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                                             信息建模的理论(1) 概念设计对数据需求分析很有用(2)通过把相似的，特殊的概念抽象成一般的概念，就会更容易识别他们的相似性。(3)在开发周期中越早检查出错误，就越容易改，在实现阶段修改一个错误所需要的成本要远远高于在分析阶段所需要的成本。(4)实体是真正的或抽象的对象，通过与

1. 耦合度的掌握：即表之间的联系紧密程度    例如：提成的计算设计到时间的问题，假如提成时间是2010/1/1-2010/2/1            主表有一个时间段，其他表都是在这个时间段内对这个主表进行细化，扩充。那么在其他表中可以加入时间段，也可以不加入时间段。      (1)加入时间段：对查询优化有帮助，可以提高查询速度，坏处表之间的联系性不明显，有数据冗余    

 （1） 打开文件->新建-> 数据库->数据库模型图  (2)  选中两个实体拖到右边的页面中，然后把关系也拖到右边的页面上，              有箭头的一方表示父实体，没有箭头的一方表示子实体。把有箭头的一方拉到父实体中，当把有箭头的一方拖到父实体中时候父实体边框变成红色的时候说明连好了，同样把没有箭头的一方拖到子实体中。两边连接好的提示

 数据库的设计主要是用来存储数据，业务层面的数据，要存储到数据库中，有多种实现方式，比较常用的两种实现方式1) 纵向摆放数据2)横向摆放数据   1）什么情况下纵向摆放数据 例如：客户资料的存储，因为各个客户的资料千差万别，有些属性是别的客户所没有的属性，这样的话如果横向摆放的话，一个客户增加一个属性，那么这个客户表就要加多一列来存放变化的客户信息，为了一个客户信息的变化而

<br />数据仓库是面向分析的,数据库是面向事务处理. <br /> 数据仓库的数据是基本不变得,而数据库的数据是由日常的业务产生的,常更新 <br /> 数据仓库的数据一般有数据库的数据经过一定的规则转换得到得 <br /> 数据仓库主要用来分析数据,一般是tb级的的数据,比如决策支持系统,数据挖掘等.<br /> <br /> <br /> <br />   数据库系统作为数据管理手段，从它的诞生开始，就主要用于事务处理。经过数十年的发展，在这些数据库中已经保存了大量的日常业务数据。传

 转自：http://articles.e-works.net.cn/BI/Article61872.htm 数据分析在决策支持及趋势分析中发挥着重要的作用。通常数据仓库中包含大量数据表，如何在软硬件资源确定的情况下，正确划分数据粒度，确保数据满足客户的决策分析需求，成了数据仓库逻辑设计的一个重要方面。1 确定数据粒度的基本准则   数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表，这些数据表中的数据以什么粒度来存储，会对信息系统的多方面产生影响。在做数据仓库设计时，设计

 转自：http://articles.e-works.net.cn/BI/Article61872.htm

<br />从大家发的帖子中收集了一些提高数据库查新性能的办法：<br /><1>  按照时间水平分表<br /><2> 读写分离<br /><3> 分布式缓存<br /><4> 分区表：对查询和更新的性能提升非常大。<br /><5>分区索引：对性能提升非常明显<br /><6>物化视图：主要用在查询上。不建议用在更新量大的表上。<br />以上就是收集的一些办法。<br /> <br />什么是Cache数据库要了解一下。