数据库设计经验谈
数据库及表的创建心得
数据库及表的创建心得一、引言数据库是存储、检索和管理数据的重要工具，而表是数据库中组织和存储数据的基本单元。
在实际的数据库设计与开发工作中，创建数据库及表是首要任务之一。
在这个过程中，我经过实践和总结，积累了一些创建数据库及表的经验和心得。
本文将就此进行详细探讨。
二、创建数据库2.1 数据库的选择在创建数据库之前，首先要确定使用什么数据库管理系统。
市面上有很多种不同的数据库系统，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
选取适合自身需求的数据库系统非常重要。
不同的数据库系统各自有其特点和优势，比如MySQL适用于大部分中小型项目，Oracle适用于大型企业级项目。
根据实际需求和项目的规模，选择合适的数据库系统是关键。
2.2 数据库命名规范数据库的命名规范直接关系到后续的维护和管理。
通常，数据库的命名应该能够清晰地表达其所包含的内容。
命名应具备可读性和可维护性，避免使用过于简单和含糊的名字。
同时，数据库的命名应该符合一定的命名规范，比如使用全小写字母、下划线连接不同的单词等。
2.3 数据库字符集和校对规则在创建数据库时，字符集和校对规则的设置是非常重要的。
字符集决定了数据库中可以使用的字符种类，包括各种语言和特殊字符。
而校对规则决定了对这些字符进行排序和比较的规则。
一般来说，选择常用的字符集和校对规则即可满足大部分需求，但对于特殊需求，可以根据实际情况进行定制。
三、创建表3.1 表的设计原则在创建表之前，需要进行详细的表设计。
表的设计原则是关系数据库设计的基石，良好的表设计能够提高数据库的性能和扩展性。
在进行表设计时，应该遵循以下原则： 1. 实体和属性之间的一致性：一个表应该只包含一个实体，表中的每个列都应该定义一个属性。
2. 消除冗余数据：避免在多个表中存储相同的数据，而是通过关联等方式进行引用。
3. 数据类型选择合理：对每个列选择合适的数据类型，既能满足存储需求，又能节省存储空间。
数据库表设计与规范化技巧与经验
数据库表设计与规范化技巧与经验在设计和规范化数据库表时，有一些技巧和经验可以帮助我们创建高效、易于维护的数据库结构。
下面，我将分享一些关键的技巧和经验：1. 深入了解业务需求在设计数据库表之前，必须充分了解业务需求。
与业务相关的主要实体和其属性应该成为数据库表的主要组成部分。
了解业务需求还可以帮助我们预测将来可能出现的需求变化，并相应地进行设计，以避免不必要的结构修改和数据迁移。
2. 单一职责原则每个数据库表应该遵循单一职责原则，即一个表应该只负责管理一个实体类型的数据。
这样做可以确保数据库结构的清晰性和可维护性。
避免将多个实体类型存储在同一个表中，这样会导致数据冗余和性能问题。
3. 数据类型的选择正确选择适当的数据类型对于数据库性能和数据一致性至关重要。
尽量使用最小的合适数据类型来节省存储空间和提高查询性能。
同时，还要确保数据类型的一致性，例如使用日期时间类型来存储日期和时间数据，而不仅仅是字符串。
4. 主键和外键在设计数据库表时，明确主键和外键是很重要的。
主键是唯一标识表中每个记录的列，而外键用于实现不同表之间的关系。
正确使用主键和外键可以确保数据的完整性和一致性，并且可以帮助我们进行高效的数据查询和关联。
5. 正规化规范化是数据库设计中的重要概念，它有助于减少数据冗余、提高数据一致性和数据更新性能。
在规范化过程中，将数据库分解成更小、更专注的部分，并将其各自关联起来。
这样做可以避免数据的重复和不一致，并提供更好的查询性能。
6. 命名规范为数据库表、列和约束等命名时，应遵循一致的命名规范。
命名应该具有描述性，以便他人能够理解和使用数据库结构。
尽量避免使用过长或过于简单的命名，以免造成混淆或歧义。
另外，还要注意使用可读性强的命名风格，例如采用下划线分隔的命名方式。
7. 索引的使用合理使用索引可以大大加快查询和数据检索的速度。
在设计表时，可以针对常用的查询条件和排序字段添加适当的索引。
但是请注意过多的索引会降低数据的写入性能，因此需要根据实际需求进行权衡。
数据库项目经历
数据库项目经历
我曾经参与了一个数据库项目，这是一个商业软件，旨在提供全面的财务管理解决方案。
在这个项目中，我担任了数据库工程师的角色，主要负责设计数据库结构和编写数据库操作代码。
我们使用了MySQL作为数据库管理系统，并根据客户需求设计了多个数据库表，包括客户信息、供应商信息、产品信息、销售记录、财务报表等。
此外，我们也为数据库添加了安全性和备份策略，确保数据的完整性和可靠性。
在项目实施阶段，我们还与其他团队协同合作，包括前端设计和开发团队和后端代码编写团队。
我们与客户保持着紧密的沟通，持续收集反馈和建议，不断完善数据库的功能和性能。
这个数据库项目经验让我加深了对数据库设计和操作的理解，也提高了团队合作和沟通的能力。
在日后的工作中，我会继续注重数据库管理和数据安全问题，为公司的业务提供更好的支持。
mysql数据库设计总结
mysql数据库设计总结设计一个高效的MySQL数据库需要考虑许多因素，包括数据结构、索引、查询优化、存储引擎选择、安全性等。
以下是一些关键的MySQL数据库设计总结：1. 需求分析：在开始设计之前，理解应用程序的需求是至关重要的。
这包括处理的数据类型、查询需求、性能要求、安全性需求等。
2. 数据结构：设计合适的数据表结构，包括选择合适的数据类型，考虑是否需要使用枚举或集合类型。
规范化：确保数据完整性和减少数据冗余。
3. 索引：索引是提高查询性能的关键。
为经常用于搜索、排序和连接的列创建索引。
避免过度索引，因为它们会增加写操作的负担。
4. 查询优化：优化查询语句，避免全表扫描。
使用`EXPLAIN`来查看查询的执行计划。
5. 存储引擎：根据需求选择合适的存储引擎，如InnoDB或MyISAM。
InnoDB支持事务处理和行级锁定，而MyISAM可能在某些读密集型场景中表现更好。
6. 安全性：限制对数据库的访问，只允许必要的用户和应用程序访问。
使用强密码，并定期更改。
定期备份数据。
7. 备份与恢复：设计一个可靠的备份策略，以防数据丢失。
了解如何从备份中恢复数据。
8. 监控和维护：使用工具监控数据库性能，如`MySQLTuner`。
定期维护数据库，如优化表（`OPTIMIZE TABLE`）和修复表（`REPAIR TABLE`）。
9. 扩展性：设计数据库时考虑到未来的扩展性，如分区、分片或读写分离。
10. 文档化：为数据库设计、表结构、索引和其他关键决策编写文档，以便于未来的维护和理解。
11. 测试：在实际部署之前，在测试环境中对数据库进行彻底的测试，确保其性能和稳定性满足要求。
12. 使用数据库管理工具：如Navicat, DBeaver, Workbench等工具可以帮助更高效地管理MySQL数据库。
13. 考虑使用缓存：如Redis或Memcached，以减少对数据库的直接访问，特别是在读密集型场景中。
浅谈数据库管理系统的数据库设计
Science &Technology Vision 科技视界1背景分析目前,产品化的数据库管理系统是以关系型数据库为主流,技术相对成熟。
面向对象的数据库管理系统尽管技术上处于先进,数据库易于研发、维护,但至今为止,还没有成熟的产品。
占主导位置的关系型数据库管理系统包括ORACLE、SYBASE、SQL Server、INFORMIX 与INGRES,这些产品都支持UNIX、VMS、WINDOWS 等不同平台,但支持的程度不一样。
通常系统的设计与研发阶段,设计人员、研发人员与测试人员仅会把工作重点放在系统的功能实现上,而此时因为测试数据较小,难以衡量系统的运行性能的优劣,然而如果系统进入实际运行阶段,大量的业务数据通常会使系统的性能逐步降低,此时再来考虑怎样提升性能则会花费更多的人力及财力。
所以,设计出高质量的数据库结构就变得特别关键。
2数据库服务器选择对于占主导位置的SQL Server、Oracle、SYBASE、DB2和INFORMIX 数据库,分别从性能、运用风险、开放性、易维护性与价格等方面来分析比较。
2.1性能SQL Server 老版本服务器多用户时性能较差,新版本的性能有了显著的提升,各项处理能力都有了显著的提升,占有数项TPC-C(事务处理性能委员会)纪录,并支持集群。
Oracle 数据库性能最佳,占有Windows NT 平台下的TPC-D(基准测试,衡量联机事务处理系统的一个测试指标)及TPC-C 的世界纪录。
SYBASE 数据库性能较好,满足Sun、IBM、HP、Compaq 及Veritas 集群设施的性能,达到高可用性;性能比SQL Server 稍差,然而在UNIX 平台下的并发性要高于SQL Server,适用于安全性要求较高的应用系统。
DB2适合于数据仓库与在线事务处理,性能较好,支持胖客户端和应用模式。
INFORMIX 性能较好,支持集群,达到高可用性,适用于安全性要求极高的应用系统,特别是在金融业、证券行业的应用。
掌握数据库设计的原则与技巧
掌握数据库设计的原则与技巧在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织运营的核心资产之一。
而数据库作为存储和管理数据的关键工具，其设计的合理性和有效性直接影响着系统的性能、可扩展性和数据的完整性。
因此，掌握数据库设计的原则与技巧对于开发高质量的应用程序和确保数据的高效管理至关重要。
数据库设计的原则1、数据完整性数据完整性是指确保数据库中的数据准确、一致和可靠。
这包括实体完整性（确保表中的每行都有唯一的标识符）、参照完整性（确保表之间的关系正确）和域完整性（确保数据的值在预定义的范围内）。
例如，在一个学生成绩管理系统中，学生表中的学号必须是唯一的，课程表中的课程编号也必须是唯一的。
同时，成绩表中的成绩必须在 0 到 100 之间。
2、数据一致性数据一致性是指在数据库的不同部分和不同操作中，数据保持相同的含义和格式。
为了实现数据一致性，需要在设计时定义明确的数据规则和约束条件。
比如，在一个库存管理系统中，如果一个商品被出库，那么库存数量应该相应地减少，而且在任何查询库存的操作中，都应该得到相同的准确数量。
3、最小冗余冗余数据是指在数据库中多次重复存储相同的信息。
过多的冗余会导致数据不一致、存储空间浪费和更新操作的复杂性增加。
然而，在某些情况下，适当的冗余可以提高查询性能。
例如，在一个订单管理系统中，可以在订单详情表中存储商品的名称和价格，而不是每次查询都从商品表中获取，这样可以减少表连接的操作，但需要确保在商品信息发生变化时能够及时更新。
4、可扩展性设计的数据库应该能够轻松适应未来数据量的增长和业务需求的变化。
这意味着在设计时要考虑到可能的扩展方向，例如添加新的表、字段或关系。
例如，如果一个电商平台预计未来会增加新的商品类别，那么在设计数据库时应该预留足够的灵活性，以便能够方便地添加相关的表和字段。
5、性能优化数据库的性能是设计时需要重点考虑的因素之一。
这包括合理选择数据类型、创建合适的索引、优化查询语句等。
数据库课程设计心得体会范例(10篇)
数据库课程设计心得体会范例(10篇)数据库课程设计心得体会1今天进行了一次完整的数据库设计的过程，其实一直来说我都是非常害怕数据库的设计的，因为在刚刚接触的时候，我就知道，数据库设计其实是一个项目的开端，因为数据库设计实际上就是业务的设计，在需求清晰的时候，完成清晰流畅的业务设计又是一大难点。
一下为我自己的心得经验希望大家批评指正！数据库设计应该遵循以下几个原则：对需求的认知完全没有歧义；熟练而且正确的.E-R图绘制，明确改图是表明实体和关系的图，实体表示要在数据库里保存的类，关系表示类与类之间的相互关系，关系主要有一对一，一对多，多对多。
经验之谈，继承关系通常可以用一对一表示，而一对多或者多对多通常表示类之间的使用关系；在设计时要做到高度的抽象，对内容或者关系相类似的内容抽象为一类实体，在分类时可以抽象出一个“类”的实体，与要分类实体之间进行多对多关系映射，明确哪些是必须要进行存储的实体；如果系统涉及用户角色的不同不妨把，账户和身份的考虑分离开，账户的存在让他是一直存在的并且在身份变化时个人的历史和基础内容是不变的，就是身份的加持让他可以有特权或者使命，而账户是他在系统中的根；对于有值内容，并且需要对值进行统计结果的需要对他进行内容的拆分，比如：问卷表和问卷内容表，问卷内容值表要拆开，才有利于统计计算，而且他们之间是一对多关系；有时更加困难的是一个实体会发生多个维度的分类，那么就把他的拆分维度一一分开；“频道”概念在消息分发时是一个非常灵活的概念；数据库可以建表来模拟消息服务器分发消息，在无法保证实时性必须存储内容时，同一消息对不同用户创建不同的副本；总结，其实我在今天的数据库设计中就学习到这些，学习是一个逐渐进步的过程，也是一个自我折磨的过程，希望我可以在这条路上走的再远一点。
数据库课程设计心得体会2做了一个星期的程序设计终于做完了，在这次程序设计课中，真是让我获益匪浅，我突然发现写程序还挺有意思的。
创建数据库和表的心得
创建数据库和表的心得在现代信息化社会中，数据库是非常重要的数据管理工具，它能够有效地存储和管理大量的数据。
在进行数据库开发时，首先需要创建数据库和表，为数据的存储和管理提供基础。
在这个过程中，我积累了一些心得体会，希望能够与大家分享。
创建数据库时，我们需要考虑到数据库的命名规范和设计原则。
数据库的命名应该简洁明了，能够准确表达其所存储数据的内容。
同时，数据库的设计应该符合逻辑关系，能够满足数据的存储和查询需求。
在创建表的过程中，我们需要考虑到表的字段设计和数据类型选择。
字段的设计应该符合数据的特点和需求，能够准确描述数据的属性。
数据类型的选择应该根据数据的特点和存储需求来确定，避免数据冗余和浪费。
在创建数据库和表的过程中，我也遇到了一些问题和挑战。
例如，在数据库命名和设计中，我曾经遇到了命名过长、命名不规范等问题，导致后续的数据管理和查询变得困难。
经过反思和总结，我意识到在创建数据库和表之前，应该进行充分的规划和设计，避免后续出现不必要的麻烦。
在创建表时，我还遇到了字段设计不合理、数据类型选择错误等问题。
这些问题导致了数据存储的效率低下，查询效果不佳。
为了解决这些问题，我不断学习和积累经验，通过与同事和专家的交流和讨论，逐渐提高了自己的数据库设计水平。
创建数据库和表是数据库开发的基础工作，它直接影响到后续数据的管理和查询效果。
因此，在创建数据库和表时，我们需要认真对待，严谨细致地进行设计和规划。
同时，我们还需要不断学习和总结经验，提升自己的数据库开发能力。
总结起来，创建数据库和表是数据库开发的重要环节，它需要我们认真对待，充分规划和设计。
在这个过程中，我们可能会遇到各种问题和挑战，但只要我们持续学习和积累经验，就能够不断提高自己的数据库开发能力。
希望通过我的分享，能够给大家带来一些启发和帮助。
数据库管理中的数据模型设计与性能优化实际案例分享及实践经验总结
数据库管理中的数据模型设计与性能优化实际案例分享及实践经验总结在数据库管理中，数据模型设计和性能优化是至关重要的环节。
一个有效的数据模型设计可以提高数据库的性能、可扩展性和可维护性，而性能优化则可以进一步提升数据库的响应速度和吞吐量。
本文将分享一些实际案例，以及在数据模型设计和性能优化方面的一些实践经验总结。
一、数据模型设计实际案例分享1. 不合理的关系模型设计导致性能瓶颈在一个电子商务网站的数据库设计中，产品和订单之间采用了多对多的关系模型，导致查询订单详情的性能低下。
经过重新设计数据模型，将订单详情直接与产品关联，使用简单的一对多关系模型，显著提高了查询性能。
2. 索引设计的意义和优化效果在一个物流管理系统的数据库设计中，查询运输记录的性能一直较差。
通过对数据库表的索引设计优化，可以大幅提升查询性能。
例如，使用非聚集索引优化date字段的查询，以及使用聚集索引优化运输记录的状态字段的查询。
二、性能优化实践经验总结1. 选择合适的数据类型选择合适的数据类型可以减少数据库的存储空间，并提高查询性能。
例如，对于一个存储手机号码的字段，选择使用INT类型存储可以减少存储空间。
2. 合理使用索引索引是提高数据库查询性能的重要工具，但过多的索引会导致插入和更新操作变慢。
因此，在设计数据库表时需要权衡索引的数量和占用空间，选择合适的字段建立索引，并定期评估和优化索引的使用情况。
3. 合理分割数据针对大型数据库系统，合理分割数据可以显著提高查询性能。
可以将数据按照时间、地理位置等特征进行分割，将热点数据和冷数据存储在不同的数据表或数据库中，减轻查询的负担。
4. 数据库缓存优化数据库缓存可以大幅提升查询性能，降低数据库负载。
通过使用缓存技术，将经常查询的数据缓存在内存中，减少对数据库的查询操作。
常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
5. 定期数据清理定期清理无效、过期或冗余的数据可以提高数据库的查询性能。
数据库课程设计心得体会8篇
数据库课程设计心得体会8篇数据库课程设计心得体会1两个星期时间非常快就过去了，这两个星期不敢说自己有多大进步，获得了多少知识，但起码是了解了项目开发部分过程。
虽说上过数据库上过管理信息系统等相关课程，但是没有亲身经历过相关设计工作细节。
这次实习证实提供了一个很好机会。
通过这次课程设计发现这其中需要很多知识我们没有接触过，去图书馆查资料时候发现我们前边所学到仅仅是皮毛，还有很多需要我们掌握东西我们根本不知道。
同时也发现有很多已经学过东西我们没有理解到位，不能灵活运用于实际，不能很好用来解决问题，这就需要我们不断大量实践，通过不断自学，不断地发现问题，思考问题，进而解决问题。
在这个过程中我们将深刻理解所学知识，同时也可以学到不少很实用东西。
从各种文档阅读到开始需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。
亲身体验了一回系统设计开发过程。
很多东西书上写很清楚，貌似看着也很简单，思路非常清晰。
但真正需要自己想办法去设计一个系统时候才发现其中难度。
经常做到后面突然就发现自己一开始设计有问题，然后又回去翻工，在各种反复中不断完善自己想法。
我想有这样问题不止我一个，事后想想是一开始着手做时候下手过于轻快，或者说是根本不了解自己要做这个系统是给谁用。
因为没有事先做过仔细用户调查，不知道整个业务流程，也不知道用户需要什么功能就忙着开发，这是作为设计开发人员需要特别警惕避免，不然会给后来工作带来很大的麻烦，甚至可能会需要全盘推倒重来。
所以以后课程设计要特别注意这一块设计。
按照要求，我们做是机票预订系统。
说实话，我对这个是一无所知，没有订过机票，也不知道航空公司是怎么一个流程。
盲目开始设计下场我已经尝过了，结果就是出来一个四不像设计方案，没有什么实际用处。
没有前期调查，仅从指导书上那几条要求着手是不够。
在需求分析过程中，我们通过上网查资料，去图书馆查阅相关资料，结合我们生活经验，根据可行性研究结果和客户要求，分析现有情况及问题，采用Client/Server结构，将机票预定系统划分为两个子系统：客户端子系统，服务器端子系统。
数据库设计中常见问题分析与解决经验
数据库设计中常见问题分析与解决经验数据库设计是一项关键的任务，它决定了后续数据操作的效率和灵活性。
然而，在数据库设计过程中，常常会遇到一些问题。
本文将分析和解决数据库设计中常见的问题，希望能够帮助读者顺利完成数据库设计任务。
一、数据冗余问题在数据库设计中，数据冗余是指同一份数据在多个表中重复出现的情况，这会导致数据的冗余存储，并且在数据修改时容易出现不一致性。
解决数据冗余问题的方法有以下几种：1. 抽象出共享数据并创建一个单独的表来存储，然后在其他表中使用外键来引用该表。
2. 使用视图来消除数据冗余，通过将需要共享的数据抽象为一个视图，其他表只引用视图而不是实际的数据表。
二、数据一致性问题数据库设计中常常会遇到数据一致性问题，即多个表中的数据应该保持一致性，而不出现冲突或矛盾。
以下是一些建议来解决数据一致性问题：1. 使用事务来确保一系列操作的原子性。
即将一系列相关的操作封装到同一个事务中，要么全部执行成功，要么全部回滚，保证数据的一致性。
2. 使用数据库触发器来自动处理一致性问题。
通过在数据表上定义触发器，可以在数据修改时自动执行一些操作，保持数据的一致性。
三、性能问题在数据库设计过程中，性能是一个非常关键的问题。
以下是一些可以改善数据库性能的常见方法：1. 使用适当的索引。
索引可以加速数据的查询操作，提高查询性能。
但是过多的索引也会导致写操作的性能下降，因此需要权衡索引的数量和类型。
2. 使用分区表来减少查询的数据量。
将大表按照某个字段进行分区，可以将数据分散到多个物理位置上，从而减少查询的数据量，提高查询性能。
3. 对频繁访问的查询进行优化。
根据实际需求，考虑使用查询缓存、性能优化器、表分片等技术来提高查询的性能。
四、安全性问题数据库设计中的安全性问题是不容忽视的。
以下是一些建议来加强数据库的安全性：1. 使用强密码来保护数据库账户。
密码应该包含字母、数字、特殊字符，并且长度应该足够长。
同时，应该定期更改密码以减少被盗取的风险。
新建数据库实践心得体会
随着信息化时代的到来，数据库技术已成为我国各行各业信息化建设的重要组成部分。
作为一名数据库管理员，我有幸参与了新建数据库的实践工作，现将实践心得体会分享如下。
一、认识数据库在参与新建数据库实践之前，我对数据库的了解仅限于理论知识。
通过实践，我对数据库有了更深入的认识。
1. 数据库的作用数据库是存储、管理和处理数据的系统。
它具有以下作用：（1）高效存储：数据库可以存储大量的数据，且能够保证数据的完整性和一致性。
（2）快速查询：数据库提供了高效的查询机制，可以快速检索所需数据。
（3）数据共享：数据库可以实现数据共享，方便不同部门、不同人员之间的协作。
（4）数据安全：数据库提供了数据加密、访问控制等安全机制，确保数据安全。
2. 数据库的分类数据库主要分为以下几类：（1）关系型数据库：以表格形式存储数据，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
（2）非关系型数据库：以文档、键值对、图等形式存储数据，如MongoDB、Redis、Cassandra等。
（3）分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，提高系统性能和可靠性。
二、新建数据库实践过程1. 需求分析在新建数据库之前，首先要进行需求分析，明确数据库的功能、性能、安全性等方面的要求。
需求分析主要包括以下几个方面：（1）业务需求：了解业务流程、数据流程，确定数据库需要存储的数据类型和结构。
（2）性能需求：根据业务需求，确定数据库的性能指标，如并发访问、读写速度等。
（3）安全性需求：根据数据安全要求，制定数据库的安全策略，如用户权限、数据加密等。
2. 数据库设计根据需求分析，进行数据库设计，主要包括以下几个方面：（1）数据模型设计：确定数据库的数据结构，包括表结构、字段类型、约束等。
（2）关系模型设计：确定表之间的关系，如一对一、一对多、多对多等。
（3）索引设计：根据查询需求，设计合适的索引，提高查询效率。
3. 数据库实现在数据库设计完成后，进行数据库实现，主要包括以下几个方面：（1）数据库创建：使用数据库管理系统创建数据库，并设置用户权限。
软件设计中的数据库设计技巧
软件设计中的数据库设计技巧数据库设计是软件开发过程中至关重要的一环。
一个合理和高效的数据库设计可以提升系统的性能、可靠性和可维护性。
本文将介绍一些在软件设计中常用的数据库设计技巧。
一、需求分析在进行数据库设计之前，我们首先需要进行充分的需求分析。
明确系统所需的数据结构和操作方式，理解用户需求和业务规则，对数据进行分类和整理，为后续的数据库设计打下坚实的基础。
二、合适的数据模型选择根据需求分析的结果，我们可以选取合适的数据模型来搭建数据库结构。
常见的数据模型有关系型模型和非关系型模型。
对于结构化数据，关系型数据库（如MySQL、Oracle）是首选；对于半结构化或非结构化数据，可以考虑使用非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）。
三、数据库范式设计数据库范式是数据库设计中用来规范化数据的一组原则。
在进行数据库设计时，遵循适当的范式可以提高数据库的一致性和性能。
常见的范式有第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在实际设计中，我们需要综合考虑系统的具体需求，做出相应的范式选择。
四、合理划分表和字段将数据库中的数据划分到不同的表中是数据库设计的关键。
我们需要根据数据的关联性和访问模式来划分表。
一般来说，具有唯一标识的实体应该对应一个表，表中的字段应该尽量减少冗余。
同时，我们需要合理地为每个字段选择适当的数据类型和长度，以减少存储空间和提高查询效率。
五、索引设计索引在数据库中起到加速查询的作用。
在设计数据库时，我们要根据数据的访问模式和查询需求合理地选择创建索引。
一般来说，对于经常使用的查询条件，可以创建索引来提高查询性能；对于频繁更新的表，需要权衡索引的选择，避免过多的索引降低写入性能。
六、引入约束和触发器为了保证数据的完整性和一致性，我们需要在数据库设计中引入约束和触发器。
约束可以限定字段的取值范围和完整性约束，例如主键约束、外键约束和唯一约束等。
触发器可以响应数据库中的操作，触发相应的业务逻辑，保证数据的一致性。
数据库设计实训学习总结ER模型与关系数据库设计
数据库设计实训学习总结ER模型与关系数据库设计在数据库课程的学习过程中，我参与了一次数据库设计实训，通过此次实训了解了ER模型与关系数据库设计的相关知识，并且实践了数据库设计的流程与方法。
本文将对这次实训进行总结与回顾。
1. 实训背景介绍本次实训的目标是设计一个学生选课系统的数据库。
这个数据库需要包含学生、课程、教师等多个实体，并且要记录学生的选课信息、教师的授课信息等。
实训主要分为ER模型设计和关系数据库设计两个阶段。
2. ER模型设计在ER模型设计阶段，我们首先对系统的实体进行了分析与抽象，然后绘制了ER图。
ER图通过实体、属性和关系之间的联系来描述系统的结构。
在绘制ER图时，我们使用了UML(Unified Modeling Language)的符号与标记来表示实体、属性、关系和关系属性等。
通过ER图，我们可以直观地了解系统中各实体之间的联系以及它们的属性。
在这次实训中，我们对学生、课程和教师这三个实体进行了详细的分析，并确定了它们之间的关系。
例如，学生和课程之间是多对多的关系，因为一个学生可以选择多门课程，同时一个课程也可以被多个学生选择。
另外，学生和教师之间是一对多的关系，因为一个教师可以教授多个学生，但一个学生只能由一个教师负责。
通过这种方式，在ER模型设计阶段，我们明确了各实体之间的关系，并确定了它们之间的联系。
3. 关系数据库设计在ER模型设计完成后，我们需要将其转化为关系数据库。
关系数据库使用表格的形式来存储数据，并且通过表格之间的关系来表示实体之间的联系。
在关系数据库设计阶段，我们将实体、属性和关系映射到关系模式中，并确定主键和外键的定义。
在这个学生选课系统中，我们创建了三个关系表，分别用于存储学生、课程和教师的相关信息。
在关系数据库设计中，我们需要考虑数据的完整性与一致性。
为了保证数据的完整性，我们对表格中的属性进行了数据类型、约束和默认值的设置。
同时，我们还为每个表格设置了主键和外键，以保证数据的一致性和关系的正确性。
新版全国计算机等级考试二级数据库程序设计(VisualFoxPro)应试经验谈
二、 学 习方 法 １ ． 精选典型例题练 习， 避免“ 题 海战 术 ” 。
现在 有关“ 计 算机二级 ” 考试 的复 习资料很多 ， 搞 题 海 战 术是不可取的 。 有 的考生做几十套试题但还是没过 ， 而 一 些 考 生 仅 仅 做 了几 套 试 题 却 考 出理 想 成 绩 ，考 生 应 该 根 据 考 试 大 纲 及 历 年 考 试 真 题 有 选 择 性 地 做 题 ，客 观 题 可 以 选 择 历 年 考 题做３ —４ 套． 掌握答题技巧 ， 总结 相 关 知 识 点 ； 操 作 题 在 学 习 中首 先 抓 住 重 点 题 型 练 习 （ 比 如 表 单 、菜 单 、 Ｓ Ｑ Ｌ 语 句 相 关 试 题） ， 然后选择历年考试真题复 习， 熟悉考试题型 ， 掌 握 相 关 知 识点 ， 真 正 做 到举 一反 三 。
＿
＿
新 版 全 国计 算 机 等 级 考 试 二 级 数 据 库 程 序 设计 （ Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｆ ｏ ｘ Ｐｒ ｏ） 应 试 经 验 谈
仲 炜 刘 晓 华
２ ６ ４ ２ １ ０ ）
（ 威海职业学院 信息工程系 ， 山东 威 海 摘 要 ：全 国 计 算 机 等 级 考 试 （ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｒ ａ ｎ ｋ Ｅ ｘ ａ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， 简 称Ｎ Ｃ Ｒ Ｅ ） ， 是经教 育部批 准 ， 由教 育 部 考 试 中 心主办， 面向社会 。 用 于 考 查 应 试 人 员计 算 机 应 用 知 识 与技 能 的全 国 性 计 算 机 水 平 考 试 体 系。 Ｎ Ｃ Ｒ Ｅ 考 试 采 取 全 国 统 一 命 题、 统一考试的形式。 作 者 通 过 多次 进行 计 算 机 等级 考试 二 级 Ｖ Ｆ Ｐ 科 目考 前 辅 导教 学 。 总 结 出一 些 应 考 方 面 的 技 ， 和 经验 ， 供 广 大考 生参 考借 鉴 。 关键词 ： 计 算 机 等 级 考 试 数 据库 程序 设计 应 试 经验
数据库分区表设计中的分区键选择与优化策略与经验分享
数据库分区表设计中的分区键选择与优化策略与经验分享在设计数据库系统时，为了提高性能和可伸缩性，我们经常需要使用分区表来应对大规模数据的存储和查询需求。
分区表能将数据划分为多个更小的逻辑部分，这些部分可以单独管理和查询，从而提高数据库操作的效率。
在设计数据库分区表时，合理选择合适的分区键是非常重要的，本文将分享一些关于分区键选择与优化策略的经验。
1. 分区键的选择原则选择合适的分区键是影响数据库分区表设计的关键因素之一。
以下是一些常用的分区键选择原则：（1）选择高基数字段：分区键应该选择具有高基数（cardinality）的字段，即字段的取值范围尽可能广泛。
这样可以确保数据均匀分布在各个分区中，避免出现数据倾斜情况。
（2）选择经常用于查询或连接的字段：分区键应该选择经常用于查询或连接操作的字段，以提高查询和连接的性能。
例如，如果在某个表中经常基于日期范围进行查询，可以选择日期字段作为分区键。
（3）避免频繁变更的字段：分区键应该选择稳定的字段，避免频繁变更的字段。
因为对分区键进行变更可能需要耗费较大的资源和时间。
（4）考虑分区数据的增长趋势：分区键应该根据数据的增长趋势选择，例如按照年份进行分区，可以保持数据更加紧凑。
如果按照月份进行分区，则可以更容易删除或归档旧数据。
2. 常用的分区键选择策略根据实际需求和数据特点，我们可以选择不同的分区键选择策略。
以下是一些常用的分区键选择策略：（1）按照时间范围进行分区：这是最常见的分区策略之一，可以根据日期、年份、月份等时间范围作为分区键。
这种策略适用于那些需要频繁查询某个时间范围内数据的场景，可以提高查询性能。
（2）按照地理位置进行分区：当数据库中包含地理位置信息时，可以选择地理位置作为分区键。
例如，根据国家、省份或城市进行分区。
这样可以根据地理位置查询数据，提高查询效率。
（3）按照业务逻辑进行分区：根据业务逻辑，选择与业务有关的字段作为分区键。
例如，根据产品类别或客户类型进行分区，这样可以提高对相关数据的查询性能。
数据库管理技术中的数据模型设计与优化实践经验分享
数据库管理技术中的数据模型设计与优化实践经验分享在数据库管理技术领域，数据模型设计和优化是关键的环节，直接影响着数据库系统的性能和可靠性。
本文将分享一些数据模型设计和优化的实践经验，帮助读者更好地理解和应用数据库管理技术。
一、数据模型设计的原则1.1. 根据业务需求进行建模在进行数据模型设计时，首要考虑的是应业务需求建模。
根据需要进行需求分析，了解业务中的实体、关联关系及其属性。
这些需求将成为数据库模型设计的基础，帮助我们明确表之间的关系、主键及外键的设置。
1.2. 选择合适的数据模型根据具体的业务需求选择适合的数据模型，常见的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型。
关系模型是目前使用最广泛的模型，其表的设计更为灵活，易于维护和查询。
1.3. 正规化的数据库设计进行数据库设计时，应遵循正规化的原则，将数据分解成关系模式，减少重复数据和数据冗余，提高数据的一致性和完整性。
正规化的设计可以规避数据的更新异常、插入异常和删除异常，使数据库更加稳定和可靠。
1.4. 灵活性与性能的权衡在设计数据模型时，需要权衡数据灵活性和查询性能。
灵活的数据模型可以适应需求的变化，但可能会牺牲一定的查询性能。
而为了提高性能，可以根据查询频率和类型来冗余数据，减少查询时的关联操作。
二、数据模型的优化实践2.1. 合理选择索引索引是提高数据库查询性能的关键手段之一。
需要根据具体的查询需求，选择合适的字段作为索引。
常用的索引类型有主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引等。
合理的索引设计可以加快查询速度和减少存储空间占用。
2.2. 优化查询语句查询语句的优化对于数据库性能至关重要。
可以通过以下手段来优化查询语句：合理使用JOIN操作，避免多重嵌套的子查询，使用合适的连接条件，避免使用SELECT *，优化WHERE子句中的条件，减少表的访问次数等。
此外，定期分析查询计划，根据查询使用情况进行索引调整也是一种有效的优化手段。
什么样的数据库设计才是优秀的(一)
什么样的数据库设计才是优秀的（一）引言概述：数据库设计是软件开发过程中至关重要的一步，一个优秀的数据库设计可以提高数据存储和查询的效率，保证数据的完整性和一致性。
本文将从五个大点阐述什么样的数据库设计才是优秀的。
正文：1. 合理的数据模型设计- 根据业务需求选择合适的数据模型，如关系型、面向对象型或文档型等。
- 合理划分数据表，避免冗余数据和数据访问冲突。
- 利用范式化和反范式化技术，优化数据结构和查询性能。
2. 有效的索引设计- 根据常用查询条件和业务需求，设计合适的索引方式，如B+树、哈希表等。
- 避免过多或不必要的索引，减少写操作带来的性能损耗。
- 定期维护和优化索引，保证查询性能的稳定和高效。
3. 合理的数据约束设置- 设计适当的主键、外键和唯一约束，确保数据完整性和一致性。
- 使用触发器和存储过程等技术，实现复杂的数据约束逻辑。
- 采用合适的数据类型和长度设置，节省存储空间并提高查询效率。
4. 正确的数据库范式化- 将原始数据模型根据范式化理论进行规范化处理，减少数据冗余和更新异常。
- 根据应用需求和数据特点，选择合适的范式级别，如第三范式、BCNF等。
- 进行适当的反范式化处理，优化查询性能和复杂查询操作。
5. 良好的性能调优策略- 分析和优化查询语句，合理使用索引和优化器提高查询效率。
- 合理划分数据表、分区和分片，提升并发处理和负载均衡能力。
- 预留足够的磁盘空间和缓存空间，保证系统稳定运行。
总结：优秀的数据库设计是在合理的数据模型设计、有效的索引设计、合理的数据约束设置、正确的数据库范式化和良好的性能调优策略的基础上实现的。
通过优秀的数据库设计可以提高系统的性能和稳定性，保证数据的完整性和一致性，满足用户的需求。
数据库设计的基本原则与方法
数据库设计的基本原则与方法数据库设计是一项复杂的工作，需要遵循一定的原则和方法来确保数据库的有效性和可靠性。
本文将介绍一些基本的数据库设计原则和方法，并探讨如何应用这些原则和方法来制定可靠的数据库设计。
1. 数据库设计的基本原则（1）合理性原则数据库设计的主要目的是满足用户的需求。
在设计过程中，必须考虑到数据库的规模、复杂度、数据处理效率、安全性、可维护性等多方面因素，以确保数据库的合理性。
（2）一致性原则数据库中的数据必须保持一致性。
在设计过程中，应该避免出现重复、模糊或冲突的数据，避免不完整或不正确的数据输入，避免数据冗余等问题。
（3）可扩展性原则随着数据库的使用不断增加，应该具备相应的扩展性。
设计时可以考虑设计数据表的扩张性、设计数据类型的扩展性等。
（4）安全性原则数据库中存储了大量的敏感数据，如用户的姓名、身份证号码、住址、银行卡号等。
因此，数据库设计时必须确保数据的安全性，采取相应的安全措施，如加密、权限控制等。
2. 数据库设计的方法（1）需求分析数据库设计的第一步是进行需求分析。
需求分析的目的是明确数据库的使用需求，包括数据存储、查询、更新、删除等操作，以及统计分析和报表输出等。
（2）概念设计概念设计是数据库设计的第二步。
在概念设计阶段，应该建立实体-关系模型（ER模型），明确数据库中需要存储的实体、实体之间的关系以及属性。
（3）逻辑设计逻辑设计是对概念设计的进一步细化和规范化。
在逻辑设计阶段，应该将实体-关系模型转换为关系模型，确定关系的范式和主外键的关系。
（4）物理设计物理设计是将逻辑设计转换为关系数据库的实际物理结构。
在物理设计阶段，应该考虑数据的存储方式、查询效率、数据安全等问题。
3. 数据库设计的注意事项（1）避免数据冗余数据冗余会导致数据不一致、浪费存储空间等问题，在设计过程中应该避免数据冗余。
（2）合理设置主键和外键主键和外键是关系数据库中的重要概念，应该合理设置主键和外键，保证数据的完整性和一致性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据库设计经验谈(夜来香)一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库 + 25% 的程序] 所组成，数据库设计的好坏是一个关键。
如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。
有关数据库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。
不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。
所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据库的技巧和经验。
精选了其中的60 个最佳技巧，并把这些技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为 5 个部分：第 1 部分 - 设计数据库之前这一部分罗列了 12 个基本技巧，包括命名规范和明确业务需求等。
第 2 部分 - 设计数据库表总共 24 个指南性技巧，涵盖表内字段设计以及应该避免的常见问题等。
第 3 部分 - 选择键怎么选择键呢？这里有 10 个技巧专门涉及系统生成的主键的正确用法，还有何时以及如何索引字段以获得最佳性能等。
第 4 部分 - 保证数据完整性讨论如何保持数据库的清晰和健壮，如何把有害数据降低到最小程度。
第 5 部分 - 各种小技巧不包括在以上 4 个部分中的其他技巧，五花八门，有了它们希望你的数据库开发工作会更轻松一些。
第 1 部分 - 设计数据库之前考察现有环境在设计一个新数据库时，你不但应该仔细研究业务需求而且还要考察现有的系统。
大多数数据库项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实现自动计算）。
显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。
但是对旧系统的研究可以让你发现一些可能会忽略的细微问题。
一般来说，考察现有系统对你绝对有好处。
定义标准的对象命名规范一定要定义数据库对象的命名规范。
对数据库表来说，从项目一开始就要确定表名是采用复数还是单数形式。
此外还要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，你不妨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。
表内的列[字段]要针对键采用一整套设计规则。
比如，如果键是数字类型，你可以用 _N 作为后缀；如果是字符类型则可以采用 _C 后缀。
对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。
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。
还有，日期列[字段]最好以 D_ 作为名字打头。
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。
假如你坚持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）。
我在和 SQL Server 打交道的时候还用过 tbl 来索引表，但我用sp_company （现在用 sp_feft_）标识存储过程，因为在有的时候如果我发现了更好的处理办法往往会保存好几个拷贝。
我在实现SQL Server 2000 时用 udf_ （或者类似的标记）标识我编写的函数。
工欲善其事, 必先利其器采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。
获取数据模式资源手册正在寻求示例模式的人可以阅读《数据模式资源手册》一书，该书由 Len Silverston、W. H. Inmon 和 Kent Graziano 编写，是一本值得拥有的最佳数据建模图书。
该书包括的章节涵盖多种数据领域，比如人员、机构和工作效能等。
其他的你还可以参考：[1]萨师煊 王珊著 数据库系统概论(第二版)高等教育出版社 1991、[2][美] Steven M.Bobrowski 著Oracle 7 与客户／服务器计算技术从入门到精通 刘建元等译 电子工业出版社，1996、[3]周中元 信息系统建模方法(下)电子与信息化 1999年第3期，1999畅想未来，但不可忘了过去的教训我发现询问用户如何看待未来需求变化非常有用。
这样做可以达到两个目的：首先，你可以清楚地了解应用设计在哪个地方应该更具灵活性以及如何避免性能瓶颈；其次，你知道发生事先没有确定的需求变更时用户将和你一样感到吃惊。
一定要记住过去的经验教训！我们开发人员还应该通过分享自己的体会和经验互相帮助。
即使用户认为他们再也不需要什么支持了，我们也应该对他们进行这方面的教育，我们都曾经面临过这样的时刻“当初要是这么做了该多好..”。
在物理实践之前进行逻辑设计在深入物理设计之前要先进行逻辑设计。
随着大量的 CASE 工具不断涌现出来，你的设计也可以达到相当高的逻辑水准，你通常可以从整体上更好地了解数据库设计所需要的方方面面。
了解你的业务在你百分百地确定系统从客户角度满足其需求之前不要在你的 ER（实体关系）模式中加入哪怕一个数据表（怎么，你还没有模式？那请你参看技巧9）。
了解你的企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
一旦你明确了业务需求，你就可以自己做出许多决策了。
一旦你认为你已经明确了业务内容，你最好同客户进行一次系统的交流。
采用客户的术语并且向他们解释你所想到的和你所听到的。
同时还应该用可能、将会和必须等词汇表达出系统的关系基数。
这样你就可以让你的客户纠正你自己的理解然后做好下一步的 ER 设计。
创建数据字典和 ER 图表一定要花点时间创建 ER 图表和数据字典。
其中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。
创建 ER 图表和数据字典确实有点费时但对其他开发人员要了解整个设计却是完全必要的。
越早创建越能有助于避免今后面临的可能混乱，从而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。
有一份诸如 ER 图表等最新文档其重要性如何强调都不过分，这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。
创建模式一张图表胜过千言万语：开发人员不仅要阅读和实现它，而且还要用它来帮助自己和用户对话。
模式有助于提高协作效能，这样在先期的数据库设计中几乎不可能出现大的问题。
模式不必弄的很复杂；甚至可以简单到手写在一张纸上就可以了。
只是要保证其上的逻辑关系今后能产生效益。
从输入输出下手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。
举个简单的例子：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。
报表技巧要了解用户通常是如何报告数据的：批处理还是在线提交报表？时间间隔是每天、每周、每月、每个季度还是每年？如果需要的话还可以考虑创建总结表。
系统生成的主键在报表中很难管理。
用户在具有系统生成主键的表内用副键进行检索往往会返回许多重复数据。
这样的检索性能比较低而且容易引起混乱。
理解客户需求看起来这应该是显而易见的事，但需求就是来自客户（这里要从内部和外部客户的角度考虑）。
不要依赖用户写下来的需求，真正的需求在客户的脑袋里。
你要让客户解释其需求，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。
一个不变的真理是：“只有我看见了我才知道我想要的是什么”必然会导致大量的返工，因为数据库没有达到客户从来没有写下来的需求标准。
而更糟的是你对他们需求的解释只属于你自己，而且可能是完全错误的。
第 2 部分 - 设计表和字段检查各种变化我在设计数据库的时候会考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
比方说，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，我倾向于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。
采用有意义的字段名有一回我参加开发过一个项目，其中有从其他程序员那里继承的程序，那个程序员喜欢用屏幕上显示数据指示用语命名字段，这也不赖，但不幸的是，她还喜欢用一些奇怪的命名法，其命名采用了匈牙利命名和控制序号的组合形式，比如 cbo1、txt2、txt2_b 等等。
除非你在使用只面向你的缩写字段名的系统，否则请尽可能地把字段描述的清楚些。
当然，也别做过头了，比如 Customer_Shipping_Address_Street_Line_1，虽然很富有说明性，但没人愿意键入这么长的名字，具体尺度就在你的把握中。
采用前缀命名如果多个表里有好多同一类型的字段（比如 FirstName），你不妨用特定表的前缀（比如 CusLastName）来帮助你标识字段。
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。
标准化和数据驱动数据的标准化不仅方便了自己而且也方便了其他人。
比方说，假如你的用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），你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。
预先安排总需要付出努力，但如果这些过程采用数据驱动而非硬编码的方式，那么策略变更和维护都会方便得多。
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。
标准化不能过头对那些不熟悉标准化一词（normalization）的人而言，标准化可以保证表内的字段都是最基础的要素，而这一措施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，3NF 规定：* 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。