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。
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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。