34、数据库设计全解析：从基础到实践

数据库设计全解析：从基础到实践

1. 数据库设计前期准备

1.1 明确使命与目标

在数据库设计的初始阶段，需要完成使命陈述和设定使命目标。这包括对所有者、用户和管理层进行访谈，收集相关信息来撰写使命陈述和使命目标。
- 访谈相关人员 ：通过与所有者、用户和管理层交流，了解他们对数据库的期望和需求。
- 定义使命目标 ：根据访谈内容，确定数据库的使命目标，如提高数据处理效率、增强数据安全性等。
- 撰写使命陈述 ：总结使命目标，形成清晰明确的使命陈述，为后续设计提供方向。

1.2 分析现有数据库

分析当前数据库有助于了解数据的收集和呈现方式，为新数据库设计提供参考。
- 收集数据样本 ：收集数据收集样本和展示样本，包括数据的来源、格式等信息。
- 审查数据收集方式 ：了解数据是如何收集的，是否存在问题或改进的空间。
- 审查信息呈现方式 ：评估信息的呈现方式是否满足用户需求，是否易于理解和使用。

1.3 确定信息需求

与用户和管理层进行沟通，确定当前、额外和未来的信息需求。
- 访谈用户 ：了解用户在日常工作中对数据的使用情况和需求。
- 审查信息需求 ：对收集到的信息需求进行审查和整理，确保其完整性和准确性。
- 确定新主题和特征 ：根据信息需求，确定新的主题和特征，为后续的数据结构设计提供依据。

2. 数据结构创建

2.1 创建初步表列表

首先创建初步的表列表，然后逐步完善和细化。
- 创建初步表列表 ：根据确定的主题和特征，创建初步的表列表。
- 合并表列表 ：将初步表列表与主题列表进行合并，考虑使命目标中的主题，生成不同版本的初步表列表。
- 确定最终表列表 ：对表名进行优化，明确表的类型，撰写表的描述，最终确定最终表列表，并与用户和管理层进行确认。

2.2 整理字段列表

同时，需要编译完整的字段列表，包括初步字段列表和计算字段列表。
- 创建初步字段列表 ：根据表的需求，创建初步的字段列表。
- 审查和细化字段列表 ：对初步字段列表进行审查和细化，去除不必要的字段，添加必要的字段。
- 确定计算字段列表 ：根据业务需求，确定需要计算的字段，并创建计算字段列表。
- 确认字段列表 ：与用户和管理层一起审查字段列表，确保其满足需求，并进行签字确认。

2.3 关联字段与表

将初步字段列表中的字段关联到相应的表中，并对字段进行优化。
- 关联字段与表 ：根据表的结构和需求，将字段关联到合适的表中。
- 优化字段 ：使用合适的准则改进字段名称，解决字段异常问题，如多部分字段和多值字段。

2.4 优化表结构

对表结构进行进一步优化，解决不必要的重复字段，建立子集表。
- 解决重复字段 ：检查表中是否存在不必要的重复字段，如有则进行合并或删除。
- 建立子集表 ：根据业务需求，将一些相关的字段提取出来，建立子集表，以提高数据的组织和管理效率。

2.5 建立表的键

为每个表定义候选键、主键和备用键，并对初始表结构进行审查。
- 定义候选键 ：根据候选键的要素，为每个表定义候选键。
- 确定主键 ：从候选键中选择合适的字段作为主键，确保其唯一性和稳定性。
- 指定备用键 ：从剩余的候选键中指定备用键，用于在主键不可用时提供替代标识。
- 审查表结构 ：对初始表结构进行审查，确保其合理性和完整性，并与用户和管理层进行确认。

3. 字段规范定义

3.1 字段规范的重要性

字段规范对于确保数据库的数据完整性和一致性至关重要。
- 建立和执行字段级完整性 ：通过字段规范，可以确保字段的数据类型、取值范围等符合要求，从而保证字段级的完整性。
- 增强整体数据完整性 ：合理的字段规范有助于提高整个数据库的数据质量，减少数据错误和不一致性。
- 理解数据的性质和目的 ：定义字段规范需要对数据的性质和目的有深入的理解，这有助于更好地管理和使用数据。
- 构成数据库的数据字典 ：字段规范是数据库数据字典的重要组成部分，为数据库的开发、维护和使用提供了重要的参考。

3.2 字段级完整性的保证

字段级完整性需要保证字段的身份和目的清晰，定义一致，值有效，并且明确可以对字段值进行的操作。
- 明确字段身份和目的 ：每个字段都应该有明确的身份和目的，并且在所有出现该字段的表中都能正确识别。
- 保持字段定义一致 ：在整个数据库中，字段的定义应该保持一致，避免出现混淆和错误。
- 确保字段值的一致性和有效性 ：字段的值应该符合规定的取值范围和格式要求，确保数据的准确性和可靠性。
- 明确字段操作类型 ：明确可以对字段值进行的修改、比较和操作类型，以便在使用数据库时能够正确处理数据。

3.3 字段规范的元素分类

字段规范的元素可以分为通用、物理和逻辑三类。
- 通用元素 ：包括字段的名称、描述、数据类型等基本信息。
- 物理元素 ：涉及字段在数据库中的存储方式，如存储位置、数据格式等。
- 逻辑元素 ：与字段的业务逻辑相关，如取值范围、编辑规则等。

3.4 字段规范的类型

字段规范有唯一、通用和副本三种类型。
- 唯一规范 ：针对特定字段的独特规范，确保该字段的特殊性和准确性。
- 通用规范 ：作为其他字段的模板，提高规范的复用性和一致性。
- 副本规范 ：用于复制其他字段的规范，减少重复工作。

3.5 字段描述的重要性

撰写字段描述有助于深入思考字段中存储的数据的性质，提高数据的可理解性和管理性。
- 促进对数据的理解 ：详细的字段描述可以帮助开发人员、维护人员和用户更好地理解字段的含义和用途。
- 提高数据管理效率 ：清晰的字段描述有助于在数据库的开发、维护和使用过程中准确地定位和处理数据。

3.6 字段规范的其他元素

除了上述元素外，字段规范还包括数据类型、字符支持、显示格式、键类型、取值范围、编辑规则、允许的比较操作和值表达式等元素。
- 数据类型 ：指定字段可以存储的数据的性质，如整数、字符串、日期等。
- 字符支持 ：表明用户可以在字段值中输入的字符类型。
- 显示格式 ：控制字段值在屏幕上显示或在文档中打印时的外观。
- 键类型 ：包括非键、主键、备用键和外键，用于标识和关联表中的记录。
- 取值范围 ：规定字段可以取的所有有效值。
- 编辑规则 ：指定用户何时可以输入或修改字段值。
- 允许的比较操作 ：说明在从字段中检索信息时可以应用的比较类型。
- 值表达式 ：涉及字段值、文字值或两者组合的操作，返回一个可用于比较操作的单一值。

3. 表格关系的确定与建立

3.1 关系的重要性

关系在数据库中起着至关重要的作用，它能够建立逻辑相关的表之间的连接，帮助优化表结构，减少冗余数据，并实现从多个表中同时提取数据。
- 建立表间连接 ：通过关系，可以将逻辑相关的表连接起来，使得数据之间的关联更加清晰和明确。
- 优化表结构 ：关系有助于进一步优化表的结构，减少数据的冗余，提高数据的存储效率和管理效率。
- 实现多表数据提取 ：利用关系，可以方便地从多个表中同时提取所需的数据，满足复杂的业务查询需求。

3.2 关系的类型

关系主要分为一对一、一对多和多对多三种类型。
- 一对一关系 ：一个表中的每条记录只与另一个表中的一条记录相关联。
- 一对多关系 ：一个表中的一条记录可以与另一个表中的多条记录相关联。
- 多对多关系 ：多个表中的多条记录可以相互关联，这种关系通常会带来较多的问题。

3.3 多对多关系的问题

多对多关系可能会导致信息检索困难、数据冗余、重复数据和数据操作不便等问题。
- 信息检索困难 ：由于多对多关系的复杂性，从表中检索信息可能会变得繁琐和困难。
- 数据冗余 ：一个表中可能会包含大量的冗余数据，增加了数据存储的成本和管理的难度。
- 重复数据 ：两个表中可能会存在重复的数据，影响数据的一致性和准确性。
- 数据操作不便 ：在插入、更新和删除数据时，多对多关系可能会带来更多的复杂性和风险。

3.4 自引用关系

自引用关系是指表内记录之间的关系。
- 表内记录关联 ：自引用关系可以用于表示表内记录之间的层次结构、顺序关系等。
- 数据处理挑战 ：在处理自引用关系时，可能会面临一些挑战，如信息检索的复杂性和数据操作的难度。

3.5 识别关系的步骤

通过创建表矩阵来识别数据库中表之间的关系，并使用关联和上下文问题来辅助识别。
- 创建表矩阵 ：将所有表列在矩阵中，通过分析矩阵来确定表之间的关系。
- 提出问题 ：使用关联问题和上下文问题来帮助识别表之间的现有关系。
- 确定关系类型 ：根据关系类型的定义，使用相应的公式来确定矩阵中每对表之间的正式关系类型。

3.6 建立关系的方法

建立一对多关系时，可以将“一方”表的主键复制到“多方”表中作为外键。
- 复制主键 ：将“一方”表的主键复制到“多方”表中，使其成为外键。
- 建立关联 ：通过外键，建立“一方”表和“多方”表之间的关联。

3.7 优化外键

对数据库中的外键进行优化，确保其符合外键的要素，并修改外键字段规范的通用元素和逻辑元素类别。
- 符合外键要素 ：确保外键的取值范围、数据类型等符合外键的要素要求。
- 修改字段规范 ：根据需要，修改外键字段规范的通用元素和逻辑元素，以满足业务需求。

3.8 关系的其他特性

还需要定义删除规则、指定表的参与类型和参与程度，并确保关系达到关系级完整性。
- 删除规则 ：确定在删除父表中的记录时，RDBMS应该采取的操作。
- 参与类型 ：包括强制参与和可选参与，指定表在关系中的参与方式。
- 参与程度 ：表示一个表与相关表中单个记录关联的最小和最大记录数。
- 关系级完整性 ：确保关系正确建立，其特性设置合适，以保证数据的一致性和完整性。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了识别和建立表关系的过程：

graph LR
    A[创建表矩阵] --> B[识别现有关系]
    B --> C[确定关系类型]
    C --> D[建立关系（外键或链接表）]
    D --> E[优化外键]
    E --> F[定义关系特性]
    F --> G[确保关系级完整性]

4. 业务规则的定义与建立

4.1 业务规则的概念

业务规则是对数据库特定方面施加约束的陈述，如字段规范元素或关系特性。
- 约束数据库特定方面 ：业务规则可以对字段的取值范围、关系的建立条件等进行约束，确保数据库的数据符合业务要求。
- 保证数据一致性和准确性 ：通过实施业务规则，可以减少数据的错误和不一致性，提高数据的质量。

4.2 业务规则的类型

业务规则主要分为面向数据库和面向应用两类。
- 面向数据库的业务规则 ：进一步分为字段特定和关系特定两类，直接影响数据库的结构和数据。
- 面向应用的业务规则 ：施加的约束无法在数据库的逻辑设计中建立，通常与应用程序的业务逻辑相关。

4.3 字段特定业务规则

字段特定业务规则对特定字段的规范元素施加约束，在插入、删除或更新记录时进行测试。
- 施加约束 ：例如，规定某个字段的取值范围、数据类型等。
- 测试约束 ：在进行插入、删除或更新操作时，检查数据是否符合业务规则的约束。

4.4 记录业务规则

通过填写业务规则规范表来记录业务规则，并在表中注明对字段规范元素或关系图的修改。
- 填写规范表 ：详细记录业务规则的内容、约束条件、测试条件等信息。
- 注明修改 ：在规范表中注明对字段规范元素或关系图的修改，以便于后续的维护和管理。

4.5 验证表的作用

验证表（查找表）用于存储专门用于实现数据完整性的数据，通常包含两个字段，可用于执行业务规则对字段取值范围的约束。
- 存储数据 ：验证表存储了一些特定的数据，用于验证其他表中的数据是否符合要求。
- 执行约束 ：通过验证表，可以对字段的取值范围进行约束，确保数据的合法性。

4.6 审查业务规则规范表

定期审查业务规则规范表，确保规则正确建立，并清晰标记表中的所有适当区域。
- 确保规则正确建立 ：检查业务规则是否正确实施，是否达到了预期的效果。
- 标记适当区域 ：在规范表中清晰标记所有与业务规则相关的区域，便于后续的查询和维护。

以下是定义和建立字段特定业务规则的步骤列表：
1. 选择一个表。
2. 审查每个字段，确定是否需要约束。
3. 为字段定义必要的业务规则。
4. 通过修改适当的字段规范元素来建立规则。
5. 确定测试规则的操作。
6. 将规则记录在业务规则规范表上。

5. 视图的确定与定义

5.1 视图的概念

视图可以被视为虚拟表，它从基表中提取数据，而不是自己存储数据。
- 虚拟表 ：视图不实际存储数据，而是根据查询语句从基表中动态获取数据。
- 数据提取 ：通过视图，可以方便地从多个基表中提取所需的数据，提供了一种灵活的数据访问方式。

5.2 视图的价值

视图具有多种价值，如可以同时处理多个表的数据、反映最新信息、定制满足特定需求、帮助实施数据完整性和用于安全或保密目的。
- 多表数据处理 ：可以通过视图同时访问多个表中的数据，简化复杂的查询操作。
- 最新信息反映 ：视图会实时反映基表中的最新数据，确保用户获取到的是最新的信息。
- 定制化需求 ：可以根据用户的特定需求定制视图，提供个性化的数据展示。
- 数据完整性实施 ：通过视图，可以对数据进行筛选和验证，帮助实施数据完整性。
- 安全和保密 ：可以通过视图控制用户对数据的访问权限，实现数据的安全和保密。

5.3 视图的类型

在设计数据库逻辑结构时，可以定义数据视图、聚合视图和验证视图。
- 数据视图 ：用于展示从基表中提取的数据，可根据需要进行筛选和排序。
- 聚合视图 ：通过聚合函数对数据进行统计和分析，如求和、平均值、最小值、最大值和计数等。
- 验证视图 ：用于验证数据的合法性和完整性，通常与验证表配合使用。

5.4 视图的更新机制

每次访问视图时，RDBMS 会使用视图基表中的最新数据重新构建和填充视图。
- 实时更新 ：确保视图中的数据始终是最新的，与基表中的数据保持一致。

5.5 视图数据的修改

字段规范和业务规则决定了可以对视图数据进行的修改类型。
- 修改限制 ：根据字段规范和业务规则，对视图数据的修改可能会受到一定的限制。

5.6 定义多表数据视图的要求

定义多表数据视图时，使用的表必须相互关联。
- 表关联 ：确保用于创建视图的表之间存在关联关系，以便正确地提取和组合数据。

5.7 数据视图与主键

数据视图没有自己的主键，因为它不是真正的表，真正的表需要主键来唯一标识每条记录。
- 主键作用 ：主键用于唯一标识表中的记录，确保数据的唯一性和一致性。

5.8 聚合视图的目的

聚合视图用于以特定方式聚合数据并展示结果，常见的聚合函数包括求和、平均值、最小值、最大值和计数。
- 数据聚合 ：通过聚合函数对数据进行汇总和统计，提供更有价值的信息。

5.9 分组字段

聚合视图中的分组字段将多个相同值的实例组合成一个实例。
- 数据分组 ：根据分组字段对数据进行分组，以便进行聚合操作。

5.10 聚合视图的数据修改

不能修改聚合视图中的数据，因为它完全由分组字段和计算字段组成。
- 数据只读 ：聚合视图中的数据是通过计算和聚合得到的，不允许直接修改。

5.11 验证表与验证视图的区别

验证表存储自己的数据，而验证视图从基表中提取数据。
- 数据存储方式 ：验证表实际存储数据，而验证视图只是一个查询结果的展示。

5.12 确定视图需求的要点

在确定视图需求时，需要与用户和管理层代表合作，审查设计过程中收集和创建的材料，包括表、关系和业务规则。
- 合作沟通 ：与用户和管理层代表密切合作，了解他们的需求和期望。
- 材料审查 ：审查设计过程中收集和创建的各种材料，如数据样本、业务规则等，以确定视图的需求。

5.13 使用计算字段

在计算字段能提供相关和有意义的信息或增强视图使用数据的方式时使用它们。
- 信息提供 ：计算字段可以根据业务需求对数据进行计算和处理，提供更有价值的信息。
- 数据增强 ：通过计算字段，可以增强视图对数据的使用方式，提高数据的分析和处理能力。

5.14 定义特定视图

通过对视图中的适当字段应用过滤器，可以定义只显示特定数据的视图，如只显示科幻书籍的视图。
- 数据筛选 ：使用过滤器对视图中的数据进行筛选，只显示符合条件的数据。

5.15 完成视图规范表

为数据库中的每个视图完成视图规范表，记录视图的特征。
- 特征记录 ：详细记录视图的名称、描述、数据源、查询语句等特征信息，便于后续的管理和维护。

以下是确定和定义视图的流程表格：
|步骤|操作|
|----|----|
|1|识别组织的视图需求|
|2|与用户/管理层代表合作|
|3|审查设计过程中的材料|
|4|审查表、关系和业务规则|
|5|定义视图|
|6|审查关系图|
|7|确定所需的表|
|8|绘制视图图|
|9|审查视图规范表|
|10|添加计算字段（必要时）|
|11|确保视图正确定义|
|12|应用过滤器（必要时）|
|13|记录视图在规范表上|
|14|让所有人签署视图结构|

6. 数据完整性审查与文档整理

6.1 数据完整性审查

对数据完整性的各个组件进行审查，包括字段级、关系级、业务规则、视图级和表级。
- 全面审查 ：确保数据库在各个层面上的数据完整性，包括字段的取值范围、关系的正确性、业务规则的执行等。
- 发现问题 ：通过审查，及时发现和解决数据完整性方面的问题，提高数据库的质量和可靠性。

6.2 数据库文档整理

最后，组装数据库文档，包括视图图、最终表列表、关系图、字段规范表、业务规则规范表、计算字段列表、表结构示意图和视图规范表等，至此数据库设计过程完成。
- 文档收集 ：将设计过程中产生的各种文档进行收集和整理，确保文档的完整性和准确性。
- 设计完成 ：完成数据库文档的整理，标志着数据库设计过程的结束，可交付使用。

通过以上步骤和方法，可以完成一个完整的数据库设计，确保数据库的结构合理、数据准确、关系清晰，并满足业务需求。在实际应用中，还需要根据具体情况进行调整和优化，以提高数据库的性能和可用性。

7. 数据库设计流程总结

7.1 整体流程概述

数据库设计是一个系统且复杂的过程，涵盖了从前期准备到最终文档整理的多个阶段。以下是整个数据库设计流程的简要概括：
1. 前期准备 ：明确使命与目标，分析现有数据库，确定信息需求。
2. 数据结构创建 ：创建初步表列表和字段列表，关联字段与表，优化表结构，建立表的键。
3. 字段规范定义 ：明确字段规范的重要性、元素分类、类型等，保证字段级完整性。
4. 表格关系的确定与建立 ：识别和建立表之间的关系，优化外键，确保关系级完整性。
5. 业务规则的定义与建立 ：定义和记录业务规则，使用验证表执行约束，审查业务规则规范表。
6. 视图的确定与定义 ：确定视图需求，定义不同类型的视图，完成视图规范表。
7. 数据完整性审查与文档整理 ：审查数据完整性的各个组件，组装数据库文档。

7.2 流程的重要性

这个流程的每一个环节都紧密相连，缺一不可。前期准备为后续设计提供了方向和基础；数据结构创建构建了数据库的基本框架；字段规范定义保证了数据的准确性和一致性；表格关系的确定与建立使得数据之间的关联更加清晰；业务规则的定义与建立确保了数据库符合业务需求；视图的确定与定义提供了灵活的数据访问方式；数据完整性审查与文档整理则保证了数据库的质量和可维护性。

以下是一个 mermaid 流程图，展示了整个数据库设计的流程：

graph LR
    A[前期准备] --> B[数据结构创建]
    B --> C[字段规范定义]
    C --> D[表格关系的确定与建立]
    D --> E[业务规则的定义与建立]
    E --> F[视图的确定与定义]
    F --> G[数据完整性审查与文档整理]

8. 数据库设计中的关键要点

8.1 数据完整性

数据完整性是数据库设计的核心目标之一，它包括字段级完整性、关系级完整性、业务规则完整性和视图级完整性。为了保证数据完整性，需要在设计过程中采取以下措施：
- 字段规范 ：明确字段的数据类型、取值范围、编辑规则等，确保字段值的一致性和有效性。
- 关系建立 ：正确建立表之间的关系，使用外键和链接表，确保关系的正确性和稳定性。
- 业务规则 ：定义和实施业务规则，对字段和关系进行约束，保证数据符合业务要求。
- 视图设计 ：合理设计视图，使用过滤器和计算字段，确保视图数据的准确性和安全性。

8.2 性能优化

在数据库设计过程中，还需要考虑性能优化的问题。以下是一些性能优化的建议：
- 表结构优化 ：避免不必要的重复字段，建立子集表，合理设计表的键，提高数据的存储和查询效率。
- 索引设计 ：根据查询需求，为经常使用的字段创建索引，加快数据的检索速度。
- 查询优化 ：编写高效的查询语句，避免使用复杂的嵌套查询和子查询，减少数据的传输和处理量。
- 数据库配置 ：根据实际情况，合理配置数据库的参数，如内存分配、缓存大小等，提高数据库的性能。

8.3 用户需求满足

数据库设计的最终目的是满足用户的需求。在设计过程中，需要与用户和管理层代表密切合作，了解他们的需求和期望。以下是一些满足用户需求的方法：
- 需求调研 ：通过访谈、问卷调查等方式，收集用户的需求和意见，确保设计方向的正确性。
- 原型设计 ：在设计过程中，制作数据库的原型，让用户进行试用和反馈，及时调整设计方案。
- 视图定制 ：根据用户的特定需求，定制不同的视图，提供个性化的数据展示和访问方式。
- 培训和支持 ：为用户提供数据库的培训和支持，帮助他们更好地使用数据库。

以下是一个表格，总结了数据库设计中的关键要点及其对应的措施：
|关键要点|措施|
|----|----|
|数据完整性|字段规范、关系建立、业务规则、视图设计|
|性能优化|表结构优化、索引设计、查询优化、数据库配置|
|用户需求满足|需求调研、原型设计、视图定制、培训和支持|

9. 数据库设计的最佳实践

9.1 遵循标准和规范

在数据库设计过程中，应该遵循相关的标准和规范，如 SQL 标准、数据库设计规范等。遵循标准和规范可以提高数据库的可移植性、可维护性和互操作性。

9.2 模块化设计

采用模块化设计的思想，将数据库设计分解为多个模块，每个模块负责一个特定的功能。模块化设计可以提高设计的灵活性和可扩展性，便于后续的维护和升级。

9.3 文档记录

详细记录数据库设计的过程和结果，包括表结构、字段规范、关系图、业务规则、视图设计等。文档记录可以为后续的开发、维护和使用提供重要的参考，也便于团队成员之间的沟通和协作。

9.4 持续改进

数据库设计是一个不断完善的过程，需要根据实际情况进行持续改进。在使用过程中，及时收集用户的反馈和意见，发现问题并及时解决，不断优化数据库的设计。

以下是一个列表，总结了数据库设计的最佳实践：
1. 遵循标准和规范。
2. 采用模块化设计。
3. 详细记录文档。
4. 持续改进设计。

10. 总结

数据库设计是一个复杂而重要的过程，需要综合考虑多个因素，包括数据完整性、性能优化、用户需求满足等。通过遵循本文介绍的流程、关键要点和最佳实践，可以设计出结构合理、数据准确、关系清晰的数据库，满足业务需求并提高数据库的性能和可用性。在实际应用中，还需要不断学习和实践，积累经验，不断优化数据库设计，以适应不断变化的业务需求。

希望本文对您理解数据库设计的过程和方法有所帮助，祝您在数据库设计的道路上取得成功！