大型数据库设计原则和开发技巧

大型数据库设计原则和开发技巧
大型数据库设计原则和开发技巧

目前,计算机技术已经广泛地应用于国民经济的各个领域当中,在计算机硬件不断微型化的同时,应用系统也逐渐向着复杂化、大型化的方向发展。数据库是整个系统的核心,它的设计直接关系系统执行的效率和系统的稳定性。因此在软件系统开发中,数据库设计应遵循必要的数据库范式理论,以减少冗余、保证数据的完整性与正确性。只有在合适的数据库产品上设计出合理的数据库模型,才能降低整个系统的编程和维护难度,提高系统的实际运行效率。虽然对于小项目或中等规模的项目开发人员可以很容易地利用范式理论设计出一套符合要求的数据库,但对于一个包含大型数据库的软件项目,就必须有一套完整的设计原则与技巧。

一、成立数据小组

大型数据库数据元素多,在设计上有必要成立专门的数据小组。由于数据库设计者不一定是使用者,对系统设计中的数据元素不可能考虑周全,数据库设计出来后,往往难以找到所需的库表,因此数据小组最好由熟悉业务的项目骨干组成。

数据小组的职能并非是设计数据库,而是通过需求分析,在参考其他相似系统的基础上,提取系统的基本数据元素,担负对数据库的审核。审核内容包括审核新的数据库元素是否完全、能否实现全部业务需求;对旧数据库(如果存在旧系统)的分析及数据转换;数据库设计的审核、控制及必要调整。

二、设计原则

1.规范命名。所有的库名、表名、域名必须遵循统一的命名规则,并进行必要说明,以方便设计、维护、查询。

2.控制字段的引用。在设计时,可以选择适当的数据库设计管理工具,以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理。采用统一的命名规则,如果设计的字段已经存在,可直接引用;否则,应重新设计。

3.库表重复控制。在设计过程中,如果发现大部分字段都已存在,开发人员应怀疑所设计的库表是否已存在。通过对字段所在库表及相应设计人员的查询,可以确认库表是否确实重复。

4.并发控制。设计中应进行并发控制,即对于同一个库表,在同一时间只有一个人有控制权,其他人只能进行查询。

5.必要的讨论。数据库设计完成后,数据小组应与相关人员进行讨论,通过讨论来熟悉数据库,从而对设计中存在的问题进行控制或从中获取数据库设计的必要信息。

6.数据小组的审核。库表的定版、修改最终都要通过数据小组的审核,以保证符合必要的要求。

7.头文件处理。每次数据修改后,数据小组要对相应的头文件进行修改(可由管理软件自动完成),并通知相关的开发人员,以便进行相应的程序修改。

三、设计技巧

1.分类拆分数据量大的表。对于经常使用的表(如某些参数表或代码对照表),由于其使用频率很高,要尽量减少表中的记录数量。例如,银行的户主账表原来设计成一张表,虽然可以方便程序的设计与维护,但经过分析发现,由于数据量太大,会影响数据的迅速定位。如果将户主账表分别设计为活期户主账、定期户主账及对公户主账等,则可以大大提高查询效率。

2.索引设计。对于大的数据库表,合理的索引能够提高整个数据库的操作效率。在索引设计中,索引字段应挑选重复值较少的字段;在对建有复合索引的字段进行检索时,应注意按照复合索引字段建立的顺序进行。例如,如果对一个5万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引,由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数,用流水号进行查询所用的时间接近3秒;而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询,所用时间不到1秒。因此在大型数据库设计中,只有进行合理的索引字段选择,才能有效提高整个数据库的操作效率。

3.数据操作的优化。在大型数据库中,如何提高数据操作效率值得关注。例如,每在数据库流水表中增加一笔业务,就必须从流水控制表中取出流水号,并将其流水号的数值加一。正常情况下,单笔操作的反应速度尚属正常,但当用它进行批量业务处理时,速度会明显减慢。经过分析发现,每次对流水控制表中的流水号数值加一时都要锁定该表,而该表却是整个系统操作的核心,有可能在操作时被其他进程锁定,因而使整个事务操作速度变慢。对这一问题的解决的办法是,根据批量业务的总笔数批量申请流水号,并对流水控制表进行一次更新,即可提高批量业务处理的速度。另一个例子是对插表的优化。对于大批量的业务处理,如果在插入数据库表时用普通的Insert语句,速度会很慢。其原因在于,每次插表都要进行一次I/O操作,花费较长的时间。改进后,可以用Put语句等缓冲区形式等满页后再进行I/O操作,从而提高效率。对大的数据库表进行删除时,一般会直接用Delete语句,这个语句虽然可以进行小表操作,但对大表却会因带来大事务而导致删除速度很慢甚至失败。解决的方法是去掉事务,但更有效的办法是先进行Drop操作再进行重建。

4.数据库参数的调整。数据库参数的调整是一个经验不断积累的过程,应由有经验的系统管理员完成。以Informix数据库为例,记录锁的数目太少会造成锁表的失败;逻辑日志的文件数目太少会造成插入大表失败等,这些问题都应根据实际情况进行必要的调整。

5.必要的工具。在整个数据库的开发与设计过程中,可以先开发一些小的应用工具,如自动生成库表的头文件、插入数据的初始化、数据插入的函数封装、错误跟踪或自动显示等,以此提高数据库的设计与开发效率。

6.避免长事务。对单个大表的删除或插入操作会带来大事务,解决的办法是对参数进行调整,也可以在插入时对文件进行分割。对于一个由一系列小事务顺序操作共同构成的长事务(如银行交易系统的日终交易),可以由一系列操作完成整个事务,但其缺点是有可能因整个事务太大而使不能完成,或者,由于偶然的意外而使事务重做所需的时间太长。较好

的解决方法是,把整个事务分解成几个较小的事务,再由应用程序控制整个系统的流程。这样,如果其中某个事务不成功,则只需重做该事务,因而既可节约时间,又可避免长事务。

7.适当超前。计算机技术发展日新月异,数据库的设计必须具有一定前瞻性,不但要满足当前的应用要求,还要考虑未来的业务发展,同时必须有利于扩展或增加应用系统的处理功能。

与小型数据库相比,大型数据库的设计与开发要复杂得多,因此在设计、开发过程中,除了要遵循数据库范式理论、增加系统的一致性和完整性外,还要在总体上根据具体情况进行分布式设计,紧紧把握集中控制、统一审核的基本原则,保证数据库设计结构紧凑、分布平衡、定位迅速。在数据库操作上,要采用一定的技巧提高整个应用系统的执行效率,并注意适当超前,以适应不断变化的应用及系统发展的要求

软件工程-数据库设计规范与命名规则

数据库设计规范、技巧与命名规范 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。 数据库设计的各阶段: A、需求分析阶段:综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。 B、在概念设计阶段:形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型),用E-R图来描述。 C、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。 D、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: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、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。 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:

数据库设计方法及

数据库设计方法及命名规范

- - 2 数据库设计方法、规范与技巧 (5) 一、数据库设计过程 (5) 1. 需求分析阶段 (6) 2. 概念结构设计阶段 (9) 2.1 第零步——初始化工程 (10) 2.2 第一步——定义实体 (10) 2.3 第二步——定义联系 (11) 2.4 第三步——定义码 (11) 2.5 第四步——定义属性 (12) 2.6 第五步——定义其他对象和规则 (12) 3. 逻辑结构设计阶段 (13) 4. 数据库物理设计阶段 (15) 5. 数据库实施阶段 (15) 6. 数据库运行和维护阶段 (16) 7.建模工具的使用 (16) 二、数据库设计技巧 (18) 1. 设计数据库之前(需求分析阶段) (18) 2. 表和字段的设计(数据库逻辑设计) (19) 1) 标准化和规范化 (19) 2) 数据驱动 (20)

- - 3 3) 考虑各种变化 (21) 4) 对地址和电话采用多个字段 (22) 5) 使用角色实体定义属于某类别的列 (22) 6) 选择数字类型和文本类型尽量充足 (23) 7) 增加删除标记字段 (24) 3. 选择键和索引(数据库逻辑设计) (24) 4. 数据完整性设计(数据库逻辑设计) (27) 1) 完整性实现机制: (27) 2) 用约束而非商务规则强制数据完整性 (27) 3) 强制指示完整性 (28) 4) 使用查找控制数据完整性 (28) 5) 采用视图 (28) 5. 其他设计技巧 (29) 1) 避免使用触发器 (29) 2) 使用常用英语(或者其他任何语言)而不 要使用编码 (29) 3) 保存常用信息 (29) 4) 包含版本机制 (30) 5) 编制文档 (30) 6) 测试、测试、反复测试 (31) 7) 检查设计 (31) 三、数据库命名规范 (31) 1. 实体(表)的命名 (31) 2. 属性(列)的命名 (34)

数据库设计和编码规范

数据库设计和编码规范 Version

目录

简介 读者对象 此文档说明书供开发部全体成员阅读。 目的 一个合理的数据库结构设计是保证系统性能的基础。一个好的规范让新手容易进入状态且少犯错,保持团队支持顺畅,系统长久使用后不至于紊乱,让管理者易于在众多对象中,获取所需或理清问题。 同时,定义标准程序也需要团队合作,讨论出大家愿意遵循的规范。随着时间演进,还需要逐步校订与修改规范,让团队运行更为顺畅。 数据库命名规范 团队开发与管理信息系统讲究默契,而制定服务器、数据库对象、变量等命名规则是建立默契的基本。 命名规则是让所有的数据库用户,如数据库管理员、程序设计人员和程序开发人员,可以直观地辨识对象用途。而命名规则大都约定俗成,可以依照公司文化、团队习惯修改并落实。 规范总体要求 1.避免使用系统产品本身的惯例,让用户混淆自定义对象和系统对象或关键词。 例如,存储过程不要以sp_或xp_开头,因为SQL SERVER的系统存储过程以 sp_开头,扩展存储过程以xp_开头。 2.不要使用空白符号、运算符号、中文字、关键词来命名对象。 3.名称不宜过于简略,要让对象的用途直观易懂,但也不宜过长,造成使用不方 便。 4.不用为数据表内字段名称加上数据类型的缩写。 5.名称中最好不要包括中划线。

6.禁止使用[拼音]+[英语]的方式来命名数据库对象或变量。 数据库对象命名规范 我们约定,数据库对象包括表、视图(查询)、存储过程(参数查询)、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成,长度不超过30。避免中文和保留关键字,做到简洁又有意义。前缀就是要求每种对象有固定的开头字符串,而开头字符串宜短且字数统一。可以讨论一下对各种对象的命名规范,通过后严格按照要求实施。例如:

数据库表设计的几条准则

数据库表设计的几条准则 前言:数据库设计在平时的工作是必不可少的,良好的表设计可以让我们查询效率更高,加快网站访问速度,提升用户体验,并且方便于我们查询数据。本篇博客就来聚焦一下,如何设计出高可复用,优良的表结构,从而在实际的工作中使我们写出更好的代码。 数据库表设计的几条黄金准则: 一:字段的原子性 解释:保证每列的原子性,不可分解,意思表达要清楚,不能含糊,高度概括字段的含义,能用一个字段表达清楚的绝不使用第二个字段,可以用两个字段表达清楚的绝不使用一个 字段 二:主键设计 解释:主键不要与业务逻辑有所关联,最好是毫无意义的一串独立不重复的数字,常见的比如UUID或者将主键设置为Auto_increment; 三:字段使用次数 解释:对于频繁修改的字段(一般是指状态类字段)最好用独立的数字或者单个字母去表示,不用使用汉字或者英文 四:字段长度 解释:建表的时候,字段长度尽量要比实际业务的字段大3-5个字段左右(考虑到合理性和伸缩性),最好是2的n次方幂值。不能建比实际业务太大的字段长度,这是因为如果字段长度过大,在进行查询的时候索引在B- Tree树上遍历会越耗费时间,从而查询的时间会越久;但是绝对不能建小,否则mysql数据会报错,程序会抛出异常; 五:关于外键 解释:尽量不要建立外键,保证每个表的独立性。如果非得保持一定的关系,最好是通过id 进行关联 六:动静分离 解释:最好做好静态表和动态表的分离。这里解释一下静态表和动态表的含义,静态表:存储着一些固定不变的资源,比如城市/地区名/国家。动态表:一些频繁修改的表 七:关于code值 解释:使用数字码或者字母去代替实际的名字,也就是尽量把name转换为code,因为name 可能会变(万一变化就会查询处多条数据,从而抛出错误),但是code一般是不会变化的.另一方面,code值存储的字符较少,也能减少数据库的压力 八:关于Null值 解释:不要有null值,有null值的话,数据库在进行索引的时候查询的时间更久,从而浪费更多的时间!

11-个重要的数据库设计规则

11-个重要的数据库设计规则

?简介 在您开始阅读这篇文章之前,我得明确地告诉您,我并不是一个数据库设计领域的大师。以下列出的11点是我对自己在平时项目实践和阅读中学习到的经验总结出来的个人见解。我个人认为它们对我的数据库设计提供了很大的帮助。实属一家之言,欢迎拍砖: ) 我之所以写下这篇这么完整的文章是因为,很多开发者一参与到数据库设计,就会很自然地把“三范式”当作银弹一样来使用。他们往往认为遵循这个规范就是数据库设计的唯一标准。由于这种心态,他们往往尽管一路碰壁也会坚持把项目做下去。 如果你对“三范式”不清楚,请点击这里(FQ)一步一步的了解什么是“三范式”。 大家都说标准规范是重要的指导方针并且也这么做着,但是把它当作石头上的一块标记来记着(死记硬背)还是会带来麻烦的。以下11点是我在数据库设计时最优先考虑的规则。 ?规则1:弄清楚将要开发的应用程序是什么性质的(OLTP 还是OPAP)?

当你要开始设计一个数据库的时候,你应该首先要分析出你为之设计的应用程序是什么类型的,它是“事务处理型”(Transactional)的还是“分析型”(Analytical)的?你会发现许多开发人员采用标准化做法去设计数据库,而不考虑目标程序是什么类型的,这样做出来的程序很快就会陷入性能、客户定制化的问题当中。正如前面所说的,这里有两种应用程序类型,“基于事务处理”和“基于分析”,下面让我们来了解一下这两种类型究竟说的是什么意思。 事务处理型:这种类型的应用程序,你的最终用户更关注数据的增查改删(CRUD,Creating/Reading/Updating/Deleting)。这种类型更加官方的叫法是“OLTP”。 分析型:这种类型的应用程序,你的最终用户更关注数据分析、报表、趋势预测等等功能。这一类的数据库的“插入”和“更新”操作相对来说是比较少的。它们主要的目的是更加快速地查询、分析数据。这种类型更加官方的叫法是“OLAP”。 那么换句话说,如果你认为插入、更新、删除数据这些操作在你的程序中更为突出的话,那就设计一个规范化的表否则的话就去创建一个扁平的、不规范化的数据库结构。

规范化-数据库设计原则

规范化-数据库设计原则 关系数据库设计的核心问题是关系模型的设计。本文将结合具体的实例,介绍数据库设计规范化的流程。摘要 关系型数据库是当前广泛使用的数据库类型,关系数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程,核心问题是关系模型的设计。对于数据库规模较小的情况,我们可以比较轻松的处理数据库中的表结构。然而,随着项目规模的不断增长,相应的数据库也变得更加复杂,关系模型表结构更为庞杂,这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句的是很笨拙并且效率低下的。更糟糕的是,由于表结构定义的不合理,会导致在更新数据时造成数据的不完整。因此,就有必要学习和掌握数据库的规范化流程,以指导我们更好的设计数据库的表结构,减少冗余的数据,借此可以提高数据库的存储效率,数据完整性和可扩展性。本文将结合具体的实例,介绍数据库规范化的流程。 序言 本文的目的就是通过详细的实例来阐述规范化的数据库设计原则。在DB2中,简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。规范化的表结构设计,在以后的数据维护中,不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)时的异常。反之,数据库表结构设计不合理,不仅会给数据库的使用和维护带来各种各样的问题,而且可能存储了大量不需要的冗余信息,浪费系统资源。 要设计规范化的数据库,就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。但是一些相关材料上提到的范式设计,往往是给出一大堆的公式,这给设计者的理解和运用造成了一定的困难。因此,本文将结合具体形象的例子,尽可能通俗化地描述三个范式,以及如何在实际工程中加以优化使用。规范化 在设计和操作维护数据库时,关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构,不仅便于对数据库进行相应的存取操作,而且可以极大地简化使用程序的其他内容(查询、窗体、报表、代码等)。正确进行表设计的正式名称就是"数据库规范化"。后面我们将通过实例来说明具体的规范化的工程。关于什么是范式的定义,请参考附录文章1. 数据冗余 数据应该尽可能少地冗余,这意味着重复数据应该减少到最少。比如说,一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中,因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据,这就意味着要占用了更多的物理空间,同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题,当这个员工的电话号码变化时,冗余数据会导致对多个表的更新动作,如果有一个表不幸被忽略了,那么就可能导致数据的不一致性。 规范化实例 为了说明方便,我们在本文中将使用一个SAMPLE数据表,来一步一步分析规范化的过程。 首先,我们先来生成一个的最初始的表。 CREATE TABLE "SAMPLE" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "PRJNAME" VARCHAR(200), "EMYNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNAME" VARCHAR(200), "SALCATEGORY" CHAR(1), "SALPACKAGE" INTEGER)

数据库设计规范

1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范,详细描述了数据库设计过程及结果,用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS:数据库管理系统,常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计:数据库设计是在给定的应用场景下,构造适用的数据库模式,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。 概念数据模型:概念数据模型以实体-关系 (Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库概念级别的设计,独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型(CDM)。 逻辑数据模型:将概念数据模型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。可

以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型(LDM),或者通过CDM转换得到。 物理数据模型:在逻辑数据模型基础上,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。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型(PDM),或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求;兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性:一般符合3NF范式要求,减少冗余数据。 高效率:兼顾规范与效率,适当进行反范式化,满足应用系统的性能要求。 紧凑性:例如能用char(10)的就不要用char(20),提高存储的利用率和系统性能,但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性:数据库设计清晰易用,用户和开发人员均能容

数据库设计规范

数据库设计规范 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}}

数据库设计方法、规范与技巧

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

数据表的设计原则

根据建立的领域模型进行数据库表的映射,此时应参考数据库设计第二范式:一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性的(针对一些大数据量和常用检索方式)建立组合属性的索引,提高检索效率。 (1)不应针对整个系统进行数据库设计,而应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联,而只是记录关联表的一个主键,确保组件对应的表之间的独立性,为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计,首先分析系统业务,根据职责定义对象。对象要符合封装的特性,确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内,这些数据项能够完整描述该职责,不会出现职责描述缺失。并且一个对象有且只有一项职责,如果一个对象要负责两个或两个以上的职责,应进行分拆。 (3)根据建立的领域模型进行数据库表的映射,此时应参考数据库设计第二范式:一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。关键字可以是一个属性,也可以是多个属性的集合,不论那种方式,都应确保关键字能够保证唯一性。在确定关键字时,应保证关键字不会参与业务且不会出现更新异常,这时,最优解决方案为采用一个自增数值型属性或一个随机字符串作为表的关键字。 (4)由于第一点所述的领域模型驱动的方式设计数据库表结构,领域模型中的每一个对象只有一项职责,所以对象中的数据项不存在传递依赖,所以,这种思路的数据库表结构设计从一开始即满足第三范式:一个表应满足第二范式,且属性间不存在传递依赖。 (5)同样,由于对象职责的单一性以及对象之间的关系反映的是业务逻辑之间的关系,所以在领域模型中的对象存在主对象和从对象之分,从对象是从1-N或N-N的角度进一步主对象的业务逻辑,所以从对象及对象关系映射为的表及表关联关系不存在删除和插入异常。 (6)在映射后得出的数据库表结构中,应再根据第四范式进行进一步修改,确保不存在多值依赖。这时,应根据反向工程的思路反馈给领域模型。如果表结构中存在多值依赖,则证明领域模型中的对象具有至少两个以上的职责,应根据第一条进行设计修正。第四范式:一个表如果满足BCNF,不应存在多值依赖。 (7)在经过分析后确认所有的表都满足二、三、四范式的情况下,表和表之间的关联尽量采用弱关联以便于对表字段和表结构的调整和重构。并且,我认为数据库中的表是用来持久化一个对象实例在特定时间及特定条件下的状态的,只是一个存储介质,所以,表和表之间也不应用强关联来表述业务(数据间的一致性),这一职责应由系统的逻辑层来保证,这种方式也确保了系统对于不正确数据(脏数据)的兼容性。当然,从整个系统的角度来说我们还是要尽最大努力确保系统不会产生脏数据,单从另一个角度来说,脏数据的产生在一定程度上也是不可避免的,我们也要保证系统对这种情况的容错性。这是一个折中的方案。 (8)应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性的(针对一些大数据量和常用检索方式)建立组合属性的索引,提高检索效率。虽然建立索引会消耗部分系统资源,但比较起在检索时搜索

数据库设计规范

保密级别:□绝密□机密□秘密■内部公开 数据库设计规范

变更记录

目录 1 编写目的 (1) 2 数据库策略 (1) 2.1 数据库对象长度策略 (1) 2.2 数据完整性策略 (1) 2.3 规范化设计与性能之间的权衡策略 (1) 2.4 字段类型的定义与使用策略 (1) 3 命名规范 (3) 3.1 数据库命名规则 (3) 3.2 数据库对象命名的一般原则 (4) 3.3 表空间(Tablespace)命名规则 (4) 3.4 表(Table)命名规则 (4) 3.5 字段命名规则 (5) 3.6 视图(View)命名规则 (5) 3.7 序列(Sequence)命名规则 (5) 3.8 存储过程(Procedure)的命名规则 (5) 3.9 函数(Function)的命名规则 (5) 3.10 索引(Index) 命名规范 (5) 3.11 约束(Constraint) 命名规范 (5) 4 数据模型产出物规范 (5) 附录A:xml文件使用说明 (7) 附录B:保留关键字 (8)

可编辑 1编写目的 本文的目的是提出针对Oracle数据库的设计规范,使利用Oracle数据库进行设计开发的系统严格遵守本规范的相关约定,建立统一规范、稳定、优化的数据模型。 参照以下原则进行数据库设计: 1)方便业务功能实现、业务功能扩展; 2)方便设计开发、增强系统的稳定性和可维护性; 3)保证数据完整性和准确性; 4)提高数据存储效率,在满足业务需求的前提下,使时间开销和空间开销达到优化平衡。 2数据库策略 1)数据模型全局单一,所有公共的数据模型得到共享。 2)数据库建模要基于统一的元数据管理机制。 3)数据库设计遵循关系数据库的规范化理论。 4)OLTP与OLAP分开设计。 2.1数据库对象长度策略 数据库字段的长度要考虑业务对象的类型、数据库所用字符集、时间格式来设定出相对准确的长度,满足业务需要,同时保证数据库的高效,避免不必要的开销。 2.2数据完整性策略 1)必须遵循数据库设计的第二范式,根据业务需要尽量满足第三范式。 2)数据完整性尽量通过业务逻辑实现,数据库设计应尽量避免使用大量的外键约束,避免使用触发 器。 2.3规范化设计与性能之间的权衡策略 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。如果数据冗余低,数据的一致性容易得到保证,如无特殊理由,OLTP系统的设计应当遵循第三范式,对于OLAP系统,为了减少表间连接查询的操作,提高系统的响应时间,合理的数据冗余是必要的。 2.4字段类型的定义与使用策略 1)数据类型的选用原则 精品

数据库设计和编码规范

数据库设计和编码规范 Version 1.0

目录 1简介 .................................................................................................. 1.1读者对象 ............................................................................................................................ 1.2目的.................................................................................................................................... 2数据库命名规范 .............................................................................. 2.1规范总体要求 .................................................................................................................... 2.2数据库对象命名规范 ........................................................................................................ 2.3变量命名规范 .................................................................................................................... 3数据库设计规范 .............................................................................. 3.1选择有效的设计工具 ........................................................................................................ 3.2表的设计 ............................................................................................................................ 3.2.1遵守范式要求 .................................................................................................... 3.2.2字段设计 ............................................................................................................ 3.2.3适当的合理的冗余 ............................................................................................ 3.2.4注意大类型的字段设计 .................................................................................... 3.3表关系和约束设计 ............................................................................................................ 3.3.1主键设计 ............................................................................................................ 3.3.2 外键设计 .................................................................................................................. 3.3.3 检查约束 .................................................................................................................. 3.4索引的设计 ........................................................................................................................ 3.4.1聚集索引和非聚集索引 .................................................................................... 3.4.2索引的初始创建原则 ........................................................................................ 3.4.3索引的注意事项 ................................................................................................ 3.4.4索引的后期维护工作 ........................................................................................ 3.5物理存储设计 .................................................................................................................... 3.5.1日志文件另外存放 ............................................................................................ 3.5.2存储空间的设计 ................................................................................................ 4T-SQL编码规范 ............................................................................. 4.1书写基本规范 .................................................................................................................... 4.2使用可搜索参数(WHERE使用原则)............................................................................ 4.3少用触发器和禁用游标 .................................................................................................... 4.4联合查询尽可能使用UNION ALL.................................................................................. 4.5尽可能避免的地方 ............................................................................................................ 4.6避免返回和使用多余的数据 ............................................................................................ 4.7操作符优化 ........................................................................................................................ 4.8数据库事务处理原则 ........................................................................................................ 4.9最少次数的访问表 ............................................................................................................ 4.10避免隐含的数据类型转换 ........................................................................................

数据库的设计原则

数据库的设计原则 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,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。 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“一张原始单证对应多个实体”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。但是,增加“金额”这个冗余字段,

ERP数据库设计方法、规范、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。

数据库设计规范

1概述 1.1 目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范, 详细描述了数据库设计过程及结果,用于指导系统设计人员 正确理解和开展数据库设计。 1.2 适用范围 1.3 术语定义 DBMS:数据库管理系统,常用的商业 DBMS有 Oracle, SQL Server, DB2 等。 数据库设计:数据库设计是在给定的应用场景下,构造 适用的数据库模式,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。 概念数据模型:概念数据模型以实体- 关系 (Entity-RelationShip, 简称 E-R) 理论为基础,并对这一理论进 行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要 用于数据库概念级别的设计,独立于机器和各DBMS产品。可以用 Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型(CDM)。 逻辑数据模型:将概念数据模型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。可

以用 Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型 ( LDM),或者通过CDM转换得到。 物理数据模型:在逻辑数据模型基础上,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。可以用 Sybase PowerDesigner 工具直接建立物理数据模型( PDM),或者通过 CDM / LDM 转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求;兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性:一般符合3NF范式要求,减少冗余数据。 高效率:兼顾规范与效率,适当进行反范式化,满足应 用系统的性能要求。 紧凑性:例如能用 char(10) 的就不要用 char(20) ,提高存储的利用率和系统性能,但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性:数据库设计清晰易用,用户和开发人员均能容

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