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数据库创建设计思路

发布时间: 2023-08-17 15:02:37

数据库如何建立

问题一:怎样建立一个简单数据库? 把excel导入数据库,不出现表格嵌套可以使用下面这个方法导入;
思路:
(1)、把excel数据读入到dataset中;
(2)、建立相应结构的数据表格
(3)、把dat畅set中的数据更新到数据表中

问题二:如何在excel中创建“数据库” excel是一个自由表,一个EXCEL的工作薄就是一个数据库,它里面的每一张表就是数据库的表,你可象操作表一样对其进行查询等操作,它里面的列就是数据库的字段,行就是记录,因此你可以按数据库的架构来组建数据,只是你如果你组建的数据不符合数据库的规则,在查询时不能得到时相应的结果。因此在EXCEL中不存在创建数据库。但对存在的数据可以引用。当满足条件A、B、C、D……时引用是可以的,但如果是在EXCEL中直接引用是不行的,一种是用VBA利用ADO访问EXCEL,在查询时把A、B、C、D几个条件按sql语法写进查询语句中,引用返回棚咐高的记录集,一种是利用函数把满足A、B、C、D的记录筛选出来,然后再引用。

问题三:如何新建数据库关系图 红框:在CREATE 弗ABLE 的时候使用外键约束。
不论你建立一对一、一对多、多对多的关系,关系的两端都是连接一张表,这方面你可以了解一下E-R图!

问题四:sqlserver 下怎么建立数据库 怎么建表 方法/步骤
1
首先我们打开SQL SERVER自带的数据库管理工具,从开始菜单中可以找到,如图点击进去;
2
开始连接SQL SERVER服务器,就是我们装好的SQL SERVER 服务器;
3
右击数据库,选择第一个,新建一个数据库;
4
填写数据库的名称,下面是设置自动增长的,一般不用管,默认
5
点击确定后就可以生成一个数据库,此时里面是没有表的;
6
右击表新建一个表,填写你要的字段名称
7
填完字段名称后点击字段名称那个内部窗口的小叉叉,然后就提示你输入表名了,填写下表名,一个数据库的建立过程就是这样的;
或者
create database stuDB
on primary -- 默认就属于primary文件组,可省略
(
/*--数据文件的具体描述--*/
name='stuDB_data', -- 主数据文件的逻辑名称
filename='D:\stuDB_data.mdf', -- 主数据文件的物理名称
size=5mb, --主数据文件的初始大小
maxsize=100mb, -- 主数据文件增长的最大值
filegrowth=15%--主数据文件的增长率
)
log on
(
/*--日志文件的具体描述,各参数含义同上--*/
name='stuDB_log',
filename='D:\stuDB_log.ldf',
size=2mb,
filegrowth=1mb
)

问题五:怎样建立一个大型数据库? 建立一个数据库当你想建立一个表时,你必须按照以下的步骤先建立一个数据库:在SQL Enterprise Manager中,选择你的数据库的名字。从Manage菜单中选择链尺Databases选项。管理数据库的窗口就出现了。在工具条上点击新建数据库的按钮,就会出现新建数据库的对话框(如图3.5所示)。注意现在版本的SQL Server(version 6.5)最多能有32,767个数据库。每个数据库的最小容量是1MB,最大容量是ITB。在SQL Enterprise Manager对话框中的新建数据库对话框。 填写你的数据库所要使用的名字(不能有空格)。 然后,填写你要建立的数据库所在的数据库设备(例如,他就是你在前面一步建立的数据库设备)。 这个新建数据库的对话框会以图形的方式显示所有数据库设备的已经使用和没有使用的空间。 当你建立一个数据库时,你可以选择去建立事务日志。为了建立事务日志,你需要指定一个log device(日志数据库设备)。在新建数据库对话框中,打开标有LogDevice的下拉式框,然后选择一个数据库设备和用于日志的空间大小。注意每个数据库都有它自己的事务处理日志,它记录了对简行数据库每一个请求(modify,insert,delete)。日志文件是对数据库的内部处理过程的一种监视。它允许你对数据库执行updates, inserts, deletes等操作。所以在需要的时候,你也可以取消这些操作的结果。在系统没有正确地关闭,而只是停机或重新启动时,这些事务处理的日志是很有用的-在重新启动时,SQL Server会根据事务处理日志来恢复数据。注意当你把事务处理日志向一个mp 数据库倾倒时,你的事务处理日志会被截短。你也可以强制地使你的事务日志缩短。如果你想知道有关事务日志的更多的信息,请查询SQL 在线帮助文件,用关键字transaction log查找。6当你完成在新建数据库的对话框中的这些问题的回答,点击Create Now 按钮。你的数据库就会在Databases文件夹下显示出来。

问题六:创建数据库的两种方法 交互式创建,就是你右击数据库然后选择新建数据库按钮就可以.....还有一种就是sql语句创建比如创建一个数据库名为a 的数据库,那么sql语句就是,create database a;然后执行下就可以...

问题七:如何建立一个数据库存储过程 由于不知道你的表结构,所以以下过程供参考(提醒:创建存储过程前,先选好要执行创建语句的数据库)
--------------------------------------------------
CREATE PROCEDURE getavg--存储过程名字为getavg
@kc varchar(255),--假设课程号字段为字符类型
@avg decimal(5,1) OUTPUT --输出平均成绩
AS
--课程号[email protected] 的平均成绩
SELECT @avg = avg(成绩字段)
from 表名
where 课程号字段 = @kc
return @avg
GO
------
以上为创建存储过程,以下为调用
declare @a decimal(5,1)
EXECUTE getavg '课程号', @avg = @a output
print @a

问题八:在电子表格中如何建立数据库?? 一、 建立数据库
方法一:使用向导,调出方法⑴可采用“文件”菜单“新建”
⑵或采用“工具”菜单“向导”
方法:使用数据库设计器
1、 使用向导建立数据库
特点:可以方便快捷地创建数据库,但只适用于一般常用的数据库。
2、 使用数据库设计器建立数据库
特点: 最大特点就是灵活性
操作步骤:⑴“文件”菜单“新建”,显示新建对话框
⑵选择“数据库”和单击“新建文件”钮
⑶在创建对话框中输入新数据库的名称和单击“保存”钮
效果:数据库文件已经建立完成。
显示出“数据库设计器”窗口和“数据库设计工具”
打开“数据库设计器”工具方法:“显示”菜单“工具栏”
选择“数据库设计器”
三、建立表
1、 数据库与数据表
可以先建立自由表,然后再添加到数据库中
建立新的数据库表,系统会将其自动加入到数据库中。
2、 建立自由表
注意:自由表独立于任何数据库,如需要课添加到数据库中,但不能同时
将一个表添加到多个数据库。
预备知识:建立表必须首先建立表的结构
即要描述各个字段的字段名、字段类型、字段宽度、如果是数
值型还有小数位数,以及索引、是否再字段中允许空值(选择NULL)
3、 建立数据库表
有三种方法:
法一、“文件”菜单“新建”,显示新建对话框
选择“表”和单击“新建文件”钮
在创建对话框中输入新数表名称和单击“保存”钮
法二、再建立完数据库后,不关闭“数据库设计器”窗口,单击鼠标右键后
选择快捷菜单种的“新表”,单击“新表”钮,再创建对话框输入表 名
后“保存”
法三、使用数据库设计器工具栏
(“显示”菜单“工具栏”)
选择“数据库设计器”工具栏种的第一个钮“新建表”
二、使用命令建立数据库、数据库表
1、 建立数据库
CREATE DATABASE 数据库名称
2、 建立数据库表
CREATE TABLE │DBF 表名 [FREE]
(字段名1 字段类型 [(字段宽度 [,小数位数] )]
[(字段名2……]
二、使用向导建立查询
1、查询形式分类:查询向导:标准查询
交叉表向导:以电子表格形式输出查询结果
图形向导:以电子图形形式输出查询结果
2、使用查询向导建立查询步骤:
[0]使用查询向导前必须先打开用到的库表或自由表
⑴字段选取
⑵记录筛选
⑶选择排序方式
⑷查询完成(选择保存并运行)(浏览查询)
⑸打开查询设计器,修改查询

问题九:如何建立一个数据库呢? 你上面将创建表和创建数据库等相关的东西混淆了。建议你多看下书理清下思路。一步一步来,学东西别急。
创建数据库:
create datebase db;
---这句代码创建数据库,数据库路径和大小由系统默认。
on
( 分配内存大小、数据库路径等。
)
―――创建表―――――
create table tb_(
username varchar(20) not null primary key
)-----创建字段
――――――――――――――
应该你有书,比着书多敲敲代码,有不懂的再交流。

⑵ 数据库设计的步骤有哪些

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。

(2)数据库创建设计思路扩展阅读:

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

⑶ 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

  • 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:


  • 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”。

⑷ 数据库设计的设计技巧

(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。 (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。
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。 (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,(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。 (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。 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、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
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。

⑸ 如何设计一个简单的数据库

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,是桥信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(包括存储结构和存旅和取方法敏镇轮);

5、数据库实施阶段,运用DBMS提供的数

⑹ 数据库设计的基本步骤

需求分析

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。圆滑

需求分析是在用户调查的基础上,通过分析,逐步明确用户对系统的需求,包括数据需求和围绕这些数据的业务处理需求。在需求分析中,通过自顶向下,逐步分解的方法分析系统,分析的结果采用数据流程图(DFD)进行图形化的描述。

概念设计

对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等),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。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节,用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—(E-R模型)联系模型方法为例,第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等,从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图,即用户要描述的现实世界的概念数据模型。

逻辑设计

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。与此同行腔粗时,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”。

物理设计

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。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。

验证设计

在上述设计的基础上,收集数据并具体建立一个档镇数据库,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。因此,在做上述数据库设计时就应考虑到今后修改设计的可能性和方便性。