数据库设计规范
数据库设计规范
数据库设计规范数据库设计是软件开发过程中至关重要的一步。
一个良好设计的数据库可以提高系统性能，降低错误发生的概率，并提高数据的可靠性和一致性。
以下是一些数据库设计的规范和最佳实践，以帮助您开发出高效可靠的数据库系统。
引言数据库是组织、存储和管理数据的关键工具。
在设计数据库时，开发人员需要考虑到多个方面，以确保数据库能够满足用户需求，并且能够有效地存储和检索数据。
数据库设计规范涉及到数据模型选择、表结构设计、关联关系定义、索引创建等方面。
数据模型选择选择合适的数据模型是数据库设计的基础。
数据模型用于描述数据之间的关系，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
在大多数情况下，关系模型是最常用的，因为它简单、易于理解和管理。
关系模型使用表来表示实体和关系，具有良好的结构化特性，适用于大多数应用场景。
表结构设计在数据库设计中，表是最基本的数据存储单元。
良好的表结构设计可以提高数据的存储效率和查询性能。
以下是一些表结构设计的最佳实践：1. 表名和字段名的命名规范表名和字段名应该具有可读性和描述性，能够准确地反映其所代表的含义。
避免使用过于简单或含糊不清的名称，使用下划线或驼峰命名法来提高可读性。
2. 合理定义字段类型和长度根据数据的实际需求，合理选择字段的数据类型和长度。
避免过度分配存储空间，以节省存储空间并提高查询性能。
3. 主键和唯一约束每个表应该有一个主键，用于唯一标识每一条记录。
主键应该是一个稳定的、不易变的字段。
另外，对于需要保证唯一性的字段，应该添加唯一约束，以避免重复数据的出现。
4. 外键关联在建立表之间的关联关系时，应该使用外键来确保数据的完整性和一致性。
外键关联可以用于建立表之间的一对一、一对多或多对多关系。
数据库范式数据库范式是一个指导原则集合，用于确保数据库的数据一致性和可靠性。
范式的级别从第一范式到第五范式，每个级别都有其特定的规范和要求。
第一范式（1NF）第一范式要求数据库中的每个字段都是原子的，不能再细分为更小的单位。
数据库设计原则与规范
数据库设计原则与规范数据库是现代信息系统的核心组成部分，用于存储和管理大量结构化数据，以支持组织内部各种业务和决策需求。
数据库设计的质量直接关系到系统的性能、可靠性和可扩展性。
为了确保数据库的高效运行，我们需要遵循一些设计原则和规范。
下面将介绍数据库设计的基本原则和规范。
一、规范化数据库设计原则规范化是数据库设计过程中的关键步骤，它通过将数据分解为逻辑上的表来减少数据冗余、提高数据一致性和完整性。
以下是常用的规范化原则：1. 第一范式（1NF）：每个表中的每个字段都是原子的，不可再分。
不能将多个值存储在一个字段中，例如在电话号码字段中存储多个电话号码。
2. 第二范式（2NF）：每个非主键字段完全依赖于主键字段。
如果一个表中有多个候选键，必须将其分解为多个表，确保每个非主键字段只与一个主键相关。
3. 第三范式（3NF）：消除了非主键字段之间的传递依赖关系。
即非主键字段之间不可存在依赖关系，数据更新时不会导致数据不一致。
4. 次范式（BCNF）：基于第三范式，进一步消除了主键字段之间的传递依赖关系。
它要求每个非主键字段只依赖于候选键。
二、数据模型设计原则数据模型是数据库设计的核心，它定义了数据库中的实体、属性和关系。
下面是数据模型设计的原则：1. 选择合适的数据模型：常用的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
关系模型是当前最流行和应用最广泛的数据模型，它以关系表的形式存储数据。
2. 确定实体和属性：实体是现实世界中的对象，属性是实体的特征。
在定义实体和属性时，需考虑实体的属性是否唯一标识该实体。
3. 定义关系：关系是实体之间的联系，通过表之间的键值关联实现。
在定义关系时，需考虑关系的类型（一对一、一对多、多对多）以及参照完整性约束。
三、命名规范与标准良好的命名规范和标准是数据库设计的基础，它有助于提高代码的可读性和可维护性，并减少开发人员之间的沟通成本。
以下是常用的命名规范与标准：1. 表和字段命名：使用具有描述性的名称，避免使用缩写、重复和模糊的词汇。
数据库的设计原则与规范
数据库的设计原则与规范随着信息化的发展，数据库成为了处理和管理数据的重要工具。
在进行数据库设计时，遵循一定的原则和规范可以提高数据库的效率、可靠性和可维护性。
本文将介绍数据库设计的原则与规范，旨在帮助读者建立一个高质量的数据库系统。
一、原则：1. 数据库设计原则的第一个目标是满足用户需求。
在设计数据库时，要深入了解和分析用户的需求，确保数据库可以提供准确、全面和及时的数据，以支持用户的业务需求。
2. 数据库设计原则的第二个目标是简化和标准化。
数据库设计应遵循简单和标准化的原则，避免冗余和重复的数据。
通过正规化过程，将数据拆分为更小的、相互关联的实体，以减少数据存储和维护的开销。
3. 数据库设计原则的第三个目标是保证数据完整性。
数据完整性是指数据库中的数据准确性和一致性。
通过定义适当的主键、外键和约束条件，限制数据的插入、更新和删除操作，确保数据的完整性。
4. 数据库设计原则的第四个目标是提高性能。
在设计数据库时，应考虑通常的查询需求和频率，合理选择和优化索引、视图和查询语句，以提高数据库的查询和处理性能。
5. 数据库设计原则的第五个目标是考虑安全性。
保护数据的安全性是数据库设计不可忽视的方面。
通过权限控制、数据加密和备份策略等措施，保护敏感数据的安全性和机密性。
二、规范：1. 表命名规范：表名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生表可以命名为 "students"。
2. 字段命名规范：字段名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生的姓名字段可以命名为 "student_name"。
3. 数据类型规范：选择合适的数据类型来存储不同类型的数据，以节省空间和提高查询性能。
例如，使用整数类型来存储整数值，使用字符类型来存储文本值。
数据库建设规范
数据库建设规范数据库作为存储、管理和处理数据的重要工具，在现代信息化建设中起着至关重要的作用。
为了提高数据库的质量和效率，确保数据的安全性和准确性，需要制定一套数据库建设规范。
本文将从数据库设计、数据规范、性能优化和安全保障四个方面详细介绍数据库建设规范。
一、数据库设计在数据库建设的初期阶段，良好的数据库设计能够为后期的开发和维护工作奠定基础。
数据库设计应遵循以下几点规范：1. 数据库表命名规范表名应具有具体的描述性，能够准确表达其所存储的数据内容，并采用小写字母与下划线组合的方式命名，例如"order_info"。
2. 字段命名规范字段名应有明确的含义，避免使用缩写和数字等模糊的命名方式。
同时，字段名也应采用小写字母与下划线组合的方式命名，例如"create_time"。
3. 主键和外键规范每个表应有主键，并使用自增长或唯一性约束来保证主键的唯一性。
同时，在设计关联表时，外键应与关联的主键类型一致。
4. 索引规范为常用作查询条件的字段创建索引，以提高查询效率。
在创建索引时，需要根据实际情况进行选择，避免过多的索引对性能造成负面影响。
二、数据规范数据库中的数据质量对于后续的数据分析和决策产生重要影响。
为了保证数据的一致性和准确性，需要制定以下数据规范：1. 数据类型规范在对字段进行设计时，需要选择合适的数据类型，以节省存储空间，并确保数据的正确性。
例如，对于存储日期时间的字段，应选择合适的日期时间类型。
2. 数据录入规范为了避免数据录入错误，需要制定数据录入规范。
规定数据录入格式、校验规则和必填字段，同时提供数据录入的帮助文档和提示信息，以减少错误的发生。
3. 数据清洗规范对于已有的大规模数据，需要进行数据清洗，剔除重复、错误、缺失和异常数据，以保证数据库中的数据质量。
三、性能优化数据库的性能直接关系到系统的响应速度和用户体验。
为了提高数据库的性能，需要进行以下优化措施：1. 查询优化使用合适的查询方式、优化复杂查询语句、减少不必要的连接和子查询，以提高查询效率。
数据库设计规范
数据库设计规范数据库设计是软件开发过程中至关重要的一步，它的质量和规范性直接关系到系统的稳定性、性能和数据的安全性。
本文将介绍一些常见的数据库设计规范，以帮助开发者在设计数据库时遵循最佳实践，确保数据库的高质量和可维护性。
一、命名规范在数据库设计中，良好的命名规范是必不可少的。
以下是一些常用的命名规范：1. 表名和字段名要具有描述性，能够直观地反映其所代表的含义。
2. 避免使用数据库关键字作为表名或字段名。
3. 使用一致的命名风格，比如驼峰式命名法或下划线命名法。
二、表设计规范良好的表设计是保证数据库性能和数据完整性的基础。
以下是一些表设计的规范建议：1. 表结构要符合第三范式。
避免重复数据和数据冗余，提高数据的一致性和更新效率。
2. 选择合适的数据类型和字段长度，根据数据的实际需求选择适当的数据类型，避免过度使用字符型字段。
3. 为表添加主键和外键约束，确保数据的完整性和一致性。
4. 避免使用过多的索引，只为常用的查询字段添加索引，以提高查询效率。
三、字段设计规范字段是数据库中最基本的组成单元，良好的字段设计是保证数据准确性和查询性能的重要因素。
以下是一些字段设计的规范建议：1. 选择合适的数据类型，根据字段存储的数据类型和范围选择适当的数据类型，避免浪费存储空间和降低性能。
2. 为字段添加注释，注释能够提供字段的含义和用途，方便其他开发者理解和维护。
3. 避免使用空值，对于允许为空的字段，要慎重考虑是否真正需要允许为空，避免数据一致性问题。
4. 使用约束限制字段取值范围，根据业务需求添加合适的约束，比如唯一约束、非空约束等。
四、索引设计规范索引是提高查询效率的重要手段，但不恰当的索引使用会降低数据库的性能。
以下是一些索引设计的规范建议：1. 选择适当的索引字段，对于经常用于查询和连接的字段添加索引，避免过多的索引占用存储空间和降低写操作的性能。
2. 避免在大数据量表上创建过多的索引，慎重考虑索引的创建，对于大数据量表，需要权衡查询效率和写性能之间的平衡。
数据库设计规范
数据库设计规范数据库设计规范是指在进行数据库设计时需要遵循的一系列规则和准则，以确保数据库的结构和功能能够满足用户需求，并且能够高效地进行数据管理和存储。
本文将介绍一些常见的数据库设计规范，包括命名规范、数据类型选择、索引设计、表关系设计等。
1. 命名规范在数据库设计中，良好的命名规范能够使数据库对象更易于理解和维护。
以下是一些建议：1.1 表名、列名和约束名应使用清晰明了的描述性词汇，避免使用含糊不清或缩写的名称。
1.2 使用统一的命名风格，如下划线命名法（例如：user_name）或者驼峰命名法（例如：userName）。
1.3 避免使用数据库关键字作为对象的名称，以免引起冲突。
2. 数据类型选择选择合适的数据类型对数据库的性能和空间利用是至关重要的。
以下是一些常见的数据类型选择规范：2.1 尽量使用较小的数据类型，以减少存储空间和提高查询性能。
2.2 对于整数类型，根据实际需求选择合适的精度（如TINYINT、SMALLINT、INT等）。
2.3 对于字符串类型，根据实际需求选择合适的长度（如VARCHAR、CHAR等）。
2.4 避免使用文本型字段存储大量的文本数据，可以考虑使用CLOB或BLOB类型。
3. 索引设计合理的索引设计可以加速查询操作，但是过多或不恰当的索引会增加维护成本和写操作的开销。
以下是一些常见的索引设计规范：3.1 为频繁使用作为查询条件的字段添加索引，以提高查询性能。
3.2 避免在较小的表或者稀疏的字段上创建索引，因为这可能导致索引失效并降低性能。
3.3 当需要根据多个字段进行查询时，考虑创建复合索引，以提高查询效率。
4. 表关系设计在数据库设计中，表与表之间的关系是非常重要的。
以下是一些常见的表关系设计规范：4.1 使用主键（Primary Key）和外键（Foreign Key）来建立表与表之间的关联，以确保数据的完整性和一致性。
4.2 避免使用过多的嵌套层次关系，以减少查询的复杂性。
数据库设计规范范文
数据库设计规范范文1.数据库命名规范：-数据库名称应简洁、具有描述性，并且易于理解和识别。
-避免使用特殊字符、空格和汉字。
-采用小写字母和下划线分隔单词，以提高可读性。
2.表设计规范：-表名应具有描述性，简洁明了并与其所代表的实体一致。
- 表名要求使用单数形式，例如"customer"而不是"customers"。
-避免使用数据库关键字作为表名。
-主键应该是唯一的且不可为空，使用自增长或GUID等机制来确保唯一性。
-尽量避免使用冗余字段，如果需要使用，则使用触发器或存储过程来维护数据一致性。
3.字段设计规范：-字段名应具有描述性，简洁明了并与其所代表的数据类型一致。
-字段名要求使用小写字母和下划线分隔单词，以提高可读性。
-避免使用数据库关键字作为字段名。
-字段类型应选取合适的数据类型，以节省存储空间和提高查询效率。
-字段的长度应根据实际需求来设定，避免使用过长或过短的字段长度。
4.索引设计规范：-索引应根据查询需求和数据分布情况来创建，以提高查询性能。
-对于频繁进行查询、排序和连接操作的字段，应考虑创建索引。
-避免创建过多的索引，因为索引会占用额外的存储空间，并影响写操作的性能。
-对于经常更新的表，尽量减少索引的数量和大小，以提高更新操作的性能。
-定期检查和优化索引，以确保索引的有效性和最佳性能。
5.视图和存储过程设计规范：-视图应尽量简洁明了、易于维护，只返回必要的字段和数据。
-存储过程应具有描述性、易于理解和使用。
-存储过程应尽量减少对数据库的直接操作，以提高性能和安全性。
-视图和存储过程的命名应具有描述性，并符合命名规范。
6.数据库安全性规范：-限制数据库登录账号的权限，并定期检查和更新密码。
-对敏感数据进行加密，以防止数据泄露。
-使用防火墙和安全策略来防止未授权的访问。
-定期备份和恢复数据库，以防止数据丢失和损坏。
-对数据库进行监控，及时发现和解决潜在的安全问题。
数据库设计规范_编码规范
数据库设计规范_编码规范1.命名规范：表名、字段名和约束名应该具有描述性，遵循一致的命名规则。
避免使用保留字作为名称，使用下划线或驼峰命名法。
2.数据类型选择：选择合适的数据类型来存储数据，避免过大或过小的数据类型。
这有助于减小数据库的存储空间，提高查询性能。
3.主键和外键：每个表都应该有一个主键来唯一标识每条记录。
外键用于建立表之间的关系，确保数据的一致性和完整性。
4.表的范式：根据具体需求，遵循规范化设计原则。
将数据分解为多个表，减少数据冗余和更新异常。
5.索引设计：根据查询需求和数据量，设计适当的索引。
避免过多或不必要的索引，以减小索引维护的开销。
6.分区设计：对大型表进行分区，将数据分散存储在不同的物理磁盘上，提高查询性能。
7.安全性设计：为数据库设置适当的权限和访问控制，限制不必要的用户访问和操作。
数据库编码规范：1.编码一致性：统一使用同一种编码方式，如UTF-8，避免不同编码之间的转换问题。
2.参数化查询：使用参数化查询语句，预编译SQL语句。
这样可以防止SQL注入攻击，提高查询性能。
3.事务管理：使用事务控制语句（如BEGIN、COMMIT和ROLLBACK）来管理数据库事务，确保数据的一致性和完整性。
4.错误处理：在代码中捕获和处理数据库错误和异常，提高系统的容错性。
5.SQL语句编写：编写简洁且优化的SQL语句，避免使用多个嵌套的子查询，使用JOIN操作符进行表之间的关联。
6.数据库连接管理：优化数据库连接，避免频繁地打开和关闭数据库连接。
7.缓存机制：对于频繁查询的数据，使用缓存机制来减少数据库的压力。
8.日志记录：记录数据库操作日志，包括增删改查的操作，以便后续的问题跟踪和审计。
综上所述，数据库设计规范和编码规范对于确保数据库系统的性能、安全性和可维护性至关重要。
遵循这些规范能够提高数据库系统的效率和可靠性，减少潜在的问题和风险。
因此，在进行数据库设计和编码时，应该遵循这些规范。
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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｝｝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。
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。
注：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。