在資料庫設計中

㈠ 在資料庫設計中，「設計E-R圖」是哪個設計階段的任務

e（實體）-r（關系）圖、屬於概念設計階段。需求分析用到的是數據流（程）圖，得到的數據字典。邏輯設計得到關系模式。

㈡ 在數據設計中，將E-R 圖轉換成關系數據模型的過程屬於什麼階段

資料庫設計通常分為6個階段1（需求分析：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：主要採用E-R模型進行設計，包括畫E-R圖；3邏輯結構設計：通過將E-R圖轉換成表，實現從E-R模型到關系模型的轉換；4資料庫物理設計：主要是為所設計的資料庫選擇合適的存儲結構和存取路徑；5資料庫的實施：包括編程、測試和試運行；6資料庫運行與維護：系統的運行與資料庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。通過一個實際的案例說明在邏輯設計中E-R圖向關系模式的轉換。

㈢ 在資料庫設計過程中要注意哪些問題

DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。

一、選擇合適的語言與資料庫字元集。

在企業中部署資料庫的時候，首先需要在操作系統上安裝資料庫。而在安裝資料庫的時候，需要選擇安裝的語言環境。即是以中文狀態下安裝資料庫還是以英文狀態安裝資料庫。如在啟動安裝程序的時，可以利用/i language選項來指定安裝過程中所採用的語言。到目前為止，DB2資料庫已經支持很多種語言。那麼資料庫在安裝過程中，該採用什麼語言呢？筆者建議，只要資料庫管理員有一點英語基礎，最好能夠採用英文語言環境來進行安裝。雖然說現在DB2資料庫的中文語言環境已經設計的比較完善，但是筆者仍然擔心其有一些不知名的漏洞。為此筆者在安裝DB2資料庫的時候，基本上都採用的是英文語言環境來進行安裝。即將語言設置為「EN」，表示英文。提高DB2數據備份與恢復的效率。

另外如果DB2 資料庫中要保存英文以外的數據，或者說用戶會使用不同的字元集訪問資料庫時，還需要在資料庫安裝過程中選擇特定的資料庫字元集。DB2資料庫中的所有字元數據，包括數據字典中的數據，都是存儲在資料庫字元集中的。如果用戶使用不同的字元集訪問資料庫時，資料庫管理員就需要選擇包含所有這些用戶的字元集的超集。只有如此，才能夠確保系統能夠很方便的使用替代字元完成字元的轉換，從而提高資料庫的性能。如果用戶選擇的字元集不對，有可能會出現一些莫名其妙的問題。如一次用戶在安裝資料庫過程中，沒有選擇合適的字元集。雖然在使用的過程中，其存儲中文字元沒有問題。但是當對資料庫採取還原操作時，卻發現還原後的資料庫中有些原來是中文字元的地方，盡然出現了亂碼。這主要就是沒有選擇合適的字元集惹的禍。有時候如果字元集選擇不當的話，從外部數據源(如Excel表格)導入數據的時候，中文數據也會無法順利導入。所以，資料庫管理員在安裝資料庫的時候，需要根據實際企業，來選擇合適的字元集。

二、評估資料庫對象的大小、數量。

DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。其實DB2 資料庫就好像一個倉庫，資料庫中的對象(如索引、數據表、表空間)等等就好像倉庫中的貨物。如果貨物比較少，那麼隨便放放，倉庫都顯得很空曠。貨物尋找起來也會很方便。但是如果貨物數量比較多、比較大，就必須要對其存儲空間進行合理規劃。只有如此才能夠讓倉庫的空間利用率達到最佳狀態。並且貨物的存放有序，在查找起來也特別的方便。筆者這里就以倉庫管理為例，說話該如何做好資料庫對象大小、數量等方便的評估，以及他們對於資料庫性能與穩定性的影響。

1、根據對象大小來規劃存儲空間。在倉庫貨物的擺放上，要根據貨物的大小來規劃存儲空間。或者說要首先防止大的貨物。只有如此空間的利用率才會最高。其實在規劃DB2對象的時候，也是如此。如某些表可能會包含的記錄比較多，屬於大表。此時資料庫管理員就需要考慮，是否將其放置在一個獨立的表空間或者硬碟空間上，以提高數據操作的性能。大表所對應的索引往往也是比較大的。為此在硬體條件允許的情況下，將索引表與數據表分別存放在不同的硬碟上，可以提高資料庫的性能。而對於一些比較小的對象(如數據表)，可以將它們存放在一個表空間中。其實這個表空間就好像倉庫中的一個個紙盒子。將小的對象放入到這個「紙盒子」中，不但不佔空間，而且也容易管理。

2、根據對象的使用頻率來規劃存放空間。在倉庫中擺放物品的時候，往往會把近期就要用到的貨物或者頻繁需要用到的東西放在倉庫門口或者容易拿到的地方。如此在拿這些貨物時就會比較便捷，也不會對其他貨物產生影響。對於DB2資料庫中的對象來說，也是這么一回事。可以將那些訪問量比較大的對象，如索引、數據表，存放在性能比較好的硬碟上或者單獨的硬碟中。此時訪問這些數據，就不會與其它對象產生I/O沖突，操作起來速度就會比較快。而將不怎麼用到的對象，存放在一起。由於他們不怎麼被用到，所以即使存放在性能比較低的硬碟上，其對資料庫性能產生的負面影響也是非常有限的。 在DB2資料庫裡面如何更新執行計劃

3、根據類別來存放資料庫對象。在倉庫中存放貨物的時候，還會對其進行分類。然後根據類別來進行存放。這有利於貨物的管理與檢索。其實在資料庫對象存儲空間設計時，也需要考慮這個因素。如現在應用軟體在設計的時候，很多都是根據模塊來設計。那麼在資料庫對象設計時，也需要根據這個模塊來設計存儲的空間。如將同一個模塊的資料庫對象存放在同一個表空間內。不過這可能會跟上面的兩個建立相違背。此時最好是在對象的命名上做文章。如可以根據模塊的不同，分別給資料庫對象取一個相同的前綴或者後綴。如即使同一塊模塊要用到多個表空間，此時就可以給表空間一個相同的前綴。如此在管理資料庫對象的時候，根據表空間的前綴就可以判斷其所屬的模塊了。如果再加上一個後綴來表示其資料庫對象的分類，那麼就更合理了。為此在管理資料庫對象的時候，要執行分類管理。不僅要從技術上對其進行分類，如分為索引、數據表、關鍵字等等。還需要從功能上進行分類，如按應用程序的模塊來進行分類等等。

三、設計好資料庫備份與還原的方案。

在資料庫交付生產使用之後，往往需要進行大量的測試。但是在測試過程中往往又會產生很多的垃圾數據。可是交給企業應用的，肯定是一個干凈的資料庫系統。為此在資料庫設計的時候，就需要想好如果減少測試過程中的垃圾數據。或者採取什麼樣的方式來實現在交互時自動清除垃圾數據的機制。

一般來說，想要一個資料庫備份與還原的方案，減少資料庫測試所產生的垃圾數據。如現在在給企業部署資料庫的時候，往往是先安裝一個干凈的資料庫系統。當然字元集這些需要預先設置好。然後再利用資料庫還原功能將預先定義好的資料庫模型還原出來。

另外有些時候需要兩個方案互為補充。如在資料庫初始化的過程中，採用資料庫還原的方式來創建資料庫對象。但是在應用軟體升級的時候，由於此時已經有了用戶的數據，為此不能夠在使用資料庫還原的方法。而是通過應用程序來執行某些sql代碼，來調整或者增加部分資料庫對象。無論採用哪一種方式，需要遵循的一個原則就是在給企業創建資料庫對象時要最大限度的減少測試。而要做到這一點，就是需要先在測試伺服器上創建對象並測試對象可用。然後直接將相關的SQL代碼在投入使用的資料庫伺服器上執行。

㈣ 在資料庫設計中設計數據模型是哪個階段的任務

選擇【C】
A：需求分析是設計資料庫的基礎，其最困難、最耗時，也是最重要的
B：概念結構設計是通過對用戶需求分析，進行綜合、歸納、抽象，形成獨立於具體的DBMS的概念模型
C：【邏輯結構設計就是將概念結構轉換為數據模型】，並對其優化，這就是答案了！
D：物理結構設計是為邏輯數據模型選取最適合應用環境的物理結構（存儲結構和存取方法）

其實，在資料庫設計的整個過程中，除了以上四個步驟還有「資料庫的實施階段」和「運行維護階段」
希望可你幫助你o(∩_∩)o

㈤ 在資料庫設計中數據量的估計一般是在哪個階段完成

咨詢記錄 · 回答於2021-10-25

㈥ 說明在設計資料庫表時你是如何考慮的

資料庫是整個軟體應用的根基，是軟體設計的起點，它起著決定性的質變作用，因此我們必須對資料庫設計高度重視起來，培養設計良好資料庫的習慣，是一個優秀的軟體設計師所必須具備的基本素質條件！ 那麼我們要做到什麼程度才是對的呢？下面就說說資料庫設計的原則： （1）、資料庫設計最起碼要佔用整個項目開發的40%以上的時間

資料庫是需求的直觀反應和表現，因此設計時必須要切實符合用戶的需求，要多次與用戶溝通交流來細化需求，將需求中的要求和每一次的變化都要一一體現在資料庫的設計當中。如果需求不明確，就要分析不確定的因素，設計表時就要事先預留出可變通的欄位，正所謂「有備無患」。 （2）、資料庫設計不僅僅停留於頁面demo的表面 頁面內容所需要的欄位，在資料庫設計中只是一部分，還有系統運轉、模塊交互、中轉數據、表之間的聯系等等所需要的欄位，因此資料庫設計絕對不是簡單的基本數據存儲，還有邏輯數據存儲。 （3）、資料庫設計完成後，項目80%的設計開發在你腦海中就已經完成了 每個欄位的設計都是有他必要的意義的，你在設計每一個欄位的同時，就應該已經想清楚程序中如何去運用這些欄位，多張表的聯系在程序中是如何體現的。換句話說，你完成資料庫設計後，程序中所有的實現思路和實現方式在你的腦海中就已經考慮過了。如果達不到這種程度，那當進入編碼階段後，才發現要運用的技術或實現的方式資料庫無法支持，這時再改動資料庫就會很麻煩，會造成一系列不可預測的問題。 （4）、資料庫設計時就要考慮到效率和優化問題 一開始就要分析哪些表會存儲較多的數據量，對於數據量較大的表的設計往往是粗粒度的，也會冗餘一些必要的欄位，已達到盡量用最少的表、最弱的表關系去存儲海量的數據。並且在設計表時，一般都會對主鍵建立聚集索引，含有大數據量的表更是要建立索引以提供查詢性能。對於含有計算、數據交互、統計這類需求時，還要考慮是否有必要採用存儲過程。 （5）、添加必要的（冗餘）欄位 像「創建時間」、「修改時間」、「備注」、「操作用戶IP」和一些用於其他需求（如統計）的欄位等，在每張表中必須都要有，不是說只有系統中用到的數據才會存到資料庫中，一些冗餘欄位是為了便於日後維護、分析、拓展而添加的，這點是非常重要的，比如黑客攻擊，篡改了數據，我們便就可以根據修改時間和操作用戶IP來查找定位。 （6）、設計合理的表關聯 若多張表之間的關系復雜，建議採用第三張映射表來關聯維護兩張表之間的關系，以降低表之間的直接耦合度。若多張表涉及到大數據量的問題，表結構盡量簡單，關聯也要盡可能避免。 （7）、設計表時不加主外鍵等約束性關聯，系統編碼階段完成後再添加約束性關聯 這樣做的目的是有利於團隊並行開發，減少編碼時所遇到的問題，表之間的關系靠程序來控制。編碼完成後再加關聯並進行測試。不過也有一些公司的做法是乾脆就不加表關聯。 （8）、選擇合適的主鍵生成策略

㈦ 在資料庫的設計中 需要保證資料庫的範式

做好資料庫前期規劃，統一定義相關的欄位名稱，列出完整的
數據字典
，方便後期開發

㈧ c語言題目，在資料庫設計中，將E-R圖轉換成關系模型數據的過程屬於（）階段

在資料庫設計中，將E-R圖轉換成關系模型數據的過程屬於：邏輯設計階段。

E-R模型即實體-聯系模型，是將現實世界的要求轉化成實體、聯系、屬性等幾個基本概念，以及它們之間的兩種聯接關系。資料庫邏輯設計階段包括以廠幾個過程：從E-R圖向關系模式轉換，邏輯模式規范化及調整、實現規范化和RDBMS，以及關系視圖設計。

(8)在資料庫設計中擴展閱讀

資料庫的邏輯結構設計就是把概念結構設計階段設計好的基本實體-關系圖轉換為與選用的資料庫管理系統產品所支持的數據模型相符合的邏輯結構。

邏輯結構是獨立於任何一種數據模型的，在實際應用中，一般所用的資料庫環境已經給定（如SQL Server或Oracle或MySql)。

由於目前使用的資料庫基本上都是關系資料庫，因此首先需要將實體-關系圖轉換為關系模型，然後根據具體資料庫管理系統的特點和限制轉換為指定資料庫管理系統支持下數據模型，最後進行優化。

㈨ 資料庫如何設計

資料庫設計的基本步驟

按照規范設計的方法，考慮資料庫及其應用系統開發全過程，將資料庫設計分為以下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.資料庫實施

6.資料庫的運行和維護

資料庫設計通常分為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：主要採用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：主要是為所設計的資料庫選擇合適的和存取路徑；5資料庫的實施：包括編程、測試和試運行；6資料庫運行與維護：系統的運行與資料庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。

在資料庫設計過程中，需求分析和概念設計可以獨立於任何資料庫管理系統進行，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）

進行資料庫設計首先必須准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，最耗時的一步。需求分析是否做得充分和准確，決定了在其上構建資料庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好，會導致整個資料庫設計返工重做。

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，採用自頂向下，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藉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，形成若干層次的數據流圖。系統中的數據則藉助數據字典（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資料庫設計的關鍵，它通過對用戶需求進行綜合，歸納與抽象，形成了一個獨立於具體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一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，獲得選擇物理資料庫設計所需要的參數，其次，要充分了解所用的RDBMS的內部特徵，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.資料庫實施階段

資料庫實施階段，設計人員運營DBMS提供的資料庫語言（如sql）及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制和調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。

6.資料庫運行和維護階段

資料庫應用系統經過試運行後，即可投入正式運行，在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價，調整，修改。

資料庫設計5步驟
Five Steps to design the Database

1.確定entities及relationships

a)明確宏觀行為。資料庫是用來做什麼的？比如，管理雇員的信息。

b)確定entities。對於一系列的行為，確定所管理信息所涉及到的主題范圍。這將變成table。比如，僱用員工，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一種關系。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，確定你要採取哪種。比如，可能有這樣一種規則，一個部門有且只能有一個部門領導。這些規則將被設計到資料庫的結構中。

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範例：
ACME是一個小公司，在5個地方都設有辦事處。當前，有75名員工。公司准備快速擴大規模，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准備。員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。


定義宏觀行為
一些ACME公司的宏觀行為包括：
● 招聘員工
● 解僱員工
● 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，並創建一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是一對多，一對一，及多對多。
這是一個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：
● 增加或刪除一個員工
● 增加或刪除一個辦事處
● 列出一個部門中的所有員工
● 增加一項技能
● 增加一個員工的一項技能
● 確定一個員工的技能
● 確定一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一對多，一對一，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
● 每個部門有一個部門領導
● 每個辦事處至多有3個電話號碼
● 每個電話號碼有一個或多個擴展
● 員工被招進時，每一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一個辦事處，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，什麼，哪裡，何時，以及為什麼

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

你所確定的支持數據將會成為table中的欄位名。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：



• 需要注意：


• ● 在確定支持數據時，請一定要參考你之前所確定的宏觀行為，以清楚如何利用這些數據。


• ● 比如，如果你知道你需要所有員工的按姓氏排序的列表，確保你將支持數據分解為名字與姓氏，這比簡單地提供一個名字會更好。


• ● 你所選擇的名稱最好保持一致性。這將更易於維護資料庫，也更易於閱讀所輸出的報表。


• ● 比如，如果你在某些地方用了一個縮寫名稱Emp_status，你就不應該在另外一個地方使用全名(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，你可以根據自己的喜好來定。在下節中，你會通過測試對此作出判斷。

3.標准化數據

標准化是你用以消除數據冗餘及確保數據與正確的table或relationship相關聯的一系列測試。共有5個測試。本節中，我們將討論經常使用的3個。
關於標准化測試的更多信息，請參考有關資料庫設計的書籍。

標准化格式
標准化格式是標准化數據的常用測試方式。你的數據通過第一遍測試後，就被認為是達到第一標准化格式；通過第二遍測試，達到第二標准化格式；通過第三遍測試，達到第三標准化格式。

如何標准格式：
1． 列出數據
2． 為每個表確定至少一個鍵。每個表必須有一個主鍵。
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資料庫中。
5． 將數據放在第一遍的標准化格式中：
6． 從tables及relationships除去重復的數據。
7． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
8． 將數據放在第二遍的標准化格式中：
9． 用多於一個以上的鍵確定tables及relationships。
10． 除去只依賴於鍵一部分的數據。
11． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
12． 將數據放在第三遍的標准化格式中：
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． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。

數據與鍵
在你開始標准化（測試數據）前，簡單地列出數據，並為每張表確定一個唯一的主鍵。這個鍵可以由一個欄位或幾個欄位（連鎖鍵）組成。

主鍵是一張表中唯一區分各行的一組欄位。Employee表的主鍵是Employee ID欄位。Works In relationship中的主鍵包括Office Code及Employee ID欄位。給資料庫中每一relationship給出一個鍵，從其所連接的每一個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


將數據放在第一遍的標准化格式中
● 除去重復的組
● 要測試第一遍標准化格式，除去重復的組，並將它們放進他們各自的一張表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重復。（一個工作人員可以有多於一個的電話號碼。）將重復的組除去，創建一個名為Telephone的新表。在Telephone與Office創建一個名為Associated With的relationship。

將數據放在第二遍的標准化格式中
● 除去那些不依賴於整個鍵的數據。
● 只看那些有一個以上鍵的tables及relationships。要測試第二遍標准化格式，除去那些不依賴於整個鍵的任何數據（組成鍵的所有欄位）。
● 在此例中，原Employee表有一個由兩個欄位組成的鍵。一些數據不依賴於整個鍵；例如，department name只依賴於其中一個鍵（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee數據並不依賴於它，應移至一個名為Department的新表中，並為Employee及Department建立一個名為Assigned To的relationship。


將數據放在第三遍的標准化格式中
● 除去那些不直接依賴於鍵的數據。
● 要測試第三遍標准化格式，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依賴於其他欄位，即Office Code。它們不直接依賴於Employee ID鍵。將這組數據，包括Office Code，移至一個名為Office的新表中，並為Employee及Office建立一個名為Works In的relationship。

4.考量關系

當你完成標准化進程後，你的設計已經差不多完成了。你所需要做的，就是考量關系。

考量帶有數據的關系
你的一些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轉化為一個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，你需要定義外部鍵。外部鍵是含有另外一個表中主鍵的一個或多個欄位。外部鍵使你能同時連接多表數據。

有一些基本原則能幫助你決定將這些鍵放在哪裡：

一對多在一對多關系中，「一」中的主鍵放在「多」中。此例中，外部鍵放在Employee表中。

一對一在一對一關系中，外部鍵可以放進任一表中。如果必須要放在某一邊，而不能放在另一邊，應該放在必須的一邊。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一個新表。已存的舊表通過這個新表來發生聯系。

5.檢驗設計

在你完成設計之前，你需要確保它滿足你的需要。檢查你在一開始時所定義的行為，確認你可以獲取行為所需要的所有數據：
● 你能找到一個路徑來等到你所需要的所有信息嗎？
● 設計是否滿足了你的需要？
● 所有需要的數據都可用嗎？
如果你對以上的問題都回答是，你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：

設計資料庫的表屬性
資料庫設計需要確定有什麼表，每張表有什麼欄位。此節討論如何指定各欄位的屬性。

對於每一欄位，你必須決定欄位名，數據類型及大小，是否允許NULL值，以及你是否希望資料庫限制欄位中所允許的值。

選擇欄位名
欄位名可以是字母、數字或符號的任意組合。然而，如果欄位名包括了字母、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），那麼當使用欄位名稱時，必須用雙引號括起來。

為欄位選擇數據類型
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）
字元型（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」一節。欄位的數據類型影響欄位的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此欄位可以容納32,767的整數。INTEGER可以容納2,147,483,647的整數。對CHAR來講，欄位的最大值必須指定。

長二進制的數據類型可用來在資料庫中保存例如圖像(如點陣圖)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。

關於每一數據類型的完整描述，見「SQL Anywhere數據類型」。

㈩ 在資料庫系統設計中用什麼表達對資料庫的數據內容,和結構要求

數據元素順序存放、每個存儲結點只含一個元素。
1、存儲位置反映數據元素間的邏輯關系。
2、一個二維表就是一個關系、在二維表中凡能唯一標識元組的最小屬性稱為鍵或碼。