數據庫設計的基本步驟
按照規範設計的方法，考慮數據庫及其應用系統開發全過程，將數據庫設計分為以下6個階段
1.需求分析
2.概念結構設計
3.邏輯結構設計
4.物理結構設計
5.數據庫實施
6.數據庫的運行和維護
數據庫設計通常分為6個階段1分析用戶的需求，包括數據、功能和性能需求；2概念結構設計：主要采用E-R模型進行設計，包括畫E-R圖；3邏輯結構設計：通過將轉換成表，實現從E-R模型到關系模型的轉換；4：主要是為所設計的數據庫選擇合適的和存取路徑；5數據庫的實施：包括編程、測試和試運行；6數據庫運行與維護：系統的運行與數據庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。?
在數據庫設計過程中，需求分析和概念設計可以獨立於任何數據庫管理系統進行，邏輯設計和物理設計與選用的DAMS密切相關。
1.需求分析階段（常用自頂向下）
進行數據庫設計首先必須準確了解和分析用戶需求（包括數據與處理）。需求分析是整個設計過程的基礎，也是最困難，最耗時的壹步。需求分析是否做得充分和準確，決定了在其上構建數據庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好，會導致整個數據庫設計返工重做。 需求分析的任務，是通過詳細調查現實世界要處理的對象，充分了解原系統工作概況，明確用戶的各種需求，然後在此基礎上確定新的系統功能，新系統還得充分考慮今後可能的擴充與改變，不僅僅能夠按當前應用需求來設計。調查的重點是，數據與處理。達到信息要求，處理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured? Analysis) 結構化分析方法，SA方法從最上層的系統組織結構入手，采用自頂向下，逐層分解的方式分析系統。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系，在SA方法中，處理過程的處理邏輯常常借助判定表或判定樹來描述。在處理功能逐步分解的同事，系統中的數據也逐級分解，形成若幹層次的數據流圖。系統中的數據則借助數據字典（data dictionary，DD）來描述。數據字典是系統中各類數據描述的集合，數據字典通常包括數據項，數據結構，數據流，數據存儲，和處理過程5個階段。2.概念結構設計階段（常用自底向上）
概念結構設計是整個數據庫設計的關鍵，它通過對用戶需求進行綜合，歸納與抽象，形成了壹個獨立於具體DBMS的概念模型。 設計概念結構通常有四類方法：自頂向下。即首先定義全局概念結構的框架，再逐步細化。
自底向上。即首先定義各局部應用的概念結構，然後再將他們集成起來，得到全局概念結構。
逐步擴張。首先定義最重要的核心概念結構，然後向外擴張，以滾雪球的方式逐步生成其他的概念結構，直至總體概念結構。
混合策略。即自頂向下和自底向上相結合。
3.邏輯結構設計階段（E-R圖）
邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型，並將進行優化。
在這階段，E-R圖顯得異常重要。大家要學會各個實體定義的屬性來畫出總體的E-R圖。
各分E-R圖之間的沖突主要有三類：屬性沖突，命名沖突，和結構沖突。
E-R圖向關系模型的轉換，要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯系轉換為關系模式，如何確定這些關系模式的屬性和碼。
4.物理設計階段
物理設計是為邏輯數據結構模型選取壹個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）。
首先要對運行的事務詳細分析，獲得選擇物理數據庫設計所需要的參數，其次，要充分了解所用的RDBMS的內部特征，特別是系統提供的存取方法和存儲結構。
常用的存取方法有三類：1.索引方法，目前主要是B+樹索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
5.數據庫實施階段
數據庫實施階段，設計人員運營DBMS提供的數據庫語言（如sql）及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立數據庫，編制和調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。
6.數據庫運行和維護階段
數據庫應用系統經過試運行後，即可投入正式運行，在數據庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價，調整，修改。
數據庫設計5步驟
Five Steps to design the Database
1.確定entities及relationships
a)明確宏觀行為。數據庫是用來做什麽的？比如，管理雇員的信息。
b)確定entities。對於壹系列的行為，確定所管理信息所涉及到的主題範圍。這將變成table。比如，雇用員工，指定具體部門，確定技能等級。
c)確定relationships。分析行為，確定tables之間有何種關系。比如，部門與雇員之間存在壹種關系。給這種關系命名。
d)細化行為。從宏觀行為開始，現在仔細檢查這些行為，看有哪些行為能轉為微觀行為。比如，管理雇員的信息可細化為：
· 增加新員工
· 修改存在員工信息
· 刪除調走的員工
e)確定業務規則。分析業務規則，確定妳要采取哪種。比如，可能有這樣壹種規則，壹個部門有且只能有壹個部門領導。這些規則將被設計到數據庫的結構中。
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範例：
ACME是壹個小公司，在5個地方都設有辦事處。當前，有75名員工。公司準備快速擴大規模，劃分了9個部門，每個部門都有其領導。
為有助於尋求新的員工，人事部門規劃了68種技能，為將來人事管理作好準備。員工被招進時，每壹種技能的專業等級都被確定。
定義宏觀行為
壹些ACME公司的宏觀行為包括：
● 招聘員工
● 解雇員工
● 管理員工個人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位員工有哪些技能
● 管理部門信息
● 管理辦事處信息
確定entities及relationships
我們可以確定要存放信息的主題領域(表)及其關系，並創建壹個基於宏觀行為及描述的圖表。
我們用方框來代表table，用菱形代表relationship。我們可以確定哪些relationship是壹對多，壹對壹，及多對多。
這是壹個E-R草圖，以後會細化。
細化宏觀行為
以下微觀行為基於上面宏觀行為而形成：
● 增加或刪除壹個員工
● 增加或刪除壹個辦事處
● 列出壹個部門中的所有員工
● 增加壹項技能
● 增加壹個員工的壹項技能
● 確定壹個員工的技能
● 確定壹個員工每項技能的等級
● 確定所有擁有相同等級的某項技能的員工
● 修改員工的技能等級
這些微觀行為可用來確定需要哪些table或relationship。
確定業務規則
業務規則常用於確定壹對多，壹對壹，及多對多關系。
相關的業務規則可能有：
● 現在有5個辦事處；最多允許擴展到10個。
● 員工可以改變部門或辦事處
● 每個部門有壹個部門領導
● 每個辦事處至多有3個電話號碼
● 每個電話號碼有壹個或多個擴展
● 員工被招進時，每壹種技能的專業等級都被確定。
● 每位員工擁有3到20個技能
● 某位員工可能被安排在壹個辦事處，也可能不安排辦事處。
2.確定所需數據
要確定所需數據：
a)確定支持數據
b)列出所要跟蹤的所有數據。描述table(主題)的數據回答這些問題：誰，什麽，哪裏，何時，以及為什麽
c)為每個table建立數據
d)列出每個table目前看起來合適的可用數據
e)為每個relationship設置數據
f)如果有，為每個relationship列出適用的數據
確定支持數據
妳所確定的支持數據將會成為table中的字段名。比如，下列數據將適用於表Employee，表Skill，表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
? ?Department
? ?Office
? ?Address
? ?如果將這些數據畫成圖表，就像：
?需要註意：?
● 在確定支持數據時，請壹定要參考妳之前所確定的宏觀行為，以清楚如何利用這些數據。?
● 比如，如果妳知道妳需要所有員工的按姓氏排序的列表，確保妳將支持數據分解為名字與姓氏，這比簡單地提供壹個名字會更好。?
● 妳所選擇的名稱最好保持壹致性。這將更易於維護數據庫，也更易於閱讀所輸出的報表。?
● 比如，如果妳在某些地方用了壹個縮寫名稱Emp_status，妳就不應該在另外壹個地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，這些名稱應當是Emp_status及Emp_id。?
● 數據是否與正確的table相對應無關緊要，妳可以根據自己的喜好來定。在下節中，妳會通過測試對此作出判斷。
3.標準化數據
標準化是妳用以消除數據冗余及確保數據與正確的table或relationship相關聯的壹系列測試。***有5個測試。本節中，我們將討論經常使用的3個。
關於標準化測試的更多信息，請參考有關數據庫設計的書籍。
標準化格式
標準化格式是標準化數據的常用測試方式。妳的數據通過第壹遍測試後，就被認為是達到第壹標準化格式；通過第二遍測試，達到第二標準化格式；通過第三遍測試，達到第三標準化格式。
如何標準格式：
1． 列出數據
2． 為每個表確定至少壹個鍵。每個表必須有壹個主鍵。
3． 確定relationships的鍵。relationships的鍵是連接兩個表的鍵。
4． 檢查支持數據列表中的計算數據。計算數據通常不保存在數據庫中。
5． 將數據放在第壹遍的標準化格式中：
6． 從tables及relationships除去重復的數據。
7． 以妳所除去數據創建壹個或更多的tables及relationships。
8． 將數據放在第二遍的標準化格式中：
9． 用多於壹個以上的鍵確定tables及relationships。
10． 除去只依賴於鍵壹部分的數據。
11． 以妳所除去數據創建壹個或更多的tables及relationships。
12． 將數據放在第三遍的標準化格式中：
13． 除去那些依賴於tables或relationships中其他數據，並且不是鍵的數據。
14． 以妳所除去數據創建壹個或更多的tables及relationships。
數據與鍵
在妳開始標準化（測試數據）前，簡單地列出數據，並為每張表確定壹個唯壹的主鍵。這個鍵可以由壹個字段或幾個字段（連鎖鍵）組成。
主鍵是壹張表中唯壹區分各行的壹組字段。Employee表的主鍵是Employee ID字段。Works In relationship中的主鍵包括Office Code及Employee ID字段。給數據庫中每壹relationship給出壹個鍵，從其所連接的每壹個table中抽取其鍵產生。
RelationShip
Key
Office
*Office code
? ?Office address
? ?Phone number
Works in
*Office code
? ?*Employee ID
Department
*Department ID
? ?Department name
Heads
*Department ID
? ?*Employee ID
Assoc with
*Department ID
? ?*EmployeeID
Skill
*Skill ID
? ?Skill name
? ?Skill description
Expert In
*Skill ID
? ?*Employee ID
? ?Skill level
? ?Date acquired
Employee
*Employee ID
? ?Last Name
? ?First Name
? ?Social security number
? ?Employee street
? ?Employee city
? ?Employee state
? ?Employee phone
? ?Date of birth
將數據放在第壹遍的標準化格式中
● 除去重復的組
● 要測試第壹遍標準化格式，除去重復的組，並將它們放進他們各自的壹張表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重復。（壹個工作人員可以有多於壹個的電話號碼。）將重復的組除去，創建壹個名為Telephone的新表。在Telephone與Office創建壹個名為Associated With的relationship。
將數據放在第二遍的標準化格式中
● 除去那些不依賴於整個鍵的數據。
● 只看那些有壹個以上鍵的tables及relationships。要測試第二遍標準化格式，除去那些不依賴於整個鍵的任何數據（組成鍵的所有字段）。
● 在此例中，原Employee表有壹個由兩個字段組成的鍵。壹些數據不依賴於整個鍵；例如，department name只依賴於其中壹個鍵（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee數據並不依賴於它，應移至壹個名為Department的新表中，並為Employee及Department建立壹個名為Assigned To的relationship。
將數據放在第三遍的標準化格式中
● 除去那些不直接依賴於鍵的數據。
● 要測試第三遍標準化格式，除去那些不是直接依賴於鍵，而是依賴於其他數據的數據。
● 在此例中，原Employee表有依賴於其鍵（Employee ID）的數據。然而，office location及office phone依賴於其他字段，即Office Code。它們不直接依賴於Employee ID鍵。將這組數據，包括Office Code，移至壹個名為Office的新表中，並為Employee及Office建立壹個名為Works In的relationship。
4.考量關系
當妳完成標準化進程後，妳的設計已經差不多完成了。妳所需要做的，就是考量關系。
考量帶有數據的關系
妳的壹些relationship可能集含有數據。這經常發生在多對多的關系中。
遇到這種情況，將relationship轉化為壹個table。relationship的鍵依舊成為table中的鍵。
考量沒有數據的關系
要實現沒有數據的關系，妳需要定義外部鍵。外部鍵是含有另外壹個表中主鍵的壹個或多個字段。外部鍵使妳能同時連接多表數據。
有壹些基本原則能幫助妳決定將這些鍵放在哪裏：
壹對多?在壹對多關系中，“壹”中的主鍵放在“多”中。此例中，外部鍵放在Employee表中。
壹對壹?在壹對壹關系中，外部鍵可以放進任壹表中。如果必須要放在某壹邊，而不能放在另壹邊，應該放在必須的壹邊。此例中，外部鍵（Head ID）在Department表中，因為這是必需的。
多對多?在多對多關系中，用兩個外部鍵來創建壹個新表。已存的舊表通過這個新表來發生聯系。
5.檢驗設計
在妳完成設計之前，妳需要確保它滿足妳的需要。檢查妳在壹開始時所定義的行為，確認妳可以獲取行為所需要的所有數據：
● 妳能找到壹個路徑來等到妳所需要的所有信息嗎？
● 設計是否滿足了妳的需要？
● 所有需要的數據都可用嗎？
如果妳對以上的問題都回答是，妳已經差不多完成設計了。
最終設計
最終設計看起來就像這樣：
設計數據庫的表屬性
數據庫設計需要確定有什麽表，每張表有什麽字段。此節討論如何指定各字段的屬性。
對於每壹字段，妳必須決定字段名，數據類型及大小，是否允許NULL值，以及妳是否希望數據庫限制字段中所允許的值。
選擇字段名
字段名可以是字母、數字或符號的任意組合。然而，如果字段名包括了字母、數字或下劃線、或並不以字母打頭，或者它是個關鍵字（詳見關鍵字表），那麽當使用字段名稱時，必須用雙引號括起來。
為字段選擇數據類型
SQL Anywhere支持的數據類型包括：
整數（int, integer, smallint）
小數（decimal, numeric）
浮點數（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二進制數據類型（binary, long binary）
日期/時間類型（date, time, timestamp）
用戶自定義類型
關於數據類型的內容，請參見“SQL Anywhere數據類型”壹節。字段的數據類型影響字段的最大尺寸。例如，如果妳指定SMALLINT，此字段可以容納32,767的整數。INTEGER可以容納2,147,483,647的整數。對CHAR來講，字段的最大值必須指定。
長二進制的數據類型可用來在數據庫中保存例如圖像(如位圖)或者文字編輯文檔。這些類型的信息通常被稱為二進制大型對象，或者BLOBS。
關於每壹數據類型的完整描述，見“SQL Anywhere數據類型”。