Ⅰ 怎样设计一个好的数据库
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。
Ⅱ 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。
Ⅲ 在数据库设计过程中要注意哪些问题
DB2数据库的性能与稳定性直接跟数据库对象的多少、大小有关。如果对象很少，不复杂，那么就算不怎么规划，也能够达到比较高的性能。如果对象数据比较多、比较大的话，那么就需要在数据库设计之前好好的规划，否则会在很大程度上影响数据库的性能与稳定性。
一、选择合适的语言与数据库字符集。
在企业中部署数据库的时候，首先需要在操作系统上安装数据库。而在安装数据库的时候，需要选择安装的语言环境。即是以中文状态下安装数据库还是以英文状态安装数据库。如在启动安装程序的时，可以利用/i language选项来指定安装过程中所采用的语言。到目前为止，DB2数据库已经支持很多种语言。那么数据库在安装过程中，该采用什么语言呢？笔者建议，只要数据库管理员有一点英语基础，最好能够采用英文语言环境来进行安装。虽然说现在DB2数据库的中文语言环境已经设计的比较完善，但是笔者仍然担心其有一些不知名的漏洞。为此笔者在安装DB2数据库的时候，基本上都采用的是英文语言环境来进行安装。即将语言设置为“EN”，表示英文。提高DB2数据备份与恢复的效率。
另外如果DB2 数据库中要保存英文以外的数据，或者说用户会使用不同的字符集访问数据库时，还需要在数据库安装过程中选择特定的数据库字符集。DB2数据库中的所有字符数据，包括数据字典中的数据，都是存储在数据库字符集中的。如果用户使用不同的字符集访问数据库时，数据库管理员就需要选择包含所有这些用户的字符集的超集。只有如此，才能够确保系统能够很方便的使用替代字符完成字符的转换，从而提高数据库的性能。如果用户选择的字符集不对，有可能会出现一些莫名其妙的问题。如一次用户在安装数据库过程中，没有选择合适的字符集。虽然在使用的过程中，其存储中文字符没有问题。但是当对数据库采取还原操作时，却发现还原后的数据库中有些原来是中文字符的地方，尽然出现了乱码。这主要就是没有选择合适的字符集惹的祸。有时候如果字符集选择不当的话，从外部数据源(如Excel表格)导入数据的时候，中文数据也会无法顺利导入。所以，数据库管理员在安装数据库的时候，需要根据实际企业，来选择合适的字符集。
二、评估数据库对象的大小、数量。
DB2数据库的性能与稳定性直接跟数据库对象的多少、大小有关。如果对象很少，不复杂，那么就算不怎么规划，也能够达到比较高的性能。如果对象数据比较多、比较大的话，那么就需要在数据库设计之前好好的规划，否则会在很大程度上影响数据库的性能与稳定性。其实DB2 数据库就好像一个仓库，数据库中的对象(如索引、数据表、表空间)等等就好像仓库中的货物。如果货物比较少，那么随便放放，仓库都显得很空旷。货物寻找起来也会很方便。但是如果货物数量比较多、比较大，就必须要对其存储空间进行合理规划。只有如此才能够让仓库的空间利用率达到最佳状态。并且货物的存放有序，在查找起来也特别的方便。笔者这里就以仓库管理为例，说话该如何做好数据库对象大小、数量等方便的评估，以及他们对于数据库性能与稳定性的影响。
1、根据对象大小来规划存储空间。在仓库货物的摆放上，要根据货物的大小来规划存储空间。或者说要首先防止大的货物。只有如此空间的利用率才会最高。其实在规划DB2对象的时候，也是如此。如某些表可能会包含的记录比较多，属于大表。此时数据库管理员就需要考虑，是否将其放置在一个独立的表空间或者硬盘空间上，以提高数据操作的性能。大表所对应的索引往往也是比较大的。为此在硬件条件允许的情况下，将索引表与数据表分别存放在不同的硬盘上，可以提高数据库的性能。而对于一些比较小的对象(如数据表)，可以将它们存放在一个表空间中。其实这个表空间就好像仓库中的一个个纸盒子。将小的对象放入到这个“纸盒子”中，不但不占空间，而且也容易管理。
2、根据对象的使用频率来规划存放空间。在仓库中摆放物品的时候，往往会把近期就要用到的货物或者频繁需要用到的东西放在仓库门口或者容易拿到的地方。如此在拿这些货物时就会比较便捷，也不会对其他货物产生影响。对于DB2数据库中的对象来说，也是这么一回事。可以将那些访问量比较大的对象，如索引、数据表，存放在性能比较好的硬盘上或者单独的硬盘中。此时访问这些数据，就不会与其它对象产生I/O冲突，操作起来速度就会比较快。而将不怎么用到的对象，存放在一起。由于他们不怎么被用到，所以即使存放在性能比较低的硬盘上，其对数据库性能产生的负面影响也是非常有限的。 在DB2数据库里面如何更新执行计划
3、根据类别来存放数据库对象。在仓库中存放货物的时候，还会对其进行分类。然后根据类别来进行存放。这有利于货物的管理与检索。其实在数据库对象存储空间设计时，也需要考虑这个因素。如现在应用软件在设计的时候，很多都是根据模块来设计。那么在数据库对象设计时，也需要根据这个模块来设计存储的空间。如将同一个模块的数据库对象存放在同一个表空间内。不过这可能会跟上面的两个建立相违背。此时最好是在对象的命名上做文章。如可以根据模块的不同，分别给数据库对象取一个相同的前缀或者后缀。如即使同一块模块要用到多个表空间，此时就可以给表空间一个相同的前缀。如此在管理数据库对象的时候，根据表空间的前缀就可以判断其所属的模块了。如果再加上一个后缀来表示其数据库对象的分类，那么就更合理了。为此在管理数据库对象的时候，要执行分类管理。不仅要从技术上对其进行分类，如分为索引、数据表、关键字等等。还需要从功能上进行分类，如按应用程序的模块来进行分类等等。
三、设计好数据库备份与还原的方案。
在数据库交付生产使用之后，往往需要进行大量的测试。但是在测试过程中往往又会产生很多的垃圾数据。可是交给企业应用的，肯定是一个干净的数据库系统。为此在数据库设计的时候，就需要想好如果减少测试过程中的垃圾数据。或者采取什么样的方式来实现在交互时自动清除垃圾数据的机制。
一般来说，想要一个数据库备份与还原的方案，减少数据库测试所产生的垃圾数据。如现在在给企业部署数据库的时候，往往是先安装一个干净的数据库系统。当然字符集这些需要预先设置好。然后再利用数据库还原功能将预先定义好的数据库模型还原出来。
另外有些时候需要两个方案互为补充。如在数据库初始化的过程中，采用数据库还原的方式来创建数据库对象。但是在应用软件升级的时候，由于此时已经有了用户的数据，为此不能够在使用数据库还原的方法。而是通过应用程序来执行某些SQL代码，来调整或者增加部分数据库对象。无论采用哪一种方式，需要遵循的一个原则就是在给企业创建数据库对象时要最大限度的减少测试。而要做到这一点，就是需要先在测试服务器上创建对象并测试对象可用。然后直接将相关的SQL代码在投入使用的数据库服务器上执行。
Ⅳ 如何设计合理高效的数据库
一、 引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据，包括生产、经营、管理等各类数据，这些数据作为企业的核心信息，通过各类信息系统，为用户提供及时准确的信息，帮助用户分析，为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率，提升企业形象，具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库，是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验，希望能对大家有所帮助。 二、 设计数据库之前
数据库并不是凭空想象出来的，而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。 1. 充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流，了解用户的想法以及工作流程，通过双方多次交流，会形成初步的数据模型，当然这时的数据模型不会是最终的模型，还需要和用户进行交流，并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。 2. 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应了解数据产生源和数据流程，也就是必需要知道每个数据在那儿产生，数据在那儿表现，以什么样的形式表现等等，然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、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。 3. 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。 需要注意的是，在需求分析调研过程中，并不是一帆风顺的，因为业务人员对于业务的理解不同，以及对于信息知识的缺乏，会影响需求分析的质量，为了提高质量，各方要用更多的时间交流与相互理解，业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合，而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流，这样会避免出现理解不同而产生的歧义。 三、 设计合理的表结构
通常合理的表结构会减少数据冗余，提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。 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3NF(第三范式)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：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。 例如：某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表：单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。 不过也有例外，有时为了效率的缘故，对表不进行标准化也是必要的。 2. 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。使数据库更具扩展性，从而减少将来数据变更所带来的损失。 例如，日期类型字段，有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型，因为在处理日期字段上容易产生数据错误，所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多，在做前期设计时都要考虑的。 表结构的设计不是一次就能成功的，在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难，为了解决这些问题会修改表结构，或增加一些字段，或修改一些字段的属性。这个过程不断重复，因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作，笔者经常使用：SYBASE PowerDesigner ，当然还有其它的工具：ORACLE Designer 2000 ，ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。 四、 选择合理的索引
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。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。 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。如代码表，或系统参数表。 五、 保证数据完整性
数据的完整性非常重要，这关系到数据的准确性，不准确的数据是毫无价值的，因此保证数据的完整性非常重要。 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 以上完整性机制需要熟悉和掌握，它对于数据的完整性非常重要。 2. 用约束而非业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。不要依赖于业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录入。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：性别代码、单位代码等。 5. 采用视图 视图是一个虚拟表，其内容由SQL语句定义，视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，增强数据的安全性。 六、 结束语
数据库的高效运行不仅需要技术上的支持，也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理，本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率，但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是数据库管理，数据库建设是“三分技术，七分管理，十二分基础数据”，因此对于数据库管理一定要重视，在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。
Ⅳ 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。
Ⅵ 关于电商网站数据库的设计有什么好的建议
这个问题的核心点在于：不同商品类别差异很大，如何设计通用的存储方案？简单来说，用数据库去存储所有信息，不管横表还是纵表，都有明显的缺陷：横表：同一个字段对不同商品含义不一样，这到了后面开发和维护是很蛋疼的纵表：一个商品的属性分布到很多行记录中，业务处理很麻烦，而且纵表的记录数会非常多，性能会有问题所以不要尝试只用数据库去统一解决这个问题，思路扩散一些其实就简单了：公共表：提炼商品公共的信息放到数据库，例如商品id、名称、发布的商家、发布日期、上架状态扩展表：将变化的信息放到另外一个表，可以是数据库表，例如电脑商品一个表、服装一个表；也可以将信息放到MongoDB或者ElasticSearch这类文档数据库。搜索组件：扩展表在全文搜索的时候不好实现，因此需要独立的组件负责搜索，可以用Elastic Search或者Solr来冗余一份数据，用于搜索。表结构不算复杂，因为项目关系只有SPU，没有涉及到SKU，但是可以做参考，更多的还是要根据项目实际情况设计。重点说明一下产品表的SPU，Keyword字段。本来之前设计了关系表，但是发现在做SQL查询时太痛苦，所以约定了一种数据存储结构（数据结构的重要性）基于上面的基础，可以实现URL规则变化的查询,类似京东的产品查询URL变化c=1,3 指分类层次关系ev=3_1+4_18 指SPU查询 按约定规则转换成字符串再进行查询。
