資料庫代理鍵

① 如何突破sql Server索引列數的限制

如果是非聚集索引，就用include來突破16列900位元組的限制，如果是主鍵，可以加一個代理鍵比如自增ID，然後對原有主鍵做唯一約束

② 海量移動互聯網數據 怎麼做數據分析

一、數據量過大，數據中什麼情況都可能存在。
如果說有10條數據，那麼大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什麼情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時， 前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬體要求高，系統資源佔用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域：資料庫，數據倉庫，多維資料庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日誌數據進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
二、編寫優良的程序代碼
處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理准確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的演算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區操作
對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的資料庫有不同的分區方式，不 過處理機制大體相同。例如SQL Server的資料庫分區是將不同的數據存於不同的文件組下，而不同的文件組存於不同的磁碟分區下，這樣將數據分散開，減小磁碟I/O，減小了系統負荷， 而且還可以將日誌，索引等放於不同的分區下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等欄位，都要建立相應 索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然後插入完 畢，建立索引，並實施聚合操作，聚合完成後，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關繫到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對於這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理， 內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那麼採用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁碟分區 上分別建立了6個4096M的磁碟分區，用於虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那麼解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然後處 理後的數據再進行合並操作，這樣逐個擊破，有利於小數據量的處理，不至於面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還 需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以採用先分後合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成後，再利用一定的規則進行合 並，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對於超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優化查詢SQL語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲 過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的一個標准，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表 結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用資料庫，如果對復雜的數據處理，必須藉助程序，那麼在程序操作資料庫和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網路日誌都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入資料庫再做清洗。
十一、定製強大的清洗規則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間欄位，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源於基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基於視圖進行，這樣分散了磁碟I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那麼編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統問題
海量數據處理過程中，除了對資料庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用伺服器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維資料庫存儲
數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基於Cube的查詢可能只需要幾分鍾，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基於多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基於海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟體或演算法往往採用數據抽樣的方式進行處理，這樣 的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出 400萬行，經測試軟體測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字元型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要准確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
海量數據處理專題（一）——開篇
大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題，比如 google 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。
下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣 的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題基本直接來源於公司的面試筆試題目，方法不一定最優，如果你有更好的處理方法，歡迎與我討 論。
本貼從解決這類問題的方法入手，開辟一系列專題來解決海量數據問題。擬包含 以下幾個方面。
Bloom Filter
Hash
Bit-Map
堆(Heap)
雙層桶劃分
資料庫索引
倒排索引（Inverted Index）
外排序
Trie樹
MapRece
在這些解決方案之上，再藉助一定的例子來剖析海量數據處理問題的解決方案。
最簡單的一點專業的事情讓專業的人去做吧 招聘懂的人來做才王道

③ 如何處理海量數據

在實際的工作環境下，許多人會遇到海量數據這個復雜而艱巨的問題，它的主要難點有以下幾個方面：
一、數據量過大，數據中什麼情況都可能存在。
如果說有10條數據，那麼大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什麼情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時， 前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。
二、軟硬體要求高，系統資源佔用率高。
對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。
下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域：資料庫，數據倉庫，多維資料庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日誌數據進行處理，使用SQL Server 2000需要花費6小時，而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。
二、編寫優良的程序代碼
處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理准確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的演算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數據進行分區操作
對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的資料庫有不同的分區方式，不 過處理機制大體相同。例如SQL Server的資料庫分區是將不同的數據存於不同的文件組下，而不同的文件組存於不同的磁碟分區下，這樣將數據分散開，減小磁碟I/O，減小了系統負荷， 而且還可以將日誌，索引等放於不同的分區下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等欄位，都要建立相應 索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然後插入完 畢，建立索引，並實施聚合操作，聚合完成後，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關繫到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對於這個級別的數據量是可行的。
六、加大虛擬內存
如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理， 內存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那麼採用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁碟分區 上分別建立了6個4096M的磁碟分區，用於虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。
七、分批處理
海量數據處理難因為數據量大，那麼解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然後處 理後的數據再進行合並操作，這樣逐個擊破，有利於小數據量的處理，不至於面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還 需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以採用先分後合的方法，對數據進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成後，再利用一定的規則進行合 並，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對於超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優化查詢SQL語句
在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲 過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的一個標准，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表 結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數據處理可以使用資料庫，如果對復雜的數據處理，必須藉助程序，那麼在程序操作資料庫和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網路日誌都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入資料庫再做清洗。
十一、定製強大的清洗規則和出錯處理機制
海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間欄位，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數據來源於基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基於視圖進行，這樣分散了磁碟I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那麼編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統問題
海量數據處理過程中，除了對資料庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用伺服器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數據倉庫和多維資料庫存儲
數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基於Cube的查詢可能只需要幾分鍾，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基於多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。
十六、使用采樣數據，進行數據挖掘
基於海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟體或演算法往往採用數據抽樣的方式進行處理，這樣 的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出 400萬行，經測試軟體測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字元型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要准確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。

④ SQL語句中，代理鍵不能為空

通常用代理鍵來做主鍵，不能為空

⑤ 數據建模的如何進行

概念建模
數據建模大致分為三個階段，概念建模階段，邏輯建模階段和物理建模階段。其中概念建模和邏輯建模階段與資料庫廠商毫無關系，換言之，與MySQL，SQL Server，Oracle沒有關系。物理建模階段和資料庫廠商存在很大的聯系，因為不同廠商對同一功能的支持方式不同，如高可用性，讀寫分離，甚至是索引，分區等。
概念建模階段
實際工作中，在概念建模階段，主要做三件事：
1. 客戶交流
2. 理解需求
3. 形成實體
這也是一個迭代，如果先有需求，盡量去理解需求，明白當前項目或者軟體需要完成什麼，不明白或者不確定的地方和客戶及時交流，和客戶double confirm過的需求，落實到實體（Package）；但是好多時候我們需要通過先和客戶交流，進而將交流結果落實到需求，之後進一步具體到實體；本文可能會涉及到一些來自於EA（Enterprise Architect 7.1）建模術語，（EA中將每個實體視為一個Package）。這里並不對各種建模工具進行比較，如Visio，EA，PowerDesigner， ERWin等；其實作為員工的我們選擇性很少，公司有哪個產品的Licence，我們就用哪個吧。
舉例說明：在一個B2C電子商務網站中，這樣的需求再普通不過了：客戶可以在該網站上自由進行購物！我們就以這個簡單例子，對其進行細分，來講解整個數據建模的過程，通過上面這句話，我們可以得出三個實體：客戶，網站，商品；就像Scrum（敏捷開發框架的一種）中倡導的一樣每個Sprint，都要產出確確實實的東西，OK，概念建模階段，我們就要產出實體。客戶和商品（我們將網站這個實體扔掉，不需要它。）
在創建這兩個實體（Package）的時候，我們記得要講對需求的理解，以及業務規則，作為Notes添加到Package中，這些信息將來會成為數據字典中非常重要的一部分，也就是所謂的元數據。BTW，EA或者其他建模工具應該都可以自動生成數據字典，只不過最終生成的格式可能不太一樣。如在Customer這個Package的Notes上，我們可以這樣寫，用戶都要通過填寫個人基本信息以及一個郵箱來注冊賬戶，之後使用這個郵箱作為登錄帳號登錄系統進行交易。
在概念建模階段，我們只需要關注實體即可，不用關注任何實現細節。很多人都希望在這個階段把具體表結構，索引，約束，甚至是存儲過程都想好，沒必要！！因為這些東西使我們在物理建模階段需要考慮的東西，這個時候考慮還為時尚早。可能有的人在這個階段擔心會不會丟掉或者漏掉一些實體?也不用擔心，2013年好多公司都在採用Scrum的開發模式，只要你當前抽象出來的實體滿足當前的User Story，或者當前的User Story裡面的實體，你都抽象出來了，就可以了！如果你再說，我們User Story太大，實體太多，不容易抽象，那就真沒辦法了，建議你們的團隊重新開Sprint 計劃會議。
邏輯建模
邏輯建模階段
對實體進行細化，細化成具體的表，同時豐富表結構。這個階段的產物是，可以在資料庫中生成的具體表及其他資料庫對象（包括，主鍵，外鍵，屬性列，索引，約束甚至是視圖以及存儲過程）。我在實際項目中，除了主外鍵之外，其他的資料庫對象我都實在物理建模階段建立，因為其他資料庫對象更貼近於開發，需要結合開發一起進行。如約束，我們可以在web page上做JavaScript約束，也可以在業務邏輯層做，也可以在資料庫中做，在哪裡做，要結合實際需求，性能以及安全性而定。
針對Customer這個實體以及我們對需求的理解，我們可以得出以下幾個表的結構，用戶基本信息表（User），登錄賬戶表（Account），評論表（Commnets,用戶可能會對產品進行評價），當然這個案例中我們還會有更多的表，如用戶需要自己上傳頭像（圖片），我們要有Picture表。
針對產品實體，我們需要構建產品基本信息表（Proct），通常情況下，我們產品會有自己的產品大類（ProctCategory）甚至產品小類（ProctSubCategory），某些產品會因為節假日等原因進行打折，因為為了得到更好的Performance我們會創建相應ProctDiscount表，一個產品會有多張圖片，因此產品圖片表（ProctPicture）以及產品圖片關系表（ProctPictureRelationship），（當然我們也可以只設計一張Picture表，用來存放所有圖片，用戶，產品以及其他）有人說產品和圖片是一對多的關系，不需要創建一個關系表啊?是的，我認為只要不是一對一的關系，我都希望創建一個關系表來關聯兩個實體。這樣帶來的好處，一是可讀性更好，實現了實體和表一一對應的關系，二是易於維護，我們只需要維護一個關系表即可，只有兩列（ProctID和PictureID），而不是去維護一個Picture表。
客戶進行交易，即要和商品發生關系，我們需要Transaction表，一個客戶會買一個或者多個商品，因為一筆Transaction會涉及一個或多個Procts，因此一個Transaction和ProctDiscount之間的關系（ProctDiscount和Proct是一一對應的關系）需要創建，我們稱其為Item表，裡面保存TransactionID以及這筆涉及到的ProctDiscountID（s），這里插一句，好多系統都需要有審計功能，如某個產品歷年來的打折情況以及與之對應的銷售情況，我們這里暫不考慮審計方面的東西。
就這樣，我們根據需求我們確定下來具體需要哪些表，進一步豐富每一個表屬性（Column），當然這裡面會涉及主鍵的選取，或者是使用代理鍵（Surrogate Key），外鍵的關聯，約束的設置等細節，這里筆者認為只要能把每個實體屬性（Column）落實下來就是很不錯了，因為隨著項目的開展，很多表的Column都會有相應的改動。至於其他細節，不同資料庫廠商，具體實現細節不盡相同。關於主鍵的選取多說一句，有的人喜歡所有的表都用自增長ID作為主鍵，而有的人希望找到唯一能標識當前記錄的一個屬性或者多個屬性作為主鍵；自增長ID作為代理主鍵，對於將來以多個類似當前Transaction System作為數據源，構建數據倉庫的時候，這些自增長ID主鍵會是一個麻煩（多個系統中，相同表存在大量主鍵重復）；使用一個屬性或多個屬性作為作為主鍵，不管主鍵是可編輯的，讀寫效率是我們必須考慮得。所以並沒有一個放之四海而皆準的原則，筆者只是給大家推薦一些考慮的因素。
物理建模
物理建模階段
EA可以將在邏輯建模階段創建的各種資料庫對象生成為相應的SQL代碼，運行來創建相應具體資料庫對象（大多數建模工具都可以自動生成DDL SQL代碼）。但是這個階段我們不僅僅創建資料庫對象，針對業務需求，我們也可能做如數據拆分（水平或垂直拆分），如B2B網站，我們可以將商家和一般用戶放在同一張表中，但是針對PERFORMANCE考慮，我們可以將其分為兩張表；隨業務量的上升，Transaction表越來越大，整個系統越來越慢，這個時候我們可以考慮數據拆分，甚至是讀寫分離（即實現MASTER-SLAVE模式，MYSQL/SQLSERVER可以使用Replication，當然不同存儲引擎採用不同的方案），這個階段也會涉及到集群的事情，如果你是架構師或者數據建模師，這個時候你可以跟DBA說，Alright,I am done with it,now is your show time.
相信大家都知道範式，更有好多人把3NF奉為經典，3NF確實很好，但是3NF是幾十年前提出來的，那個時候的數據量以及訪問頻率和2012年完全不是一個數量級的；因此我們絕對不能一味地遵守3NF；在整個數據建模過程中，在保證數據結構清晰的前提下，盡量提高性能才是我們關注的要點，因此筆者大力倡導數據適當冗餘!
上面筆者是結合一些實際例子表達自己對數據建模的觀點，希望對讀著有用。在數據建模過程中，不要希望一步到位將資料庫設計完整，筆者不管是針對data warehouse還是Transactional Database設計，從來沒有過一次成功的經歷。隨著項目的進行，客戶和開發團隊對業務知識與日增長，因此原來的設計也在不斷完善中。畢竟，數據建模或者設計資料庫不是我們的最終目的，我們需要的是一個健壯，性能優越，易擴展，易使用的軟體!

⑥ 做BI時怎麼知道在資料庫中查看錶與表之間的的關聯性

BI是建立在數據倉庫技術的基礎上的.
數據倉庫的架構中一般會分為STG層 ODS層 BL層 DM層
STG層存放的是從異構的源系統集成過來的表, ODS是經過稍微處理為了適應後續操作的一個數據集成的中心.
BL層 存放的是維度信息和基本的事實表.
DM層 存放的是支撐報表出數的一些綜合事實表.
以上這些表之間的關聯和處理都是基於滿足業務需求的前提,所以如果單純的IT的角度來說的話,會有IT方案或者數據流程圖,能一目瞭然的知道他們的關聯關系.
如果你是業務的話,那麼每個維表之間 或者維表與事實表之間 都是有代理鍵和維ID作為關聯.
建議你多了解下數據倉庫的架構,以及實際的業務方案.因為你的這個問題是一個很泛的問題.沒法具體給你回答.
如果需要的話 我可以給你提供一個例子.

⑦ surrogate keys在sql中是什麼意思

在SQL Server代理鍵是表中的每一行的唯一標識符。這僅僅是一個鍵。使用此鍵，我們可以找出一個唯一的行。沒有業務含義為代理鍵。這種類型的關鍵是產生或通過其他應用程序（而不是由用戶自備）產生的任何資料庫。
Surrogate Key 的關鍵是為每個行只是唯一的標識符，它可能會作為主鍵使用。存在對替代主密鑰，它是每個行必須具有該列的唯一值的唯一要求。代理鍵也被稱為人工鍵或身份鍵。它可以在數據倉庫中。
A Surrogate Key should have the following characteristics:
•Unique Value
•The key is generated by the system, in other words automatically generated
•The key is not visible to the user (not a part of the application)
•It is not composed of multiple keys
•There is no semantic meaning of the key
一般來說，Surrogate Key 的關鍵是SQL Server或資料庫本身產生了連續的唯一編號。代理鍵的purpsoe是作為主鍵。有一個代理鍵和主鍵之間的細微差別。理想情況下，每一行既有主鍵和代理鍵。主鍵標識資料庫中的唯一行，而代理鍵標識模型中的唯一實體。
http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/ff2f08/surrogate-key-in-sql-server/
http://www.sql-server-performance.com/2014/natural-surrogate-keys/