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2023年数据库设计的六个步骤数据库设计步骤 . 确定entities 及relationships a) 设计宏观行为。你用此数据库来做什么？比如，希望管理雇员的信息。 b) 确定entities 。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table 。比如，雇用员工，指定详细部门，确定技能等级。 c) 确定relationships 。看着行为，确定tables 之间有何种关系。比如，在部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。 d) 细化行为。你从宏观行为起先，现在细致检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为： 增加新员工 修改存在员工信息 删除调走的员工 e) 确定业务规则。看着你的业务规则，确定你要实行哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。 范例： ACME 是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司打算快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。 为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好打算。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。 定义宏观行为 一些ACME 公司的宏观行为包括： 聘请员工 解雇员工 管理员工个人信息 管理公司所需的技能信息 管理哪位员工有哪些技能 管理部门信息 管理办事处信息 确定entities 及relationships 我们可以确定要存放信息的主题领域(表) 及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。 我们用方框来代表table ，用菱形代表relationship 。我们可以确定哪些relationship 是一对多，一对一，及多对多。 这是一个E-R 草图，以后会细化。 细化宏观行为 以下微观行为基于上面宏观行为而形成： 增加或删除一个员工 增加或删除一个办事处 列出一个部门中的全部员工 增加一项技能 增加一个员工的一项技能 确定一个员工的技能 确定一个员工每项技能的等级 确定全部拥有相同等级的某项技能的员工 修改员工的技能等级 这些微观行为可用来确定须要哪些table 或relationship 。 确定业务规则 业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。 相关的业务规则可能有： 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。 员工可以变更部门或办事处 每个部门有一个部门领导 每个办事处至多有3个电话号码 每个电话号码有一个或多个扩展 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。 每位员工拥有3到20个技能 某位员工可能被支配在一个办事处，也可能担心排办事处。 2. 确定所需数据 要确定所需数据： 1. 确定支持数据 2. 列出所要跟踪的全部数据。描述table(主题) 的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么 3. 为每个table 建立数据 4. 列出每个table 目前看起来合适的可用数据 5. 为每个relationship 设置数据 6. 假如有，为每个relationship 列出适用的数据 确定支持数据 你所确定的支持数据将会成为table 中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee ，表Skill ，表Expert In。 假如将这些数据画成图表，就像： 须要留意： 在确定支持数据时，请肯定要参考你之前所确定的宏观行为，以清晰如何利用这些数据。 比如，假如你知道你须要全部员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简洁地供应一个名字会更好。 你所选择的名称最好保持一样性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。 比如，假如你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应当在另外一个地方运用 全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。 数据是否与正确的table 相对应无关紧要，你可以依据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出推断。 3. 标准化数据 标准化是你用以消退数据冗余及确保数据与正确的table 或relationship 相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将探讨常常运用的3个。 关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。 标准化格式 标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过其次遍测试，达到其次标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。 如何标准格式： 1 列出数据 2 为每个表确定至少一个键。每个表必需有一个主键。 3 确定relationships 的键。relationships 的键是连接两个表的键。 4 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。 5 将数据放在第一遍的标准化格式中： 6 从tables 及relationships 除去重复的数据。 7 以你所除去数据创建一个或更多的tables 及relationships 。 8 将数据放在其次遍的标准化格式中： 9 用多于一个以上的键确定tables 及relationships 。 10 除去只依靠于键一部分的数据。 11 以你所除去数据创建一个或更多的tables 及relationships 。 12 将数据放在第三遍的标准化格式中： 13 除去那些依靠于tables 或relationships 中其他数据，并且不是键的数据。 14 以你所除去数据创建一个或更多的tables 及relationships 。 数据与键 在你起先标准化（测试数据）前，简洁地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。 主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee 表的主键是Employee ID字段。Works In relationship 中的主键包括Office Code 及Employee ID 字段。给数据库中每一relationship 给出一个键，从其所连接的每一个table 中抽取其键产生。 将数据放在第一遍的标准化格式中 除去重复的组 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone 的新表。在Telephone 与Office 创建一个名为Associated With的relationship 。 将数据放在其次遍的标准化格式中 除去那些不依靠于整个键的数据。 只看那些有一个以上键的tables 及relationships 。要测试其次遍标准化格式，除去那些不依靠于整个键的任何数据（组成键的全部字段）。 在此例中，原Employee 表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依靠于整个键；例如，department name只依靠于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee 数据并不依靠于它，应移至一个名为Department 的新表中，并为Employee 及Department 建立一个名为Assigned To的relationship 。 将数据放在第三遍的标准化格式中 除去那些不干脆依靠于键的数据。 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是干脆依靠于键，而是依靠于其他数据的数据。 在此例中，原Employee 表有依靠于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依靠于其他字段，即Office Code。它们不干脆依靠于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code ，移至一个名为Office 的新表中，并为Employee 及Office 建立一个名为Works In的relationship 。 4. 考量关系 当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所须要做的，就是考量关系。 考量带有数据的关系 你的一些relationship 可能集含有数据。这常常发生在多对多的关系中。 遇到这种状况，将relationship 转化为一个table 。relationship 的键照旧成为table 中的键。 考量没有数据的关系 要实现没有数据的关系，你须要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。 有一些基本原则能帮助你确定将这些键放在哪里： 一对多 在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee 表中。 一对一 在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。假如必需要放在某一边，而不能放在另一边，应当放在必需的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department 表中，因为这是必需的。 多对多 在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。 5. 检验设计 在你完成设计之前，你须要确保它满意你的须要。检查你在一起先时所定义的行为，确认你可以获得行为所须要的全部数据： 你能找到一个路径来等到你所须要的全部信息吗？ 设计是否满意了你的须要？ 全部须要的数据都可用吗？ 假如你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。 最终设计 最终设计看起来就像这样： 设计数据库的表属性 数据库设计须要确定有什么表，每张表有什么字段。此节探讨如何指定各字段的属性。 对于每一字段，你必需确定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL 值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。 选择字段名 字段名可以是字母、数字或符号的随意组合。然而，假如字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当运用字段名称时，必需用双引号括起来。 为字段选择数据类型 SQL Anywhere支持的数据类型包括： 整数（int, integer, smallint） 小数（decimal, numeric） 浮点数（float, double） 字符型（char , varchar, long varchar） 二进制数据类型（binary, long binary） 日期/时间类型（date, time, timestamp） 用户自定义类型 关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，假如你指定SMALLINT ，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER 可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR 来讲，字段的最大值必需指定。 长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图) 或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS 。 关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。 NULL 与NOT NULL 假如一个字段值是必填的，你就将此字段定义为NOT NULL 。否则，字段值可以为NULL 值，即可以有空值。SQL 中的默认值是允许空值；你应当显示地将字段定义为NOT NULL，除非你有好理由将其设为允许空值。 关于NULL 值的完整描述，请见“NULL value”。有关其对比用法，见“Search conditions”。 选择约束 尽管字段的数据类型限制了能存在字段中的数据（例如，只能存数字或日期），你或许希望更进一步来约束其允许值。 你可以通过指定一个“CHECK”约束来限制随意字段的值。你可以运用能在WHERE 子句中出现的任何有效条件来约束被允许的值，尽管大多数CHECK 约束运用BETWEEN 或IN 条件。 更多信息 有关有效条件的更多信息，见“Search conditions”。有关如何为表及字段指定约束，见 “Ensuring Data Integrity”。 例子 例子数据库中有一个名为department 的表，字段是dept_id, dept_name, dept_head_id。其定义如下： 选择主键及外部键 主键是唯一识别表中每一项记录的字段。如何你的表已经正确标准化，主键应当成为数据库设计的一部分。 外部键是包含另一表中主键值的一个或一组字段。外部键关系在数据库中建立了一对一及一对多关系。假如你的设计已经正确标准化，外部键应当成为数据库设计的一部分。