉树一定是完全二叉树，但完全二叉树不一定是满二叉树。二叉树具有如下两个特点：
二叉树可为空，空的二叉树无节点，非空二叉树有且只有一个根结点;
每个节点最多可有两棵子树，称为左子树和右子树。
(2) 二叉树的基本性质。
性质1：在二叉树的第k层上至多有2k-1个结点(k≥1)。
性质2：深度为m的二叉树至多有2m-1个结点。
性质3：对任何一棵二叉树，度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个。
性质4：具有n个结点的完全二叉树的深度至少为[log2n]+1，其中[log2n]表示log2n的整数部分。
3.满二叉树与完全二叉树
(1) 满二叉树：满二叉树是指这样的一种二叉树：除最后一层外，每一层上的所有结点都有两个子结点。满二叉树在其第i层上有2i-1个结点。
从上面满二叉树定义可知，二叉树的每一层上的结点数必须都达到最大，否则就不是满二叉树。深度为m的满二叉树有2m-1个结点。
(2) 完全二叉树：完全二叉树是指这样的二叉树：除最后一层外，每一层上的结点数均达到最大值;在最后一层上只缺少右边的若干结点。
如果—棵具有n个结点的深度为k的二叉树，它的每—个结点都与深度为k的满二叉树中编号为1～n的结点——对应。
3.二叉树的存储结构
二叉树通常采用链式存储结构，存储节点由数据域和指针域(左指针域和右指针域)组成。二叉树的链式存储结构也称二叉链表，对满二叉树和完全二叉树可按层次进行顺序存储。
4.二叉树的遍历
二叉树的遍历是指不重复地访问二叉树中所有节点，主要指非空二叉树，对于空二叉树则结束返回。二叉树的遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
(1) 前序遍历。
前序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树;并且，在遍历左右子树时，仍然先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树。前序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①访问根结点;②前序遍历左子树;③前序遍历右子树。
(2) 中序遍历。
中序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树;并且，在遍历左、右子树时，仍然先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树。中序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①中序遍历左子树;②访问根结点;③中序遍历右子树。
(3) 后序遍历。
后序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根结点，并且，在遍历左、右子树时，仍然先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根结点。后序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①后序遍历左子树;②后序遍历右子树;③访问根结点。
1.7 查找技术
(1) 顺序查找：在线性表中查找指定的元素。
(2) 最坏情况下，最后一个元素才是要找的元素，则需要与线性表中所有元素比较，比较次数为n。
(3) 二分查找：二分查找也称折半查找，它是一种高效率的查找方法。但二分查找有条件限制，它要求表必须用顺序存储结构，且表中元素必须按关键字有序(升序或降序均可)排列。对长度为n的有序线性表，在最坏情况下，二分查找法只需比较log2n次。
1.8 排序技术
(1) 交换类排序法。
冒泡排序：通过对待排序序列从后向前或从前向后，依次比较相邻元素的排序码，若发现逆序则交换，使较大的元素逐渐从前部移向后部或较小的元素逐渐从后部移向前部，直到所有元素有序为止。在最坏情况下，对长度为n的线性表排序，冒泡排序需要比较的次数为n(n-1)/2。
快速排序：是迄今为止所有内排序算法中速度最快的一种。它的基本思想是：任取待排序序列中的某个元素作为基准(一般取第一个元素)，通过一趟排序，将待排元素分为左右两个子序列，左子序列元索的排序码均小于或等于基准元素的排序码，右子序列的排序码则大于基准元素的排序码，然后分别对两个子序列继续进行排序，直至整个序列有序。最坏情况下，即每次划分，只得到一个序列，时间效率为O(n2)。
(2) 插人类排序法。
简单插入排序法：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。在最坏情况下，即初始排序序列是逆序的情况下，比较次数为n(n-1)/2，移动次数为n(n-1)/2。
希尔排序法：先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序。待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时，再对全体元素进行一次直接插入排序。
(3) 选择类排序法。
简单选择排序法：扫描整个线性表。从中选出最小的元素。将它交换到表的最前面;然后对剩下的子表采用同样的方法，直到子表空为止。最坏情况下需要比较n(n-1)/2次。
堆排序的方法：首先将一个无序序列建成堆;然后将堆顶元素(序列中的最大项)与堆中最后一个元素交换(最大项应该在序列的最后)。不考虑已经换到最后的那个元素，只考虑前n-1个元素构成的子序列，将该子序列调整为堆。反复做步骤②，直到剩下的子序列空为止。在最坏情况下，堆排序法需要比较的次数为0(nlog2n)
第二章 程序设计基础
2.1 程序设计方法与风格
(1)设计方法：指设计、编制、调试程序的方法和过程，主要有结构化程序设计方法、软件工程方法和面向对象方法。
(2)设计风格：良好的'设计风格要注重源程序文档化、数据说明方法、语句的结构和输入输出。
2.2 结构化程序设计
1.结构化程序设计的原则
结构化程序设计强调程序设计风格和程序结构的规范化，提倡清晰的结构。。
(1)自顶向下：即先考虑总体，后考虑细节;先考虑全局目标，后考虑局部目标。
(2)逐步求精：对复杂问题，应设计一些子目标做过渡，逐步细化。
(3)模块化：把程序要解决的总目标分解为分目标，再进一步分解为具体的小目标，把每个小目标称为一个模块;
(4)限制使用GOT0语句。
2.结构化程序的基本结构与特点
(1)顺序结构：自始至终严格按照程序中语句的先后顺序逐条执行，是最基本、最普遍的结构形式。
(2)选择结构：又称为分支结构，包括简单选择和多分支选择结构。
(3)重复结构：又称为循环结构，根据给定的条件，判断是否需要重复执行某一相同的或类似的程序段。
结构化程序设计中，应注意事项：
(1)使用程序设计语言中的顺序、选择、循环等有限的控制结构表示程序的控制逻辑。
(2)选用的控制结构只准许有一个人口和一个出口。
(3)程序语言组成容易识别的块，每块只有一个入口和一个出口。
(4)复杂结构应该用嵌套的基本控制结构进行组合嵌套来实现。
(5)语言中所没有的控制结构，应该采用前后一致的方法来模拟。
(6)尽量避免GOT0语句的使用。
2.3 面向对象的程序设计
面向对象方法的本质是主张从客观世界固有的事物出发来构造系统，强调建立的系统能映射问题域。
对象：用来表示客观世界中任何实体，可以是任何有明确边界和意义的东西。
类：具有共同属性、共同方法的对象的集合。
实例：一个具体对象就是其对应分类的一个实例。
消息：实例间传递的信息，它统一了数据流和控制流。
继承：使用已有的类定义作为基础建立新类的定义技术。
多态性：指对象根据所接受的信息而作出动作，同样的信息被不同的对象接收时有不同行动的现象。面向对象程序设计的优点：与人类习惯的思维方法一致、稳定性好、可重用性好、易于开发大型软件产品、可维护性好。
第三章 软件工程基础
3.1 软件工程基本概念
1.软件的定义与特点
(1)定义：软件是指与计算机系统的操作有关的计算机程序、规程、规则，以及可能有的文件、文档和数据。
(2)特点。
是逻辑实体，有抽象性。
生产没有明显的制作过程。
运行使用期间不存在磨损、老化问题。
开发、运行对计算机系统有依赖性，受计算机系统的限制，导致了软件移植问题。
复杂性较高，成本昂贵。
开发涉及诸多社会因素。
2.软件的分类
软件可分应用软件、系统软件和支撑软件3类。
(1)应用软件是特定应用领域内专用的软件。
(2)系统软件居于计算机系统中最靠近硬件的一层，是计算机管理自身资源，提高计算机使用效率并为计算机用户提供各种服务的软件。
(3)支撑软件介于系统软件和应用软件之间，是支援其它软件的开发与维护的软件。
3.软件危机与软件工程
软件危机指在计算机软件的开发和维护中遇到的一系列严重问题。软件工程是应用于计算机软件的定义、开发和维护的一整套方法、工具、文档、实践标准和工序，包括软件开发技术和软件工程管理。
4.软件生命周期
软件产品从提出、实现、使用维护到停止使用的过程称为软件生命周期。
在国家标准中，软件生命周期划分为8个阶段①软件定义期：包括问题定义、可行性研究和需求分析3个阶段。②软件开发期：包括概要设计、详细设计、实现和测试4个阶段。③运行维护期：即运行维护阶段。
5.软件工程的原则
软件工程的原则包括：抽象、信息隐蔽、模块化、局部化、确定性、一致性、完备性和可验证性。
3.2 结构化分析方法
需求分析的任务是发现需求、求精、建模和定义需求的过程，可概括为：需求获取、需求分析、编写需求规格说明书和需求评审。
1.常用的分析方法
结构化分析方法：其实质着眼于数据流，自顶向下，逐层分解，建立系统的处理流程。
面向对象分析方法。
2.结构化分析常用工具
结构化分析常用工具包括数据流图、数字字典(核心方法)、判断树和判断表。
(1)数据流图：即DFD图，以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程，它只反映系统必须完成的逻辑功能。是一种功能模型。
符号名称作用：
箭头代表数据流，沿箭头方向传送数据的通道
圆或椭圆代表加工，输入数据经加工变换产生输出
双杠代表存储文件，表示处理过程中存放各种数据文件
方框代表源和潭，表示系统和环境的接口
(2)数据字典：结构化分析方法的核心。数据字典是对所有与系统相关的数据元素的一个有组织的列表。以及精确的、严格的定义，使得用户和系统分析员对于输入、输出、存储成分和中间计算结果有共同的理解。
(3)判定树：使用判定树进行描述时，应先从问题定义的文字描述中分清判定的条件和判定的结论，根据描述材料中的连接词找出判定条件之问的从属关系、并列关系、选择关系，根据它们构造判定树。
(4)判定表：与判定树相似，当数据流图中的加工要依赖于多个逻辑条件的取值，即完成该加工的一组动作是由于某一组条件取值的组合引发的，使用判定表比较适宜。
3.软件需求规格说明书
软件需求规格说明书是需求分析阶段的最后成果，是软件开发的重要文档之一。
(1)软件需求规格说明书的作用：①便于用户、开发人员进行理解和交流;②反映出用户问题的结构，可以作为软件开发工作的基础和依据;③作为确认测试和验收的依据。
(2)软件需求规格说明书的内容：①概述;②数据描述;③功能描述;④性能描述;⑤参考文献;⑥附录。
(3)软件需求规格说明书的特点：①正确性;②无歧义性;③完整性;④可验证性;⑤一致性;⑥可理解性;⑦可修改性;⑧可追踪性。
3.3 结构化设计方法
1.软件设计的基本概念和方法
软件没计是一个把软件需求转换为软件表示的过程。
(1)基本原理：抽象、模块化、信息隐藏、模块独立性(度量标准：耦合性和内聚性，高耦合、低内聚)。
(2)基本思想：将软件设计成由相对独立、单一功能的模块组成的结构。
2.概要设计
(1)4个任务：设计软件系统结构、数据结构及数据库设计、编写概要设计文档、概要设计文档评审。
(2)面向数据流的设计方法：数据流图的信息分为交换流和事物流，结构形式有交换型和事务型。
3.详细设计的工具
详细设计的工具包括：
图形工具：程序流程图、N-S、PAD、HIPO。
表格工具：判定表。
语言工具：PDL(伪码)。
3.4 软件测试
1.目的
为了发现错误而执行程序的过程。
2.准则
所有测试应追溯到用户需求。
严格执行测试计划，排除测试的随意性。
充分注意测试中的群集现象。
程序员应避免检查自己的程序。
穷举测试不可能。
妥善保存设计计划、测试用例、出错统计和最终分析报告。
3.软件测试技术和方法
软件测试的方法按是否需要执行被测软件的角度，可分为静态测试和动态测试，按功能分为白盒测试和黑盒测试。
(1)白盒测试：根据程序的内部逻辑设计测试用例，主要方法有逻辑覆盖测试、基本路径测试等。
(2)黑盒测试：根据规格说明书的功能来设计测试用例，主要诊断方法有等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等，主要用于软件确认测试。
4.软件测试的实施
软件测试是保证软件质量的重要手段，软件测试是一个过程，其测试流程是该过程规定的程序，目的是使软件测试工作系统化。
软件测试过程分4个步骤，即单元测试、集成测试、验收测试和系统测试。
单元测试是对软件设计的最小单位——模块(程序单元)进行正确性检验测试。
单元测试的目的是发现各模块内部可能存在的各种错误。
单元测试的依据是详细的设计说明书和源程序。
单元测试的技术可以采用静态分析和动态测试。
3.5 程序的调试
(1)任务：诊断和改正程序中的错误。
(2)调试方法：强行排错法、回溯法和原因排除法。
第四章 数据库设计基础
4.1 数据库系统的基本概念
(1) 数据(Data)：描述事物的符号记录。
(2) 数据库(DataBase)：长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
(3) 数据库管理系统的概念
数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS)是数据库的机构，它是一种系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操作、数据维护、数据控制及保护和数据服务等。为完成以上6个功能，DBMS提供了相应的数据语言;数据定义语言(负责数据的模式定义与数据的物理存取构建);数据操纵语言(负责数据的操纵);数据控制语言(负责数据完整性、安全性的定义)。数据库管理系统是数据库系统的核心，它位于用户和操作系统之间，从软件分类的角度来说，属于系统软件。
(4) 数据库技术发展经历了3个阶段。
人工管理阶段→文件系统阶段→数据库系统阶段
(5) 数据库系统的特点：集成性、高共享性、低冗余性、数据独立性、数据统一管理与控制等。
(6) 数据库系统的内部机构体系：三级模式(概念模式、内模式、外模式)和二级映射(外模式/概念模式的映射、概念模式/内模式的映射)构成了数据库系统内部的抽象结构体系。
4.2 数据模型
数据模型是数据特征的抽象，从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，描述的内容有数据结构、数据操作和数据约束。有3个层次：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
(1) E—R模型：提供了表示实体、属性和联系的方法。实体间联系有“一对一”、“一对多”和“多对多”。
(2) E-R模型用E-R图来表示。
(3) 层次模型：利用树形结构表示实体及其之问联系。其中节点是实体，树枝是联系，从上到下是一对多关系。
(4) 网状模型：用网状结构表示实体及其之间联系。是层次模型的扩展。网络模型以记录型为节点，反映现实中较为复杂的事物联系。
(5) 关系模型：采用二维表(由表框架和表的元组组成)来表示，可进行数据查询、增加、删除及修改操作。关系模型允许定义“实体完整性”、“参照完整性”和“用户定义的完整性”三种约束。
键(码)：二维表中唯一能标识元组的最小属性集。
候选键(候选码)：二维表中可能有的多个键。
主键：被选取的一个使用的键。
4.3 关系代数
(1) 关系代数的基本运算：投影、选择、笛卡尔积。
(2) 关系代数的扩充运算：交、连接与自然连接、除。
4.4 数据库设计与管理
1.数据库设计概述
基本思想：过程迭代和逐步求精。
方法：面向数据的方法和面向过程的方法。
设计过程：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计→编码→测试→运行→进→步修改。
2.数据库设计的需求分析
需求收集和分析是数据库设计的第一阶段，常用结构化分析方法(自顶向下、逐层分解)和面向对象的方法，主要工作有绘制数据流程图、数据分析、功能分析、确定功能处理模块和数据间关系。
数据字典：包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程，是对系统中数据的详尽描述。
3.数据库的设计
(1) 数据库的概念设计：分析数据问内在的语义关联，以建立数据的抽象模型。
(2) 数据库的逻辑设计：从E-R图向关系模型转换，逻辑模式规范化，关系视图设计可以根据用户需求随时创建。实体转换为元组，属性转换为关系的属性，联系转换为关系。
(3) 数据库的物理设计：是数据在物理设备上的存储结构与存取方法，目的是对数据库内部物理结构作出调整并选择合理的存取路径，以提高速度和存储空间。
4.数据库管理
数据库管理包括数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的安全性与完整性控制、数据库故障恢复和数据库的监控。
;5. 请简要的叙述一下数据库的主要设计过程
一、数据库设计过程
数据库技术是信息资源管理最有效的手段。
数据库设计是指：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，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
数据库设计的各阶段：
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。
B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。
C、在逻辑设计阶段：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。
D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
1. 需求分析阶段
需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。
需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。
常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。
分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis，简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。
数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。
2. 概念结构设计阶段
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，可以用E-R图表示。
概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。
概念模型特点：
(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。
概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
本文详细解析了数据库设计过程、设计技巧以及总结了数据库命名规范……
2.1 第零步——初始化工程
这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。
2.2 第一步——定义实体
实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有 “代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。
2.3 第二步——定义联系
IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系(强制的或可选的)还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。
2.4 第三步——定义码
通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图(KB图)。
2.5 第四步——定义属性
从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。
2.6 第五步——定义其他对象和规则
定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。
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(例如关系模型)，并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。
将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。
数据模型的优化，确定数据依赖，消除冗余的联系，确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：
表内的每一个值都只能被表达一次。
表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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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)。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。
5. 数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言(例如SQL)及其宿主语言(例如C)，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。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 ，(Data Definition Language(DDL数据定义语言)用作开新数据表、设定字段、删除数据表、删除字段，管理所有有关数据库结构的东西)
●Create (新增有关数据库结构的东西，属DDL)
●Drop (删除有关数据库结构的东西，属DDL)
●Alter (更改结构，属DDL)
6. 数据库运行和维护阶段
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。内容包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。
7. 建模工具的使用
为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具(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主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用 ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。
设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构;画数据流图，生成应用程序。
二、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，包括用户未来需求变化。
2) 了解企业业务类型，可以在开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入(要记录的数据)、输出(报表、查询、视图)。
4) 创建数据字典和ER 图表
数据字典(Data Dictionary，简称DD)是各类数据描述的集合，是关于数据库中数据的描述，即元数据，不是数据本身。(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。
数据项描述: 数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系
数据结构描述: 数据结构名，含义说明，组成:[数据项或数据结构]
数据流描述: 数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:[数据结构]，平均流量，高峰期流量
数据存储描述: 数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:[数据结构]，数据量，存取方式
处理过程描述: 处理过程名，说明，输入:[数据流]，输出:[数据流]，处理:[简要说明]
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。
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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。
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的表里。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。
4) 表名、报表名和查询名的命名规范
(采用前缀命名)检查表名、报表名和查询名之间的命名规范。你可能会很快就被这些不同的数据库要素的名称搞糊涂了。你可以统一地命名这些数据库的不同组成部分，至少你应该在这些对象名字的开头用 Table、Query 或者 Report 等前缀加以区别。如果采用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符号来标识对象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 标识存储过程，用 udf_ (或者类似的标记)标识自定义编写的函数。
字段设计原则：
1) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段。
dRecordCreationDate，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
时效性数据应包括“最近更新日期/时间”字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。
2) 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。
3) 表内的列[字段]的命名规则(采用前缀/后缀命名)、采用有意义的字段名
对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。如键是数字类型：用 _N 后缀;字符类型：_C 后缀;日期类型：_D 后缀。再如，假如你的表里有好多“money”字段，你不妨给每个列[字段]增加一个 _M 后缀。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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假设有两个表：
Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在没有这些前缀的情况下则写成这个样子(用别名来区分)：
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。
5) 选择数字类型和文本类型的长度应尽量充足
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。
6) 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。
7) 提防大小写混用的对象名和特殊字符
采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性(CUSTOMER_DATA)，绝对不要在对象名的字符之间留空格。
8) 小心保留词
要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，用 DESC 作为说明字段名。后果可想而知!DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用，但得到的却是一大堆毫无用处的信息。
9) 保持字段名和类型的一致性
在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在表1中叫做“agreement_number”，就别在表2里把名字改成 “ref1”。假如数据类型在表1里是整数，那在表2里可就别变成字符型了。当然在表1(ABC)有处键ID，则为了可读性，在表2做关联时可以命名为 ABC_ID。
10) 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。
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3. 选择键和索引(数据库逻辑设计)
参考：《SQL优化-索引》一文
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。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。如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。
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。
6) 分布式数据系统
对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来 5 年或者 10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记，在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。
7) 关系
如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。
8) 给数据保有和恢复制定计划
考虑数据保存策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。
9) 用存储过程让系统做重活
提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。
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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。
三、数据库命名规范
1. 实体(表)的命名
1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则(比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母;如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名;如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推)
对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意：将字段名称会统一成大写或者小写中的一种，故中间加上下划线。
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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举例：
定义的缩写 Sales: Sal 销售;
Order: Ord 订单;
Detail: Dtl 明细;
则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。
举例：
定义的缩写 Material Ma 物品;
物品表名为：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z
目的是将这些值列表类排序在数据库最后。
4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X
冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表
5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。
关联表用于保存多对多关系。
如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。
举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object;
作者: 小灵, 出处:论坛, 责任编辑: 李书琴, 2007-09-27 15:17
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2. 属性(列)的命名
1) 采用有意义的列名
表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义;
A、如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID
B、如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名，即“XXXX_ID”
C、如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀;
D、如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀
E、对列名应该采用标准的前缀和后缀。
举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID;如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。
2) 所有的属性加上有关类型的后缀
注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。
注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。
3) 采用前缀命名
给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。
3. 视图的命名
1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似;
2) 命名应尽量体现各视图的功能。
4. 触发器的命名(尽量不使用)
触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存储过程名
存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 变量名
变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事项
1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29(不包括标识字符@)。
2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。
3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突
4) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
6. 数据库设计的四个阶段
数据库设计的四个阶段是：
1、系统需求分析阶段：数据库设计的第一步，就是了解与分析用户需求，确定系统边界信息需求、处理需求、安全性和完整性需求，然后编写系统分析报告。
2、概念结构设计阶段：概念结构设计，就是将上一阶段通过需求分析得到的用户需求抽象为概念结构，或称为概念模型（整个过程，其实就是我们前面提到的自底向上的分析）。描述概念模型的有力工具是E-R模型。
3、逻辑结构设计阶段：数据库逻辑设计，则是将上一阶段的概念结构转换成特定DBMS所支持的数据模型的过程。
4、物理结构设计阶段：物理设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构。
7. 如何设计开发数据库应用系统
第13章 数据库应用系统设计概述
13.1 数据库设计概述
13.1.1 数据库系统设计内容
数据库设计包含两方面的内容。
1. 结构特性设计
结构特性设计通常是指数据库模式或数据库结构设计，它应该具有最小冗余的、能满足不同用户数据需求的、能实现数据共享的系统。数据库结构特性是静态的，应留有扩充余地，使系统容易改变。
2. 行为特性设计
行为特性设计是指应用程序、事物处理的设计。
13.1.2 数据库设计特点
数据库设计是一项综合性技术。“三分技术，七分管理，十二分基础数据”是数据库建设的基本规律。数据库设计的特点是：
硬件、软件和管理界面相结合。
结构设计和行为设计相结合。
13.2 数据库设计步骤
见图。
13.3 数据库结构设计
13.3.1 需求分析
需求分析的目标是准确了解系统的应用环境，了解并分析用户对数据及数据处理的需求。
1. 收集需求信息
一般来讲，用户对数据库的要求如下：
(1)信息需求
(2)处理需求
(3)安全性与完整性要求
2. 分析整理
分析的过程是对所收集到的数据进行抽象的过程。下面是“高校收费管理系统”的用户需求分析：
每年新生入学时学费基本信息的输入
每年老生离校时学生基本信息的删除
查询、打印学生的交费情况
查询、打印降级生的交费情况
进入学费管理系统的安全性条件设计
3. 数据流图
数据库设计中采用数据流图（DFD：Data Flow Diagram）来描述系统的功能。DFD一般由下面图素构成。
：数据及其流动方向，直线上方标明数据流名称
：数据处理，圆圈内标明处理名称
：数据流的终点和源点，方框内标明相应的名称
：文件和数据存储，在其内标明相应名称
例如：高校收费管理系统
4．数据字典
数据字典（DD：Data Dictionary）用于记载系统中的各种数据、数据元素以及它们的名字、性质、意义及各类约束条件，记录系统中用到的常量、变量、数组及其他数据单位，是系统开发与维护中不可缺少的重要文件。数据字典是关于数据库中数据的一种描述，而不是数据本身。数据字典是在需求分析阶段建立，在数据库设计过程中不断修改、充实、完善的。
数据字典产生于数据流图，是对数据流图中的四个成分（数据流、数据项、文件和处理）描述的结果。其中：
数据流描述：定义数据流的组成，一般包含若干数据项，通常在数据流图的下方通过“说明”定义。
文件描述：定义文件的组成以及文件的组织方式，如学生交费数据可用下面方法描述：
交费数据＝学号＋姓名＋收费标准＋应交学费＋待交学费＋本次交款
数据项描述：定义数据项，一般包括名称、类型长度、允许范围等。如学生交费数据文件中的数据项。
数据项名称 类型 长度（字节） 范围
学号 字符 8 H、G和数字
姓名 字符 8 任何字母
收费标准 正整数 5 0-99999
应交学费 正整数 5 0-99999
待交学费 正整数 5 0-99999
本次交款 正整数 5 0-99999
数据处理的描述：说明数据处理的逻辑关系，即输入与输出之间的逻辑关系。同时，也要说明数据处理的触发条件、错误处理等问题。
13.3.2 概念结构设计
概念结构的目标是将需求分析得到的用户需求抽象为数据库的概念结构，即概念模式。概念结构设计形成一个独立于具体DBMS的概念模型。描述概念模式的是E―R图。
1. 局部E－R模型设计
局部E―R模型设计是从数据流图出发确定实体和属性，并根据数据流图中表示的对数据的处理、确定实体之间的联系。
2. 总体E－R模型设计
将各个局部E―R图加以综合，使同一个实体只出现一次，便可产生总体E―R图。
13.3.3 逻辑结构设计
数据库的逻辑结构设计的目标就是将概念结构转换成特定的DBMS所支持的数据模型，并对其优化的过程。逻辑设计阶段一般分三个过程进行：
将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型；
将由概念结构转换来的模型向所选用DBMS支持的数据模型转换；
对数据模型进行优化
13.3.4 物理设计
数据库的物理设计目标是在选定的DBMS上建立起逻辑设计结构确立的数据库的结构。这项工作一般由系统程序员完成。数据库的物理设计通常分为两步进行。
1. 确定数据库的物理结构
在关系数据库中，确定数据库的物理结构主要指确定数据存放位置和存储结构，包括确定关系、索引、日志、备份等数据的存储分配合存储结构，确定系统配置等工作。
2. 对所确定的物理结构进行评价
13.4 应用程序设计
数据库的应用程序设计和一般的应用程序设计方法基本相同。
应用程序的设计方法可以采用一般的程序设计方法。
13.5 运行和维护
13.5.1 数据载入数据库
13.5.2 数据库系统试运行
在试运行阶段应当注意：
1. 数据的加载过程应先输入小部分数据进行试运行
2. 应注意数据库的转储和恢复工作
13.5.3 数据库系统的运行和维护
在数据库系统正式运行阶段，对数据库的经常性维护工作是由DBA来实施的，他的工作主要包括：
1. 数据库的转储和恢复
2. 数据库的安全性和完整性控制
3. 数据库性能的监督、分析和改造
4. 数据库的重组与重构
(1)数据库的重组
(2)数据库的重构
13.6 小结
本章通过高校收费管理系统数据库的构建与设计过程的详细描述，学习了数据库设计的基本方法，数据库设计的基本流程，E－R图的建立和到关系模式的转换，学习了软件工程的基本思想，为后续课程数据库开发技术打好基础。
8. 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。
9. 什么是数据库设计试述数据库设计的步骤
答：（1）需求分析阶段：需求收集和分析，得到数据字典和数据流图。 （2）概念结构设计阶段：对用户需求综合、归纳与抽象，形成概念模型，用E-R图表示。（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。（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。（5）数据库实施阶段：建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，程序试运行。（6）数据库运行和维护阶段：对数据库系统进行评价、调整与修改。
10. 简述数据库设计过程
数据库设计过程分为以下六个阶段：
1、需求分析阶段
准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。
2、概念结构设计阶段
是整个数据库设计的关键，通过对用户需求的集成、归纳和抽象，形成了一个独立于特定数据库管理系统的概念模型。
3、逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为DBMS支持的数据模型，对其进行优化。
4、数据库物理设计阶段
为逻辑数据模型选择最适合应用程序环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。
5、数据库实现阶段
根据逻辑设计和物理设计的结果，使用数据库管理系统提供的数据语言、工具和主机语言，建立数据库，编写调试应用程序，组织数据仓库，并进行试运行。
6、数据库运行维护阶段
数据库应用系统经试运行后可投入正式运行，在数据库系统运行过程中，需要不断地对其进行评估、调整和修改。
注：在设计过程中，将数据库的设计与数据库中数据处理的设计紧密结合起来，在每个阶段同时对这两个方面的要求进行分析、抽象、设计和实现，相互借鉴和补充，从而完善这两个方面的设计。
(10)数据库设计概述扩展阅读：
数据库设计技术
1、清晰的用户需求：作为计算机软件开发的重要基础，数据库设计直接反映了用户的需求。数据库必须与用户紧密沟通，紧密结合用户需求。在定义了用户开发需求之后，设计人员还需要反映具体的业务关系和流程。
2、注意数据维护：设计面积过大、数据过于复杂是数据库设计中常见的问题，设计人员应注意数据维护。
3、增加命名规范化：命名数据库程序和文件非常重要，不仅要避免重复的名称，还要确保数据处于平衡状态。为了降低检索信息和资源的复杂度和难度，设计人员应了解数据库程序与文件之间的关系，并灵活使用大小写字母命名。
4、充分考虑数据库的优化和效率：考虑到数据库的优化和效率，设计人员需要对不同表的存储数据采用不同的设计方法。在设计中，还应该使用最少的表和最弱的关系来实现海量数据的存储。
5、不断调整数据之间的关系：不断调整和简化数据之间的关系，可以有效减少设计与数据之间的联系，进而为维护数据之间的平衡和提高数据读取效率提供保障。
6、合理使用索引：数据库索引通常分为聚集索引和非聚集索引，这样可以提高数据搜索的效率。
参考资料来源：网络-数据库设计