数据库设计方法、规范与技巧
数据库表设计与字段命名的规范与技巧
数据库表设计与字段命名的规范与技巧在进行数据库设计时，良好的表设计和字段命名规范能够提高数据库的可维护性、可读性和可扩展性。
本文将从数据库表设计和字段命名两个方面介绍相关的规范和技巧。
数据库表设计的规范与技巧1. 表名命名规范表名应该具有描述性且易于理解，使用清晰和具体的单词或短语来描述表的内容。
避免使用缩写和无意义的命名，以提高表名的可读性。
同时，保持表名使用统一的格式，例如使用小写字母或驼峰命名法。
2. 表的规范化在数据库设计时，应该遵循数据库规范化原则，将数据分解成多个表，以最小化数据冗余并提高数据库的性能。
通过将数据存储在多个相关表中，可以减少数据更新的复杂性，并提供更好的数据一致性。
3. 主键的选择每个表应该具有一个主键来确保数据的唯一性。
主键可以是单个字段或组合字段，建议使用自增长的数值型主键。
避免使用实际数据作为主键，因为实际数据可能会发生变化，从而导致主键冲突。
4. 外键关系在数据库中，不同表之间可能存在关联关系。
使用外键可以建立表与表之间的连接，确保数据的完整性。
关系型数据库中的外键用于实现表之间的关联，从而为查询提供了更高的效率和灵活性。
字段命名的规范与技巧1. 字段使用清晰的命名字段名应该具有描述性，能够准确表达字段的含义和用途。
避免使用缩写和无意义的命名，使用清晰的短语或单词来描述字段。
例如，使用"last_name"代替"ln"来表示姓氏字段。
2. 字段名大小写与命名风格保持字段名的大小写一致，可以选择使用全部小写或驼峰命名法。
遵循统一的命名风格可以提高代码的可读性和维护性。
此外，不同的数据库系统对字段名大小写敏感，需注意保持一致性。
3. 使用数据类型前缀为了提高字段的可读性和可维护性，可以为字段名添加数据类型前缀。
例如，使用"str_"表示字符串类型的字段，"int_"表示整型字段。
这样做可以清晰地指示字段的数据类型，方便开发人员和数据库管理员理解表结构。
数据库数据模型设计与规范
数据库数据模型设计与规范数据库是组织和存储数据的重要工具，而数据模型则是数据库设计的核心部分。
一个好的数据模型设计可以提高数据库的性能和可扩展性，并确保数据的完整性和一致性。
本文将介绍数据库数据模型设计的原则和规范，并提供一些实用的技巧和建议。
一、概述数据库数据模型是描述数据库中数据结构和关系的图形化表示。
它通过定义实体、属性和关系的方式，帮助我们理解和组织数据。
一个合理的数据模型应该满足以下几个基本要求：1. 数据完整性：确保数据的准确性和一致性，避免数据冗余和不一致的情况。
2. 数据访问性能：优化数据库的读写操作，提高数据库的响应速度。
3. 数据扩展性：便于数据库的升级和扩展，适应业务的变化和发展。
4. 数据安全性：确保数据库的数据不会被非法访问、篡改或丢失。
二、数据模型设计原则在进行数据库数据模型设计时，需要遵循以下几个原则：1. 规范化：通过规范化设计，将数据库中的数据分解成更小的表，减少数据冗余，提高数据的一致性。
2. 实体和属性的定义：确定数据库中的实体和属性，并为它们分配适当的数据类型和长度。
3. 主外键关系：通过定义主外键关系，建立不同表之间的连接，确保数据之间的一致性和完整性。
4. 索引的使用：为数据库中的常用查询字段添加索引，加快查询的速度。
5. 数据安全性：在数据库设计中考虑数据的安全性，包括用户权限管理、数据加密等。
三、数据库数据模型设计规范在实际进行数据库数据模型设计时，还需要遵守一些规范和约定，以确保数据库的可读性和可维护性。
1. 表和字段命名规范：使用有意义的表和字段名称，避免使用过长或过于复杂的名称。
可以使用下划线或驼峰命名法。
2. 主键设计：每个表都应该有一个主键来唯一标识每条记录。
常见的主键设计方式包括自增主键、GUID、业务相关的唯一标识等。
3. 字段类型和长度的选择：根据具体业务需求，选择合适的字段类型和长度。
避免使用过大或过小的字段长度，浪费存储空间或导致数据溢出。
空间数据库构建的基本原则与技巧
空间数据库构建的基本原则与技巧引言空间数据库是指将地理信息数据存储、管理和查询的系统，它在各个领域的应用日益广泛。
空间数据库的构建既需要依靠科学的原则指导，也需要在实践中灵活应用各种技巧。
本文将探讨空间数据库构建的基本原则与技巧。
一、选择合适的数据库管理系统在空间数据库的构建过程中，选择合适的数据库管理系统(DBMS)是至关重要的。
不同的DBMS有着各自的特点和适用场景，如Oracle Spatial适用于大规模数据处理，PostGIS适用于开源环境，ESRI的ArcGIS适用于集成桌面环境等等。
因此，在空间数据库构建之初，需要结合实际需求选择合适的DBMS。
二、规范数据模型设计数据模型是空间数据库的核心，它决定了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，应遵循以下原则：1.理清数据组织的层次结构：根据实际需求，将数据进行层次划分，形成合理的数据组织结构。
例如，将国家、省份、城市、街道等划分为不同的数据层次。
2.采用合适的数据结构：根据实际需求，选择合适的数据结构来表示空间数据。
常用的数据结构包括点、线、面等，可以根据数据特点进行选择。
3.建立正确的数据关系：在数据模型设计中，正确建立实体之间的关系非常重要。
例如，建立城市与街道之间的关系，可以使用城市ID与街道ID进行关联。
三、数据采集与处理1.数据采集：数据采集是构建空间数据库的第一步，它直接影响到数据的质量和准确性。
在数据采集过程中，应采用合适的GPS设备或测量仪器，确保数据的精确度。
同时，采集过程中还应注重数据的完整性，避免遗漏关键信息。
2.数据处理：在数据采集完成后，需要对原始数据进行处理和整理。
首先，对数据进行质量控制，删除错误或不完整的数据。
然后，根据实际需求进行数据清洗、转换和投影等处理，确保数据的一致性和可用性。
四、数据索引与查询优化数据索引是提高空间数据库查询效率的关键手段。
在构建空间数据库时，应合理选择和创建索引，以提升查询性能。
数据库设计的技术和方法
数据库设计的技术和方法数据库设计是一项非常重要的任务，它涉及到了数据架构的规划、设计和实现等多个方面。
数据库设计技术和方法是一项需要深入研究和实践的工作，本文将介绍数据库设计的技术和方法，以及在实际应用中如何优化数据库设计。
一、数据库设计的主要原则在进行数据库设计之前，需要明确数据库设计的主要原则，以确保设计的完整性、准确性和可维护性。
1、数据规范化数据规范化是数据库设计的核心原则，它可以将数据分为多个表，减少数据冗余性和增强数据的完整性。
一般来说，进行规范化的方法包括将数据分解成多个粒度更小的表，消除冗余数据，并确保每个表都有一个清晰的主键。
2、数据完整性在数据库设计中确保数据的完整性是至关重要的，这意味着所有的数据都应该进行验证，以确保它们是准确的、合法的和一致的。
数据完整性的保证可以通过设计各种规则、约束和触发器来实现。
3、系统的可扩展性数据库应当具有可扩展性属性，这意味着应该在设计中预留可扩展和可变更性。
遵循这一原则可以使数据库在未来的升级与维护中更加方便。
二、数据库设计的技术1、概念结构设计概念结构设计是对数据的规划和定义，包括整个业务的对象、数据流和数据定义等。
其目的是理清业务流程，确定模型及其关系，为后续的物理设计提供思路。
2、逻辑结构设计逻辑结构设计是建立在概念结构设计之上，表现了业务的实现方式，包括数据库结构、实体、关系、数据表和数据类型等。
逻辑设计是基本结构设计宏观描述的过程。
3、物理结构设计物理结构设计是在逻辑结构设计基础上，将数据存储到物理设备上的过程。
包括如何存储数据、哪些数据用哪种数据存储方式，以及如何为在数据访问时提供最高的性能。
三、数据库设计的优化技巧1、优化表结构在数据库设计中，必须仔细分析建立的各个表之间的关系。
这可以通过优化表结构来实现。
可以从减小纵向关系数量、增加横向关联表的数量等方面入手，以减轻表的负载。
2、优化查询语句查询语句是在数据库中查找记录的主要方法。
数据库的设计方法、规范与技巧
数据库的设计⽅法、规范与技巧⼀、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。
数据库设计中需求分析阶段综合各个⽤户的应⽤需求（现实世界的需求），在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（信息世界模型），⽤E-R图来描述。
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。
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）。
需求分析的重点是调查、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、调查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。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，⽽不是数据本⾝。
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五个部分(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｝｝ 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。
数据库字段设计与规范化的技巧与经验
数据库字段设计与规范化的技巧与经验在数据库设计过程中，字段的设计与规范化是非常关键的一部分。
一个良好设计的数据库可以提高数据的准确性、可靠性和查询效率。
本文将介绍一些关于数据库字段设计与规范化的技巧和经验，以帮助您进行更好的数据库设计。
1. 命名规范在设计数据库字段时，一个好的命名规范可以使得字段名称更加清晰和可读。
以下是一些常用的命名规范：- 采用有意义的字段名称：字段名称应该具有一定的含义，能够直观地表达字段所存储的数据。
- 使用小写字母和下划线：一般情况下，字段名称使用小写字母和下划线的组合，例如：user_id、first_name等。
- 避免使用数据库关键字：确保字段名称不与数据库的关键字冲突，以免造成不必要的麻烦。
- 一致性：保持字段命名的一致性，避免使用不同的命名风格和规范。
2. 数据类型选择正确选择数据类型可以节省存储空间，提高查询效率，同时也能提高系统的性能和扩展性。
以下是一些常见的数据类型选择技巧：- 使用最小的数据类型：尽可能地使用最小的数据类型来存储数据，例如使用INT代替BIGINT，使用DATE代替DATETIME等。
这样可以减少存储空间和提高查询速度。
- 避免使用字符串类型存储数字：如果字段存储的是数值类型的数据，应当选择相应的数值类型，而不是使用字符串类型存储。
- 考虑国际化和本地化：根据需求考虑字段是否需要支持国际化和本地化，选择合适的字符集和排序规则。
3. 主键设计主键是用来唯一标识数据库表中的每一行数据的。
一个好的主键设计可以提高系统的性能和扩展性。
以下是一些主键设计的技巧：- 单一主键：一个表最好只有一个主键，以保持数据的一致性和完整性。
- 使用自增长主键：对于具有唯一性标识的字段，最好使用自增长主键。
这样可以避免人工设置主键的麻烦，并提高数据库的性能。
- 避免使用业务字段作为主键：尽量避免使用具有业务含义的字段作为主键，以免在今后的业务需求变更中造成麻烦。
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。
数据库设计规范及指南
数据库设计规范及指南一、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：a.数据库的基本知识和数据库设计技术;b. 计算机科学的基础知识和程序设计的方法和技巧;c.软件工程的原理和方法;d.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 2000SYBASE 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。
数据库容量规划与管理
数据库容量规划与管理数据库是现代信息系统中不可或缺的组成部分，用于储存、管理和操作大量数据。
随着数据量的不断增加，数据库容量规划和管理变得尤为重要。
本文将介绍数据库容量规划和管理的基本原则、方法和技巧，帮助您高效地管理数据库容量。
一、数据库容量规划数据库容量规划是指根据业务需求和历史数据量，合理地预测和规划数据库的容量。
以下是一些重要的原则和方法：1. 分析业务需求：首先，要充分了解业务需求，包括数据量的增长率、存储周期、查询频率等。
通过与相关部门的沟通和数据分析，了解数据的使用模式和趋势，从而更准确地预测未来的数据容量。
2. 考虑硬件资源：数据库的容量规划需要考虑硬件资源的限制。
比如，服务器的存储空间、内存和处理能力。
合理地分配硬件资源，既保证数据库性能，也避免资源浪费。
3. 数据量评估和预测：根据历史数据和业务需求，使用统计工具和方法对数据量进行评估和预测。
可以采用线性回归、时间序列分析等方法，推算未来的数据增长趋势。
4. 容量规划方案：根据数据量的评估和预测，制定容量规划方案。
包括选择合适的硬件设备、优化数据库结构和性能、设置合理的数据存储策略等。
根据数据增长率和存储周期，规划数据库的扩容和备份策略。
二、数据库容量管理数据库容量管理是指在实际运营中，根据容量规划方案，对数据库容量进行实时监控和管理。
以下是一些常见的数据库容量管理技巧：1. 监控数据库容量：使用数据库管理工具或脚本对数据库容量进行实时监控。
包括数据文件大小、事务日志大小、索引大小等。
定期生成容量报告，以便对数据库容量进行及时评估和调整。
2. 定期清理无用数据：数据库中经常会存在一些无用或过时的数据。
定期清理这些数据，可以减小数据库的容量。
可以使用归档或删除操作来清理无用数据，并及时更新索引和统计信息。
3. 优化数据库结构：数据库的设计和结构对容量有重要影响。
合理地设计数据库表和索引，可以减小数据的存储空间和提高查询效率。
使用规范化和分区技术，优化数据库结构，降低存储需求。
如何进行数据库设计和查询
如何进行数据库设计和查询数据库设计和查询是软件开发和数据管理领域中非常重要的技能。
一个合理高效的数据库设计不仅能够提供数据的有效存储和管理，还能够为后续的查询操作提供良好的性能。
本文将介绍如何进行数据库设计和查询，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据库设计1. 确定需求：在进行数据库设计之前，首先需要明确系统或应用的需求，清楚所要存储和管理的数据类型、数量和关系等信息。
2. 数据库范式化：数据库范式化是一种优化数据库设计的方式，在设计过程中遵循一定的规范和原则，将数据划分为多个表，并建立各种关系。
常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
根据需求和实际情况选择合适的范式化级别。
3. 设计表结构：根据需求，设计数据库的表结构，确定每个表的字段和字段的属性，定义主键、外键和索引等。
4. 建立关系：根据不同表之间的关系，建立关联性。
常见的关系包括一对一关系、一对多关系和多对多关系等。
5. 正规化和反规范化：在数据库设计过程中，需要进行正规化和反规范化的权衡。
正规化能够提高数据的完整性和一致性，但可能会导致查询时的性能问题；反规范化则可以提高查询性能，但可能降低数据的一致性。
根据实际需求和性能要求做出选择。
6. 设计数据存储结构：确定数据库的存储结构，包括如何分配和管理存储空间，如何组织和存储数据等。
二、数据库查询1. 编写SQL语句：数据库查询通常通过SQL语句来实现。
根据查询需求，编写符合语法规则的SQL语句，包括SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等关键字和操作符。
2. 使用索引：索引是提高查询性能的重要手段。
在数据库设计过程中，可以根据查询的频率和条件，选择合适的字段建立索引，可以通过加快数据检索过程来提高查询性能。
3. 优化查询计划：数据库查询过程中，查询优化器会根据SQL语句和表结构等信息生成查询计划，确定查询的执行方式。
数据库设计规范及设计技巧研究
数据库表设计原则技巧
1. 原始单据与实体之间的关系可以是一对一、一对多、多对多的关系。
在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。
在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单据对应多个实体，或多张原始单据对应一个实体。
这里的实体可以理解为基本表。
明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。
〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。
这就是“一张原始单据对应多个实体”的典型例子。
2. 主键与外键一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。
在E－R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。
当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。
因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
3. 基本表的性质基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：(1) 原子性。
基本表中的字段是不可再分解的。
(2) 原始性。
基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。
(3) 演绎性。
由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。
(4) 稳定性。
基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。
理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。
4. 范式标准基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。
但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。
为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。
〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。
“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。
数据库设计中避免冗余与保持一致性的技巧
数据库设计中避免冗余与保持一致性的技巧在数据库设计中，避免冗余和保持一致性是至关重要的。
冗余是指在数据库中存储了重复或不必要的数据，这不仅浪费了存储空间，还可能导致数据不一致性的问题。
而保持一致性则确保了数据库中的数据始终保持的准确、完整和可靠。
为了避免冗余，以下是一些常用的技巧：1. 数据分解与标准化：- 使用标准化方法，将数据库的各个实体和属性进行适当的分解，避免重复存储相同的数据。
例如，使用第三范式来保证数据库中的每个属性都只依赖于候选键，而不是依赖于其他非候选键的属性。
2. 使用外键关系：- 当在多个表之间存在关系时，使用外键来确保数据的一致性和完整性。
外键可以用于定义主表和从表之间的关系，并通过限制和强制执行引用完整性来确保只有有效的引用才能被插入。
3. 规范化数据存储：- 尽量避免在数据库中存储可以通过计算得到的数据。
通过使用视图、函数、触发器等技术，可以将计算和导出数据的过程移出数据库。
4. 使用枚举和代码表：- 对于一些具有固定值范围的属性，可以将其定义为枚举类型或者创建代码表来限制其取值。
这样不仅可以减少重复的数据存储，还可以提高数据的一致性和可读性。
5. 数据库维护与更新：- 定期对数据库进行维护和更新，以去除冗余数据。
这包括清理无用的数据、合并重复的数据、更新过时的数据等。
同时，也要确保对数据库的结构和约束进行适当的修改和更新。
为了保持一致性，以下是一些常用的技巧：1. 定义数据完整性约束：- 数据库应该定义适当的数据完整性约束，以确保数据在插入和更新时始终保持一致性。
例如，使用主键、唯一约束、非空约束等。
2. 使用事务管理：- 在数据库设计中，使用事务管理可以确保多个操作或查询操作的一致性。
通过将相关操作组合成一个事务，并使用事务控制语句（例如START TRANSACTION、COMMIT、ROLLBACK等），可以确保这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。
3. 设计有效的关系模式：- 在数据库设计中，合理设计关系模式可以帮助确保数据的一致性。
数据库设计和规范化的基本原则和技巧
数据库设计和规范化的基本原则和技巧一、引言数据库设计是指从现实世界中选取有意义的数据，通过建立数据模型和设计数据库结构，以支持应用系统对数据的存储、操作和管理。
在数据库设计中，规范化是一个非常重要的步骤，其目的是消除冗余数据，提高数据存储的效率和完整性。
本文将介绍数据库设计和规范化的基本原则和技巧。
二、数据库设计的基本原则1.数据一致性在数据库设计中，要确保数据的一致性。
这意味着相同的数据在数据库中只能存储一次，不会出现数据冗余或者不一致的情况。
一致性原则可以通过合理地划分数据表和设定相应的主键外键关系来实现。
2.数据完整性数据完整性是指数据库中存储的数据必须符合既定的约束条件。
在数据库设计中，可以通过定义字段的数据类型、长度和相关的约束条件来保证数据的完整性。
例如，可以设定主键字段不能为空，或者设置外键字段的引用完整性约束。
3.数据灵活性在数据库设计中，要考虑到数据的灵活性，以适应不同的需求和变化。
例如，可以采用灵活的数据模型，如关系型、面向对象和NoSQL等，以满足不同类型的数据存储和查询需求。
4.性能和效率数据库设计应该考虑到性能和效率方面的要求。
这包括设计适当的索引，避免过多的联接操作和合理划分表和分区等。
同时，在数据库设计中，还可以考虑选择合适的存储引擎和优化查询语句，以提高数据库的性能和效率。
三、数据库规范化的基本原则1.第一范式（1NF）第一范式要求数据库表中的每个字段不可再分，每个字段只能存储一个属性的值。
在第一范式中，每个字段都具有原子性。
例如，对于一个"学生"表，应该将"姓名"和"性别"等属性分开存储，不要将它们放在一个字段中。
2.第二范式（2NF）第二范式要求数据库表中的非主键字段必须完全依赖于主键，而不能依赖于部分主键。
如果某个表中存在非主键字段只依赖于部分主键的情况，应该将这部分字段单独提取出来，建立一个新的表。
数据库设计的技巧
1. 原始单据与实体之间的关系可以是一对一、一对多、多对多的关系。
在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。
在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单据对应多个实体，或多张原始单据对应一个实体。
这里的实体可以理解为基本表。
明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。
〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。
这就是“一张原始单据对应多个实体”的典型例子。
2. 主键与外键一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。
在E－R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。
当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。
因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
3. 基本表的性质基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：(1) 原子性。
基本表中的字段是不可再分解的。
(2) 原始性。
基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。
(3) 演绎性。
由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。
(4) 稳定性。
基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。
理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。
4. 范式标准基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。
但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。
为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。
〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。
“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。
数据库设计的重要性及技巧
数据库设计的重要性及技巧数据库是企业信息化的基础，数据库设计是信息化建设的核心之一。
好的数据库设计可以提高企业信息系统的可用性和系统的可扩展性，因此，数据库设计是企业信息化建设必不可少的一环。
本文将介绍数据库设计的重要性及技巧。
一、数据库设计的重要性1. 数据库设计是信息系统的核心信息系统的设计离不开数据存储与处理，而数据库设计是信息系统的核心。
良好的数据库设计具有较高的可维护性和可扩展性，可以保证信息系统的正常运行。
2. 数据库设计能保证数据一致性数据一致性是数据库设计的重要目标之一。
良好的数据库设计可以确保数据存储的一致性，避免数据冗余和重复，为企业信息化建设提供稳定的数据存储和管理。
3. 数据库设计能提高数据的安全性通过数据库设计，可以设置不同的用户权限和访问权限，保证数据的安全性和机密性。
良好的数据库设计可以确保数据的可访问性和可控性，从而保证了数据的合法性和完整性。
4. 数据库设计能提高数据库的性能良好的数据库设计可以提高数据库的性能和响应速度，避免数据库访问造成的效率和资源浪费，保证企业信息系统的高效运行。
二、数据库设计的技巧1. 基于需求进行设计数据库设计应该基于用户需求进行设计，理解用户业务流程，了解业务需求，考虑用户操作的便捷性和数据操作的效率，将数据存储在规范的数据表中，确保数据的精确度和一致性。
2. 表关系的设计表关系是数据库设计的重要组成部分。
在设计表关系时，应该考虑数据的一致性，确保数据表之间的关系清晰明确，维护数据的完整性和稳定性。
表主键和外键的设计需要统一规范，并根据具体业务需求设置不同的表关系。
3. 设计数据字段好的数据库设计需要注意数据字段的设计。
提高数据字段的规范和唯一性，并对不同的数据字段设置不同的数据类型和长度等约束条件。
4. 数据库命名规范命名规范是数据库设计的重要组成部分，统一的命名规范可以提高数据库的可维护性和可扩展性，并便于数据库的维护和管理。
在命名时，可以采用具体含义的命名，避免使用单个字母或数字来命名。
数据库设计中的规范化及反规范化技巧
数据库设计中的规范化及反规范化技巧随着信息时代的到来，数据的重要性越来越被人们所认识到。
在各种应用领域中，数据库扮演着重要的角色，它存储和管理着组织、企业或个人的大量数据。
数据库设计的合理性直接关系到数据的可靠性和有效性。
在数据库设计中，规范化和反规范化是两个重要的概念，掌握它们对数据库设计至关重要。
规范化是一种数据库设计的方法，通过对关系数据库中的表结构进行逻辑和功能上的分解，以达到简化数据管理、提高数据存储效率和减少数据冗余的目的。
规范化的核心思想是将数据分解为更小、更简单的部分，并通过关系来描述它们之间的联系。
这种方法有助于提高数据的一致性、准确性和可靠性。
规范化的过程可以分为一至五个范式，分别是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、BC范式（BCNF）和第五范式（5NF）。
第一范式要求数据库中的每个列都是原子的，即不可再分。
这样可以避免数据冗余和数据更新异常。
第二范式要求数据库中的每个非主键列完全依赖于主键列。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和数据删除异常。
第三范式要求数据库中的每个非主键列都不依赖于其他非主键列。
这种规范化的方式可以避免数据更新异常。
BC范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键或者是主键的一部分。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和删除异常。
第五范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键，而不依赖于主键的一部分。
这种规范化的方式可以提高数据的一致性和完整性。
尽管规范化有助于提高数据的完整性和一致性，但也存在一些缺点。
规范化会导致数据的冗余和复杂性增加。
在某些情况下，这可能会降低查询性能，并增加对多表连接的需求。
为了解决规范化带来的性能问题，可以使用反规范化的技巧。
反规范化是一种将规范化的数据库结构进行逆操作的方法，通过合并表、引入冗余和增加索引来提高数据库查询性能。
反规范化的技巧有很多，具体应根据具体情况选择。
常用的反规范化技巧包括合并表、添加冗余列、创建汇总表和增加索引。
数据库视图设计与使用技巧
数据库视图设计与使用技巧数据库是信息系统中存储和管理数据的重要组成部分。
在设计和使用数据库时，视图是一个非常有用的工具。
视图是一个虚拟的数据库表，它由存储在数据库中的基本表的列组成。
视图提供了一个逻辑上结构化的数据展示，可以根据需要对基本表进行抽象和筛选。
本文将介绍数据库视图的设计与使用技巧。
1. 视图的设计原则在设计数据库视图时，应遵循以下原则：1.1 数据冗余最小化：视图可以从一个或多个基本表中检索所需的数据，并根据需要进行组合和转换。
应当尽量避免在视图中包含冗余的数据，以确保数据的一致性和维护的便利性。
1.2 可读性和可维护性：视图应该具有良好的可读性和可维护性，以便于开发人员和管理员对视图进行修改和维护。
命名应该准确并且易于理解，字段间的关系和逻辑应该清晰可见。
1.3 性能优化：视图的性能对于数据库的整体性能至关重要。
视图的设计应该考虑到查询的效率，并使用索引和优化技术来提高视图的查询性能。
2. 视图的用途2.1 数据安全性：通过视图，可以限制用户对数据库的访问权限，从而增强数据库的安全性。
可以只授权用户对特定字段或特定数据范围的访问权限，从而实现细粒度的访问控制。
2.2 数据抽象：视图可以抽象出基本表中复杂的数据结构和关系，隐藏底层数据结构的复杂性，简化用户对数据的访问和操作。
这样可以提高用户的工作效率和易用性。
2.3 数据组合与转换：视图可以将多个基本表的数据组合和转换成用户需要的形式。
例如，可以将横向分散的数据表组合成垂直统一的视图表，方便用户进行查询和分析。
3. 视图的设计和创建3.1 视图的选择：在设计数据库视图时，需要考虑到用户的需求和查询模式。
根据查询的复杂度和频率，选择合适的基本表和字段，并确定合适的链接方式。
3.2 视图的字段选择：在设计视图时，需要选择合适的字段并确定其显示顺序。
应该根据用户的需求，选择最相关和最常用的字段，避免包含过多的无关字段，提高视图的可读性。
3.3 视图的过滤和排序：可以在视图中添加过滤条件和排序规则，以便用户能够更方便地获取所需的数据。
数据库性能调优方法与技巧
数据库性能调优方法与技巧数据库性能是一个关键的问题，对于应用程序的性能和响应时间至关重要。
因此，在开发应用程序时，我们需要重点关注数据库性能调优。
本文将介绍一些常用的数据库性能调优方法与技巧，以帮助读者优化数据库的性能。
一、合理设计数据库结构数据库的设计是决定性能的关键。
合理的数据库结构可以提高查询和操作的效率。
以下是一些合理设计数据库结构的方法：1. 规范化数据模型：将数据分解为更小的组件，减少数据的冗余，提高查询的效率。
2. 使用索引：在经常使用的字段上创建索引，可以加快查询速度。
不过需要注意，过多的索引会降低插入和更新的性能。
3. 合理选择数据类型：选择适合存储的数据类型，可以减少存储空间的占用，提高数据库的性能。
二、优化查询语句查询语句是应用程序与数据库之间的桥梁，优化查询语句可以大大提高数据库的性能。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 避免全表扫描：尽量使用索引来查询数据，避免全表扫描的开销。
2. 减少查询次数：尽量将多个查询合并为一个查询，减少与数据库的交互次数。
3. 使用适当的关联条件：避免使用不必要的关联条件，只查询所需的数据，减少查询的数据量。
4. 避免使用子查询：子查询的性能通常很低，尽量使用连接查询来替代子查询。
三、配置合理的缓存策略数据库缓存是将热点数据加载到内存中，以加快对热点数据的访问速度。
以下是一些配置合理的缓存策略的方法：1. 增大缓存空间：适当增大数据库的缓存空间，可以提高热点数据的访问速度。
2. 使用LRU算法：最近最少使用（LRU）算法可以优先保留访问频率较高的数据，提高缓存的命中率。
3. 清除过期数据：定期清除过期的缓存数据，避免缓存空间被无效数据占用。
四、合理分配硬件资源合理分配硬件资源可以提高数据库的性能。
以下是一些合理分配硬件资源的方法：1. 使用高性能硬盘：选择性能较好的硬盘，可以提高数据的读写速度。
2. 增加内存容量：适当增加数据库的内存容量，可以提高查询和操作的效率。
数据库存储结构的优化与调整技巧
数据库存储结构的优化与调整技巧数据库作为现代信息系统中不可或缺的组成部分，扮演着重要的角色。
优化和调整数据库存储结构对于提高系统的性能、提升用户体验以及降低数据库负担是非常关键的。
本文将介绍一些数据库存储结构的优化与调整技巧，以帮助您提升数据库的性能和效率。
1. 数据表设计数据表是数据库存储结构的基本单元，良好的数据表设计可以提高查询效率和减少数据冗余。
以下是一些优化数据库表结构的技巧：- 合理划分字段：将数据表字段拆分成不同的表可以减少数据冗余，并且提高查询效率。
- 适当使用索引：根据实际查询需求，合理使用索引以提高查询效率。
但是应避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的负担。
- 规范化设计：将数据按照一定的标准进行规范化设计可以减少数据重复，减小存储空间，并提高查询效率。
- 合理选择字段类型：选择合适的字段类型可以减小存储空间，提高数据处理的效率。
2. 分区与分表分区与分表是数据库存储结构优化的常用方法。
通过将数据分散存储在多个物理存储单元上，可以提高查询效率和数据处理效率。
以下是一些常用的分区与分表技巧：- 垂直分区：根据数据的使用频率和访问量将表分割成多个较小的表，可以提高查询效率。
- 水平分区：根据数据的某一维度将表中的数据分割成多个子表，可以提高查询效率和减少数据存取的负担。
- 分表：根据数据量过大，将表拆分为多个具有相同结构的表，可以提高查询效率和减小数据处理的负担。
3. 数据库优化参数设置合理地设置数据库的参数也是数据库存储结构优化的重要手段。
以下是一些常用的数据库优化参数设置技巧：- 内存配置：为数据库分配足够的内存可提高查询效率。
增加缓冲池的设置大小、调整查询缓存的大小等都可以提高查询效率。
- 并发连接数量：合理地设置数据库的最大并发连接数量可以避免资源竞争，提高并发处理能力。
- 文件设置：通过适当地调整数据库文件大小、增加文件组数等可以提高数据存取的效率。
4. 数据库服务器硬件升级数据库存储结构优化与调整技巧需要结合硬件升级，以更好地提升数据库性能。
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数据库设计方法、规范与技巧一、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。
数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在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（信息世界模型），用E-R图来描述。
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。
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）。
需求分析的重点是调查、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、调查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。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。
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五个部分(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｝｝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。
使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: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：1）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。
2）一个m:n联系转换为一个关系模式。
与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。
而关系的码为各实体码的组合。
3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。
如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n 端实体的码。
4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。
5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。
与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。
而关系的码为各实体码的组合。
6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。
7）具有相同码的关系模式可合并。
为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。
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。
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。
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。
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，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。