数据库设计方法
数据库设计的步骤和方法
数据库设计的步骤和方法数据库设计是建立和组织数据库结构的过程，它对于一个有效的、高性能的数据库系统至关重要。
好的数据库设计可以提高数据的灵活性、完整性和安全性，同时也能够提高系统的性能和可维护性。
本文将介绍数据库设计的主要步骤和方法。
第一步：需求分析在进行数据库设计之前，我们首先需要明确需求。
需求分析是一个非常重要的步骤，它涉及到与业务所有者和用户的沟通，以了解他们的需求和期望。
需要明确的事项包括数据的种类、数据的关系、业务流程以及系统的功能需求等。
通过全面而系统地分析需求，可以为后续的数据库设计提供明确的目标和方向。
第二步：概念设计概念设计是数据库设计的关键步骤之一。
在这一步骤中，我们将通过建立一个概念模型来描述系统中的实体、属性和它们之间的关系。
常用的概念建模工具有实体关系图（ER图）和统一建模语言（UML）。
通过使用这些工具，我们可以清晰地表示出数据之间的关系，并确保关键实体和属性能够被准确地捕捉和表示。
第三步：逻辑设计逻辑设计是将概念设计翻译为数据库管理系统（DBMS）可以理解的形式。
在这个阶段，我们需要确定如何将概念模型转化为关系数据库模型。
关系数据库模型使用关系表来组织和存储数据，表之间的关系通过主键和外键来实现。
在逻辑设计中，我们需要确定实体、属性和关系如何被映射到关系表、如何定义主键和外键，以及如何规范化数据以消除冗余和数据不一致性。
第四步：物理设计物理设计是将逻辑设计转化为实际数据库的过程。
在这一步骤中，我们需要选择合适的硬件和软件平台来支持数据库的实施。
同时，我们还需要确定数据库的存储结构、索引设计、安全性措施以及性能优化策略等。
物理设计的目标是确保数据库系统在实际运行中具有高性能、高可用性和高可靠性。
第五步：数据实施数据实施是将物理设计应用于实际数据库系统的过程。
在这一步骤中，我们需要创建数据库表、定义索引、设定存储过程、创建触发器以及设置数据备份和恢复机制。
此外，我们还需要进行数据迁移和数据清洗，确保源数据被正确地导入到数据库中，并保持数据的一致性和完整性。
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。
数据库设计的方法和步骤
数据库设计的方法和步骤嗨，宝子！今天咱们来唠唠数据库设计这事儿。
一、需求分析。
这就像是盖房子之前先了解住的人有啥需求一样。
咱得和那些要用数据库的人好好聊聊，搞清楚他们到底要在这个数据库里存啥样的数据。
比如说，是要存客户信息呢，还是产品信息。
得知道这些数据有啥特点，像客户的年龄可能是个数字，名字是字符串之类的。
这一步就像是给数据库设计打个底，要是需求没搞清楚，后面可就全乱套啦。
二、概念结构设计。
这一步就像是画个草图。
咱把那些需求里的实体（就像人、物之类的）找出来，比如说客户是个实体，产品也是个实体。
然后再把这些实体之间的关系弄明白，是客户买产品呢，还是产品有不同的客户群。
这个阶段可以用E - R图（实体 - 关系图）来表示，就像画画一样，把各个部分的关系简单明了地画出来。
这时候不用太纠结细节，就是把大概的框架搭起来。
三、逻辑结构设计。
现在就得把前面的草图变得更具体啦。
根据选用的数据库管理系统，把概念结构转化成具体的逻辑结构。
如果是关系型数据库，那就得把实体变成表，实体的属性变成表的列。
比如说客户这个实体，就变成一个客户表，里面有姓名、年龄这些列。
关系呢，也得用合适的方式在表之间体现出来，像通过外键啥的。
这一步就像是把草图细化成施工图纸，得按照一定的规则来做。
四、物理结构设计。
这就到了真正考虑数据库怎么在计算机里存储的时候啦。
要考虑数据存储的方式，是存在一个磁盘上呢，还是分散存储。
还有索引的设置，就像给书做个目录一样，能让查询数据的时候更快。
比如说，如果经常要根据客户的姓名来查找客户信息，那就可以给姓名这个列做个索引。
这一步要考虑很多实际的东西，像是计算机的硬件性能啥的。
五、数据库实施。
好啦，前面都准备好了，现在就开始动手建数据库啦。
按照物理结构设计的方案，在数据库管理系统里创建数据库、表，设置索引啥的。
然后把初始的数据导入进去，就像给房子搬家具一样，把那些一开始就有的数据放到对应的地方。
六、数据库运行和维护。
数据库设计思路
数据库设计思路数据库设计是构建一个有效和可靠的数据库系统的关键步骤。
它涉及到定义数据模型、确定实体和属性、建立关系和约束等过程。
在数据库设计中，我们需要考虑数据的完整性、一致性和性能等因素。
下面将介绍一些数据库设计的思路和方法。
1. 需求分析：在进行数据库设计之前，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和需求。
通过与用户沟通和了解，确定数据的类型、关系和业务规则等。
这有助于确保数据库模型与实际需求相匹配。
2. 数据模型选择：根据需求分析的结果，选择适合的数据模型。
常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是最常用和广泛应用的数据模型，具有简单、灵活和易于理解的特点。
3. 实体和属性定义：在数据库设计中，实体是指现实世界中具有独立和唯一标识的事物。
属性是实体的特征和描述。
在定义实体和属性时，需要考虑实体之间的关系和属性的类型、长度、约束等。
4. 关系建立：关系是不同实体之间的联系和依赖。
在数据库设计中，通过主键和外键来建立实体之间的关系。
主键是唯一标识实体的属性，而外键是关联其他实体的属性。
通过定义主键和外键，可以实现数据的一致性和完整性。
5. 索引和优化：索引是提高数据库查询性能的重要手段。
在数据库设计中，可以根据查询的需求和频率来选择合适的索引策略。
同时，还可以通过优化数据库的物理结构和查询语句，提高数据库的性能和效率。
6. 安全性和权限控制：在数据库设计中，安全性是一个重要的考虑因素。
通过合理的权限控制和安全策略，可以保护数据的机密性和完整性。
同时，还可以通过备份和恢复策略，保证数据的可靠性和可恢复性。
7. 数据迁移和扩展：在数据库设计中，需要考虑数据的迁移和扩展问题。
当系统需要升级或迁移时，需要确保数据的平滑迁移和无损失。
同时，还需要考虑系统的扩展性和容量规划，以应对未来的增长需求。
数据库设计是一个复杂和关键的过程，需要综合考虑多个因素。
通过合理的需求分析、数据模型选择、实体和属性定义、关系建立、索引和优化、安全性和权限控制、数据迁移和扩展等步骤，可以构建一个高效和可靠的数据库系统。
数据库设计中使用的十个设计模式
数据库设计中使用的十个设计模式数据库是一个信息系统中最为核心的部分，直接负责着数据的存储、管理和分析。
为了能够更加高效地运用数据库这个工具，设计模式在数据库的设计中得到了广泛的应用。
以下是常用的十个数据库设计模式。
一、单例模式单例模式是指在整个程序中只有一个实例存在。
在数据库设计中，单例模式可以用于实现一个全局只有一个的数据管理类，可以避免多个实例之间的数据冲突，同时也可以节省内存空间。
二、工厂模式工厂模式是指通过一个工厂类创建出所需的对象。
在数据库设计中，可以将每个数据库表看作一个工厂类，然后根据数据需求创建出对应的对象，可以提高数据的灵活性和可维护性。
三、策略模式策略模式是指通过定义一系列算法来解决问题，然后根据情况选择相应的算法进行处理。
在数据库设计中，可以使用不同的策略来解决数据冗余、数据更新等问题，可以提高数据的准确性和处理效率。
四、观察者模式观察者模式是指将一个对象的状态变化告诉其他对象，使得这些对象能够根据情况进行相应的处理。
在数据库设计中，可以利用观察者模式来实现数据的联动更新和数据的自动化处理。
五、模板方法模式模板方法模式是指在一个抽象类中定义一个模板方法，然后提供一些抽象方法和钩子方法，在子类中具体实现这些方法。
在数据库设计中，可以利用模板方法模式来实现数据处理的流程规范化和优化。
六、装饰器模式装饰器模式是指在不改变原有对象的基础上，通过增加装饰器对象来实现功能的扩展。
在数据库设计中，可以利用装饰器模式来实现数据的加密、数据的缓存等额外功能。
七、代理模式代理模式是指通过一个代理对象控制对真实对象的访问，可以实现对对象的保护和控制。
在数据库设计中，可以使用代理模式来实现数据的权限控制和数据的安全性保证。
八、适配器模式适配器模式是指将一个类的接口转换成客户端所期望的另一种接口。
在数据库设计中，可以利用适配器模式来实现不同数据库之间的数据转换和数据共享。
九、命令模式命令模式是指将请求封装成一个对象，使得可以将请求的发送者和接收者解耦。
数据库的设计方法
数据库的设计方法数据库的设计方法是指在设计和构建数据库系统时所采用的一系列策略和步骤。
数据库的设计是数据库系统开发的关键环节，合理的设计可以提高数据库系统的性能、可靠性和可维护性。
下面将详细介绍数据库的设计方法。
1.需求分析：在数据库设计之前，首先需要进行需求分析。
需求分析是通过与用户沟通、收集和分析用户需求，确定数据库系统的功能、性能、安全性等方面的需求。
需求分析的目的是为了明确数据库系统的要求，为后续的数据库设计提供依据。
2.概念设计：概念设计是数据库设计的第一阶段，其主要任务是通过对现实世界的概念进行建模，将现实世界中的实体和实体之间的关系转化为数据库中的表和表之间的关系。
概念设计的产物是一个概念模型，一般使用实体关系图(ER图)表示。
ER图由实体、属性、关系和联系等元素组成，通过对现实世界的事物进行抽象和建模，形成一个清晰的、可理解的概念模型。
3.逻辑设计：逻辑设计是在概念设计的基础上，对数据库进行进一步的规范化和优化。
逻辑设计的目的是将概念模型转化为数据库管理系统所支持的数据模型，如关系模型、层次模型、网状模型等。
在逻辑设计过程中，需要对实体、属性、关系和联系进行详细的定义和规范，确定表的结构、属性和关系等。
逻辑设计一般使用ER模型或关系模型。
4.物理设计：物理设计是将逻辑设计转化为实际的数据库系统的设计。
物理设计包括存储结构设计、索引设计、安全性设计等。
存储结构设计是决定如何将数据存储在磁盘上，如选择何种存储结构、字段的存储方式等。
索引设计是为了提高查询的性能，通过选择适当的索引策略和建立正确的索引来加速查询操作。
安全性设计是为了保护数据库中的数据，通过设置用户权限、加密等方式来保障数据的安全。
5.实施与测试：数据库设计完成后，需要进行实施和测试。
实施是将设计好的数据库系统部署到实际的服务器中，包括数据库的创建、表的定义、索引的建立等。
测试是为了验证数据库系统是否满足设计和需求的要求，包括功能测试、性能测试、安全性测试等。
数据库设计的基本原理和实现方法
数据库设计的基本原理和实现方法一、引言随着信息化时代的到来，数据已成为企业、组织等各种机构的重要资源，但如何有效地管理、保存和利用这些数据却是一个复杂的问题。
数据库设计作为一个重要的信息系统领域，直接影响着企业、组织和个人的信息化水平。
本文将探讨数据库设计的基本原理和实现方法。
二、数据库设计基本原理1.需求分析在进行数据库设计之前，首先要对需求进行充分的分析。
需求是指系统用户的要求及其对系统功能、性能、安全等方面的要求。
通过需求分析，可以清晰地获得系统用户的需求，确定数据库的基本结构和数据逻辑模型，为后续的数据库设计提供准确的基础。
2.概念设计概念设计是数据库设计的第一阶段，也是最为重要的阶段。
概念设计即通过对业务层面的分析，抽象出数据的基本元素及其之间的关系，确定数据库的基本设计。
在概念设计阶段，需要进行实体关系的设计，通过对实体间的属性和关系的分析，确定实体与实体之间的关系及其属性，从而完善数据库的设计，确保数据库的正常运行。
3.逻辑设计逻辑设计是在概念设计的基础上进行的。
逻辑设计主要是将抽象的实体关系模型转化为具体的关系模型，确定关系型数据库各个表之间的联系，参照外部键等，为后续的物理设计提供准确的数据模型。
在逻辑设计的过程中，需要进一步设计数据表并进行规范化，为后续的物理设计提供准确的数据模型。
4.物理设计物理设计是数据库设计的最后一步，主要是将逻辑设计转化为实际的存储方案，包含数据文件、索引文件、事务日志等。
物理设计需要考虑到数据的安全性、可靠性、性能、扩展性等方面的问题，在不同的场景下需要选用不同的物理设计方案。
三、数据库设计实现方法数据库设计实现方法有多种，本文将介绍以下三种常用的实现方法：1.关系型数据库关系型数据库是目前最为常用的数据库类型，建立在关系代数理论的基础上。
关系型数据库可以使用 SQL 语言进行操作，管理和运维相对简单，具有良好的扩展性和可维护性。
关系型数据库的缺点是对数据的规范化程度较高，需要对数据进行预先规划，否则可能导致数据冗余和性能问题。
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。
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数据库设计方法数据库设计步骤简述数据库技术是信息资源的开发、管理和服务的最有效的手段，因此数据库的应用范围越来越广，从小型的单项事物处理系统到大型的信息服务系统大都利用了先进的数据库技术来保持系统数据的整体性、完整性和共享性。
数据库应用软件和其他软件一样，也有它的诞生和消亡。
数据库应用软件作为软件，在其生命周期可以看作有三个大的时期：软件定义时期，软件开发时期和软件运行时期。
按照规范化设计方法，从数据库应用系统设计和开发的全过程来考虑，将数据库及其应用软件系统的生命周期的三个时期又可以细分为六个阶段：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、实施及运行维护。
一、需求分析信息需求：指目标系统设计的所有实体、属性、以及实体间的联系等，包括信息的内容和性质，以及由信息需求导出的数据需求。
处理需求：指为得到需要的信息而对数据进行加工处理的要求，包括处理描述，发生的频度、响应时间以及安全保密要求等。
进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求。
需求分析是真个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
作为地基的需求分析是否做得充分与准备，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。
需求分析做得不好，甚至会导致整个数据库设计返工重做。
需求任务分析：需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新系统的功能。
新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变，不能仅仅按当前应用需求来设计数据库。
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。
信息要求是指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质。
由用户的信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据。
处理要求是指用户要求完成什么处理功能，对处理的响应时间有什么要求，处理方式是批处理还是联机处理。
新系统的功能必须能够满足用户的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求需求分析的方法：通过调查了解了用户需求后，需要进一步分析和表达用户的需求。
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。
二、概念设计将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。
概念结构是对现实世界的一种抽象，即对实际的人、物、事和概念进行人为处理，抽取人们关心的共同特性，忽略非本质的细节，并把这些特性用各种概念精确地加以描述。
概念结构独立于数据库逻辑结构，也独立于支持数据库的DBMS。
它是现实世界与机器世界的中介，它一方面能够充分反映现实世界，包括实体和实体之间的联系，同时又易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。
它是现实世界的一个真实模型，易于理解，便于和不熟悉计算机的用户交换意见，使用户易于参与，当现实世界需求改变时，概念结构又可以很容易地作相应调整。
因此概念结构设计是整个数据库设计的关键所在。
设计概念结构通常有四类方法：1、自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。
2、自底向上：首先定义各局部应用的概念结构然后将它们集成起来，得到全局概念结构。
这是最经常采用的策略是自底向上方法。
即自顶向下地进行需求分析，然后再自底向上地设计概念结构3、逐步扩张：首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构，直至总体概念结构。
4、混合策略：将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构分E-R图经过合并生成的是初步E-R图。
修改、重构初步E-R图以消除冗余主要采用分析方法视图集成后形成一个整体的数据库概念结构，对该整体概念结构还必须进行进一步验证，确保它能够满足下列条件：整体概念结构内部必须具有一致性，即不能存在互相矛盾的表达。
整体概念结构能准确地反映原来的每个视图结构，包括属性、实体及实体间的联系整体概念结构能满足需要分析阶段所确定的所有要求整体概念结构最终还应该提交给用户，征求用户和有关人员的意见，进行评审、修改和优化，然后把它确定下来，作为数据库的概念结构，作为进一步设计数据库的依据。
三、逻辑设计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。
设计逻辑结构时一般要分三步进行：将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换对数据模型进行优化关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合。
而E-R图则是由实体、实体的属性和实体之间的联系三个要素组成的。
所以将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。
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，每个实体的码均是该关系的候选码。
如果与某一端对应的关系模式合并，则需要在该关系模式的属性中加入另一个关系模式的码和联系本身的属性。
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。
具有相同码的关系模式可合并数据库逻辑设计的结果不是唯一的。
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。
数据模型的优化方法为1、确定数据依赖。
2、对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。
3、按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析，确定各关系模式分别属于第几范式。
4、按照需求分析阶段得到的对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。
5、对关系模式进行必要的分解。
四、物理设计物理设计也分为两个部分：物理数据库结构的选择和逻辑设计中程序模块说明的精确化。
数据库最终是要存储在物理设备上的。
为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（存储结构与存取方法）的过程，就是数据库的物理设计。
物理结构依赖于给定的DBMS和和硬件系统，因此设计人员必须充分了解所用DBMS的内部特征，特别是存储结构和存取方法；充分了解应用环境，特别是应用的处理频率和响应时间要求；以及充分了解外存设备的特性。
设计数据的存取路径在关系数据库中，选择存取路径主要是指确定如何建立索引。
例如，应把哪些域作为次码建立次索引，建立单码索引还是组合索引，建立多少个为合适，是否建立聚集索引等确定数据的存放位置为了提高系统性能，数据应该根据应用情况将易变部分与稳定部分、经常存取部分和存取频率较低部分分开存放评价物理结构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，其结果可以产生多种方案，数据库设计人员必须对这些方案进行细致的评价，从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构五、数据库的实施根据物理设计的结果产生一个具体的数据库和它的应用程序，并把原始数据装入数据库。
实施阶段主要有三项工作：1、建立实际数据库结构；2、装入试验数据对应用程序进行调试；3、装入实据数据。
在数据库实施阶段，设计人员运用DBMS提供的数据语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。
六、运行维护数据库系统的正式运行，标志着数据库设计与应用开发工作的结束和维护阶段的开始。
运行和维护阶段的主要任务有四项：（1）维护数据库的安全性与完整性；（2）监测并改善数据库运行性能；（3）根据用户要求对数据库现有功能进行扩充；（4）及时改正运行中发现的系统错误。
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。
需要指出的是，这个设计步骤既是数据库设计的过程，也包括了数据库应用系统的设计过程。
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。
事实上，如果不了解应用环境对数据的处理要求，或没有考虑如何去实现这些处理要求，是不可能设计一个良好的数据库结构的。
数据库试运行结果符合设计目标后，数据库就可以真正投入运行了。
数据库投入运行标着开发任务的基本完成和维护工作的开始，并不意味着设计过程的终结，由于应用环境在不断变化，数据库运行过程中物理存储也会不断变化，对数据库设计进行评价、调整、修改等维护工作是一个长期的任务，也是设计工作的继续和提高。