数据库设计思想
数据库表设计思路
数据库表设计思路随着信息化时代的到来，数据库已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
而数据库表的设计则是构建和管理数据库的基础。
合理的数据库表设计能够提高数据存储和检索的效率，保证数据的安全性和一致性。
本文将围绕数据库表设计思路展开讨论，包括表的结构设计、字段设计、数据类型选择等方面。
一、表的结构设计在进行数据库表的设计时，首先需要确定表的结构。
表的结构定义了表中存储的数据的组织形式。
一个合理的表结构应该能够满足查询和分析的需求，并且具备良好的扩展性。
表的结构设计可以从以下几个方面考虑：1. 表的命名：表的命名应该具备一定的描述性，能够清晰地表达表的含义。
命名应该使用英文单词，避免使用中文或拼音。
2. 表的主键：每个表都应该有一个主键，用来唯一标识表中的每一行数据。
主键可以是一个或多个字段的组合。
3. 表的关系：如果存在多个表之间的关系，需要考虑使用外键来建立表与表之间的关联关系。
二、字段设计在进行字段设计时，需要考虑字段的数据类型、长度等方面。
字段的设计直接影响到数据的存储和检索效率。
字段设计可以从以下几个方面考虑：1. 数据类型选择：根据字段存储的数据类型选择合适的数据类型，以减少存储空间的占用和提高查询效率。
例如，对于整数类型，可以选择int或bigint，对于字符串类型，可以选择varchar或text。
2. 字段长度：根据字段存储的数据的长度选择合适的字段长度。
过长的字段长度会浪费存储空间，而过短的字段长度可能导致数据丢失。
3. 约束条件：根据字段的要求添加合适的约束条件，例如唯一约束、非空约束等，以保证数据的完整性和一致性。
三、数据类型选择在进行数据类型选择时，需要考虑字段存储的数据类型、数据长度、数据范围等方面。
数据类型选择可以从以下几个方面考虑：1. 整数类型：根据数据的范围选择合适的整数类型，例如tinyint、smallint、int、bigint等。
2. 浮点数类型：根据数据的精度要求选择合适的浮点数类型，例如float、double等。
数据库设计通用的思路
数据库设计通用的思路：3.3数据库设计3.3.1数据库需求分析用户的需求具体体现在各种信息的提供、保存、更新和查询，这就要求数据库结构能充分满足各种信息的输出和输入。
收集基本数据、数据结构以及数据处理的流程，组成一份详尽的数据字典，为后面的具体设计打下基础。
仔细分析调查有关仓库管理信息需求的基础上，得到如图3.2所示的本系统所处理的数据流程。
图3.2 仓库管理系统数据流程图3.3.2数据库逻辑结构设计现在需要将在上面的数据库概念结构转化为ACCESS 2000 数据库系统所支持的实际数据模型，也就是数据库的逻辑结构。
仓库管理信息系统数据库中各个表格的设计结果如下面表格所示。
每个表格所示在数据库中的一个表。
产品出库表如表3.1所示：表 3.1产品出库表产品入库表如表3.2所示：表 3.2 产品入库表库存表如表3.3所示：表 3.3库存表船舶监控数据库设计一个例子：数据库实现①数据库结构：（参考《基于主动式RFID的内河船舶监控系统的开发研究》，还需根据需要调整。
）主要的三个表为：船舶通过一记录表、读写器记录表和一记录暂存表。
船舶通过记录表：用来一记录通过船舶的电子标签号、通过读写器的时间和通航轨迹记录。
表的结构图如表所示。
船舶通过记录表结构读写器记录表：用来一记录单个读写器通过船舶的电子标签号、进入读写器识读范围的时间和离开读写器识读范围的时间。
表的结构图如表所示。
读写器记录表结构记录暂存表：用来记录船舶在通过两个读写器过程中，暂时未有航行记录前的记录暂存。
包括电子标签号、进入读写器识读范围的时间、离开读写器识读范围的时间和航行轨迹。
表的结构图如表所示。
记录暂存表结构。
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。
数据库设计的基本原理与方法
数据库设计的基本原理与方法数据库设计是指根据需求规定，按照一定的规则和原则，对数据库中数据的结构、关系、范围和安全性进行设计的过程。
高效的数据库设计可以提高系统的性能、可维护性和数据的准确性。
本文将介绍数据库设计的基本原理与方法。
1. 数据库设计的原理1.1 数据库设计的一致性原理数据库设计的一致性原理是指数据库中的数据在逻辑上和实际上要保持一致。
逻辑一致性是指数据库的结构和关系要符合实际应用的要求，实际一致性是指数据库的记录和实际情况要相符。
数据库设计的过程中，需进行数据分析、需求分析，确保数据库与实际需求保持一致。
1.2 数据库设计的完整性原理数据库设计的完整性原理是指数据库中的数据要具有完整性，即数据记录的完整、数据之间的关系完整和数据操作的完整性。
设计数据库时需制定数据录入规则、约束条件和触发器等，保证数据的完整性。
1.3 数据库设计的稳定性原理数据库设计的稳定性原理是指数据库在操作时要具有一定的稳定性。
稳定性包括操作到达的某一情形后，系统能够迅速回到正常状态的能力，以及系统能够长时间运行而不发生故障的能力。
设计数据库时需考虑系统的容错能力、备份和恢复策略，以提高数据库的稳定性。
1.4 数据库设计的可伸缩性原理数据库设计的可伸缩性原理是指数据库系统可以根据需要进行扩展或收缩。
当系统需求发生变化时，数据库设计可以灵活地适应变化。
设计数据库时需考虑数据量的变化、并发用户的变化和查询负荷的变化。
2. 数据库设计的方法2.1 数据需求分析首先要明确数据库系统的目标和要求，通过与用户的沟通，了解用户对数据的需求。
然后对需求进行分析，归纳出系统所需的全部数据，包括数据实体、数据关系和数据特征等。
2.2 数据模型设计数据模型是数据库设计的核心，它用于描述数据库中的数据结构、数据关系和数据操作。
常用的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型等。
其中，关系模型是最为常用和推荐的数据模型。
在模型设计中，需进行实体识别、属性识别、关系识别和规范化等步骤。
数据库设计概述、设计原则、设计思路
数据库设计概述、设计原则、设计思路下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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mysql数据库设计的基本思路
mysql数据库设计的基本思路
在设计MySQL数据库时，有几个基本思路需要考虑。
首先，需
要明确定义数据库中的实体以及它们之间的关系。
其次，需要考虑
如何规划表的结构和字段，以便存储和管理数据。
最后，还需要考
虑数据库的性能和扩展性。
首先，明确定义实体和关系是数据库设计的基础。
这意味着需
要确定数据库中的各种实体，比如用户、产品、订单等，并且明确
它们之间的关系，比如一对多、多对多等。
这可以通过实体关系图（ER图）来可视化表示，帮助理清实体之间的联系。
其次，规划表的结构和字段是数据库设计的关键。
在设计表结
构时，需要考虑每个实体对应的表，以及表之间的关联。
在设计字
段时，需要考虑每个字段的数据类型、长度、约束条件等，以便存
储和管理数据。
此外，还需要考虑如何设计主键、外键和索引，以
提高数据库的性能和查询效率。
最后，考虑数据库的性能和扩展性也是很重要的。
在设计数据
库时，需要考虑如何优化查询和操作，以提高数据库的性能。
此外，还需要考虑数据库的扩展性，即在未来业务需求增加时如何方便地
扩展数据库结构和功能。
综上所述，MySQL数据库设计的基本思路包括明确定义实体和关系、规划表的结构和字段，以及考虑数据库的性能和扩展性。
通过综合考虑这些因素，可以设计出高效、稳定和易扩展的数据库结构。
数据库设计概述
1.1 数据库设计的特点
● 数据库建设的基本规律
● 三分技术，七分管理，十二分基础数据 ● 管理
➢ 数据库建设项目管理 ➢ 企业（即应用部门）的业务管理 ● 基础数据 ➢ 收集、入库 ➢ 更新新的数据
● 结构（数据）设计和行为（处理）设计相结合
● 将数据库结构设计和数据处理设计密切结合
数据库设计的特点（续）
需求分析的任务
● 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） ● 明确用户的各种需求 ● 确定新系统的功能 ● 充分考虑今后可能的扩充和改变
需求分析的重点
● 调查的重点是“数据”和“处理”，获得用户对数据库要求
● 信息要求
● 处理要求 ● 安全性与完整性要求
● 规范设计法
● 基本思想：过程迭代和逐步求精
数据库设计方法（续）
●新奥尔良（New Orleans）方法
➢将数据库设计分为若干阶段和步骤
● 基于E-R模型的数据库设计方法
➢概念设计阶段广泛采用
● 3NF（第三范式）的设计Βιβλιοθήκη 法➢逻辑阶段可采用的有效方法
●ODL（Object Definition Language）方法
常用调查方法
(1)跟班作业 (2)开调查会 (3)请专人介绍 (4)询问 (5)设计调查表请用户填写 (6)查阅记录
进一步分析和表达用户需求
● 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
● 自顶向下、逐层分解分析系统
进一步分析和表达用户需求（续）
⒈ 数据项
● 数据项是不可再分的数据单位
数据库设计的基本步骤（续）
数据库表设计思路
数据库表设计思路
数据库表设计思路一般包括以下几个方面：
1. 数据库需求分析：首先需要明确需求，包括数据的种类、数据的数量以及数据的关系等。
通过对需求的分析，可以确定数据库的主题、实体和关系等重要元素。
2. 实体建模：在确定了数据库的主题后，需要对数据库涉及到的实体进行建模，即将现实中的对象抽象成为一个通用的实体，用数据来描述其特征和属性。
3. 关系建模：在实体建模的基础上，需要对实体之间的联系进行建模。
通常使用ER 模型和关系模型来表示实体之间的联系。
4. 规范化设计：在建立初始表结构后，需要对表结构进行规范化设计。
规范化设计可以消除冗余数据，提高数据库的性能和可维护性。
5. 性能优化：在设计完成后，可以通过索引、分区等方式来优化数据库的性能，提高数据库的查询速度，降低数据库的负载。
6. 安全设计：除了性能优化，还需要对数据库进行安全设计，包括用户认证、权限控制等措施，保证数据的安全性和完整性。
综上所述，数据库表设计应该结合实际需求，以符合企业或产品的实际应用需求，同时遵循数据库设计的规范和原则，以便保证数据库的可靠性、可维护性和高效性。
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键：
一个实体不能既无主键又无外键。
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。
基本表：
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。
范式:
第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。
(范式只能作为参考的标准,未必是合身的.)
多对多关系怎么办法:
自然是将他们的联系独立出来,用单独的表来存储,但这样的实体并不存在,因为它提取的是'联系'
主键PK的取值方法:
PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。
也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。
不过前者比后者好。
当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占用空间大，而且速度也慢。
正确认识数据冗余
主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。
非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。
高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。
( 汗~~ 好象超级白痴与低级白痴的区别,超级白痴应该拽一点~)
冗余是为了换去效率,如果在你的数据库项目中冗余并不能提高效率那就保持现有标准!
E--R图没有标准答案
E--R图没有标准答案,但总得结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有不必要冗余。
视图:
视图与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。
是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。
但它的深度不应多于三层.
完整性约束表现在三个方面
域的完整性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有个
Check按钮，通过它定义字段的值城。
参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。
*用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。
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防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
(1) 一个数据库中表的个数越少越好。
只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；
(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。
因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；
(3) 一个表中的字段个数越少越好。
只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。
所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。
这个方法很简单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。
“三少”是一个整体概念，综合观点，不能孤立某一个原则。
该原则是相对的，不是绝对的。
“三多”原则肯定是错误的。
试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R 图，要好得多。
提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。
数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。
集成的程度越高，数据共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E?R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。
提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。
“三多”原则任何人都可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。
“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。
提高数据库运行效率的办法
在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：
(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。
这是电信计费系统设计的经验。
(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。
水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。
(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。