資料庫詳細設計資料庫設計

A. 如何設計合理高效的資料庫

一.根據業務部門的需要設計符合業務需求的資料庫，在形成資料庫之前需要充分了解業務需求。

1、 充分理解業務需求。需求分析是整個設計過程的基礎，是最困難、最耗費時間的一步。

2、 重視輸入輸出。在定義資料庫表和欄位需求（輸入）時，應了解數據產生源和數據流程。

3、 創建數據字典和ER 圖表。

二. 設計合理的表結構通常合理的表結構會減少數據冗餘，提高資料庫的性能。

三.選擇合理的索引索引是從資料庫中獲取數據的最高效方式之一。

四.保證數據完整性數據的完整性非常重要。

B. 資料庫設計的四個階段

按照規范的設計方法，一個完整的資料庫設計一般分為以下六個階段。

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

主要特點：

⑴ 實現數據共享

數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。

⑵ 減少數據的冗餘度

同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。

⑶ 數據的獨立性

數據的獨立性包括邏輯獨立性(資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立)和物理獨立性(數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構)。

⑷ 數據實現集中控制

文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。

C. 資料庫設計的基本步驟

資料庫設計的基本步驟

1、需求分析階段

進行資料庫設計首先必須准確了解與分析用戶需求（包括數據與處理）。需求分析是整個設計過程的基礎，是最困難和最耗費時間的一步。作為「地基」的需求分析是否做得充分與准確，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，可能會導致整個資料庫設計返工重做。

2、概念結構設計階段

概念結構設計階段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，形成一個獨立於具體資料庫管理系統的概念模型。

3、邏輯結構設計階段

邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個資料庫管理系統所支持的數據模型，並對其進行優化。

4、物理設計階段

物理結構設計師為邏輯數據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式）。

5、資料庫實施階段

在資料庫實施階段，設計人員運用資料庫管理系統提供資料庫語言及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編寫與調試應用程序，組織數據入庫，並進行測試運行。

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對其進行評估、調整與修改。

資料庫設計的基本原則

1、一致性原則：對數據來源進行統一、系統的分析與設計，協調好各種數據源，保證數據的一致性和有效性。

2、完整性原則：資料庫的完整性是指數據的正確性和相容性。要防止合法用戶使用資料庫時向資料庫加入不合語義的數據。對輸入到資料庫中的數據要有審核和約束機制。

3、安全性原則：資料庫的安全性是指保護數據，防止非法用戶使用資料庫或合法用戶非法使用資料庫造成數據泄露、更改或破壞。要有認證和授權機制。

4、可伸縮性與可擴展性原則：資料庫結構的設計應充分考慮發展的需要、移植的需要，具有良好的擴展性、伸縮性和適度冗餘。

5、規范化原則：資料庫的設計應遵循規范化理論。規范化的資料庫設計，可以減少資料庫插入、刪除、修改等操作時的異常和錯誤，降低數據冗餘度等。

D. 什麼是資料庫設計試述資料庫設計的步驟

答：（1）需求分析階段：需求收集和分析，得到數據字典和數據流圖。 （2）概念結構設計階段：對用戶需求綜合、歸納與抽象，形成概念模型，用E-R圖表示。（3）邏輯結構設計階段：將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型。（4）資料庫物理設計階段：為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構。（5）資料庫實施階段：建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，程序試運行。（6）資料庫運行和維護階段：對資料庫系統進行評價、調整與修改。

E. 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」。

F. 資料庫設計的步驟有哪些

資料庫的設計過程大致可分為以下六個階段：

1. 需求分析階段

需求收集和分析，結果得到數據字典描述的數據需求（和數據流圖描述的處理需求）。

2. 概念結構設計階段

通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型，可以用E-R圖表示。

3. 邏輯結構設計階段

將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型（例如關系模型），並對其進行優化。

4. 資料庫物理設計階段

為邏輯數據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）。

5. 資料庫實施階段

運用DBMS提供的數據語言（例如SQL）及其宿主語言（例如C），根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制與調試應用程序，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、調整與修改。

G. 大型資料庫的設計原則與開發技巧

隨著計算機技術越來越廣泛地應用於國民經濟的各個領域 在計算機硬體不斷微型化的同時 應用系統向著復雜化 大型化的方向發展 資料庫是整個系統的核心 它的設計直接關系系統執行的效率和系統的穩定性 因此在軟體系統開發中 資料庫設計應遵循必要的資料庫範式理論 以減少冗餘 保證數據的完整性與正確性 只有在合適的資料庫產品上設計出合理的資料庫模型 才能降低整個系統的編程和維護難度 提高系統的實際運行效率 雖然對於小項目或中等規模的項目開發人員可以很容易地利用範式理論設計出一套符合要求的資料庫 但對於一個包含大型資料庫的軟體項目 就必須有一套完整的設計原則與技巧

一 成立數據小組

大型資料庫數據元素多 在設計上有必要成立專門的數據小組 由於資料庫設計者不一定是使用者 對系統設計中的數據元素不可能考慮周全 資料庫設計出來後 往往難以找到所需的庫表 因此數據小組最好由熟悉業務的項目骨幹組成

數據小組的職能並非是設計資料庫 而是通過需求分析 在參考其他相似系統的基礎上 提取系統的基本數據元素 擔負對資料庫的審核 審核內容包括審核新的資料庫元素是否完全 能否實現全部業務需求 對舊資料庫（如果存在舊系統）的分析及數據轉換 資料庫設計的審核 控制及必要調整

二 設計原則

規范命名 所有的庫名 表名 域名必須遵循統一的命名規則 並進行必要說明 以方便設計 維護 查詢

控制欄位的引用 在設計時 可以選擇適當的資料庫設計管理工具 以方便開發人員的分布式設計和數據小組的集中審核管理 採用統一的命名規則 如果設計的欄位已經存在 可直接引用 否則 應重新設計

庫表重復控制 在設計過程中 如果發現大部分欄位都已存在 開發人員應懷疑所設計的庫表是否已存在 通過對欄位所在庫表及相應設計人員的查詢 可以確認庫表是否確實重復

並發控制 設計中應進行並發控制 即對於同一個庫表 在同一時間只有一個人有控制權 其他人只能進行查詢

必要的討論 資料庫設計完成後 數據小組應與相關人員進行討論 通過討論來熟悉資料庫 從而對設計中存在的問題進行控制或從中獲取資料庫設計的必要信息

數據小組的審核 庫表的定版 修改最終都要通過數據小組的審核 以保證符合必要的要求

頭文件處理 每次數據修改後 數據小組要對相應的頭文件進行修改（可由管理軟體自動完成） 並通知相關的開發人員 以便進行相應的程序修改

三 設計技巧

分類拆分數據量大的表 對於經常使用的表（如某些參數表或代碼對照表） 由於其使用頻率很高 要盡量減少表中的記錄數量 例如 銀行的戶主賬表原來設計成一張表 雖然可以方便程序的設計與維護 但經過分析發現 由於數據量太大 會影響數據的迅速定位 如果將戶主賬表分別設計為活期戶主賬 定期戶主賬及對公戶主賬等 則可以大大提高查詢效率

索引設計 對於大的資料庫表 合理的索引能夠提高整個資料庫的操作效率 在索引設計中 索引欄位應挑選重復值較少的欄位 在對建有復合索引的欄位進行檢索時 應注意按照復合索引欄位建立的順序進行 例如 如果對一個 萬多條記錄的流水表以日期和流水號為序建立復合索引 由於在該表中日期的重復值接近整個表的記錄數 用流水號進行查詢所用的時間接近 秒 而如果以流水號為索引欄位建立索引進行相同的查詢 所用時間不到 秒 因此在大型資料庫設計中 只有進行合理的索引欄位選擇 才能有效提高整個資料庫的操作效率

數據操作的優化 在大型資料庫中 如何提高數據操作效率值得關注 例如 每在資料庫流水表中增加一筆業務 就必須從流水控製表中取出流水號 並將其流水號的數值加一 正常情況下 單筆操作的反應速度尚屬正常 但當用它進行批量業務處理時 速度會明顯減慢 經過分析發現 每次對流水控製表中的流水號數值加一時都要鎖定該表 而該表卻是整個系統操作的核心 有可能在操作時被其他進程鎖定 因而使整個事務操作速度變慢 對這一問題的解決的辦法是 根據批量業務的總筆數批量申請流水號 並對流水控製表進行一次更新 即可提高批量業務處理的速度 另一個例子是對插表的優化 對於大批量的業務處理 如果在插入資料庫表時用普通的Insert語句 速度會很慢 其原因在於 每次插表都要進行一次I/O操作 花費較長的時間 改進後 可以用Put語句等緩沖區形式等滿頁後再進行I/O操作 從而提高效率 對大的資料庫表進行刪除時 一般會直接用Delete語句 這個語句雖然可以進行小表操作 但對大表卻會因帶來大事務而導致刪除速度很慢甚至失敗 解決的方法是去掉事務 但更有效的辦法是先進行Drop操作再進行重建

資料庫參數的調整 資料庫參數的調整是一個經驗不斷積累的過程 應由有經驗的系統管理員完成 以Informix資料庫為例 記錄鎖的數目太少會造成鎖表的失敗 邏輯日誌的文件數目太少會造成插入大表失敗等 這些問題都應根據實際情況進行必要的調整

必要的工具 在整個資料庫的開發與設計過程中 可以先開發一些小的應用工具 如自動生成庫表的頭文件 插入數據的初始化 數據插入的函數封裝 錯誤跟蹤或自動顯示等 以此提高資料庫的設計與開發效率

避免長事務 對單個大表的刪除或插入操作會帶來大事務 解決的辦法是對參數進行調整 也可以在插入時對文件進行分割 對於一個由一系列小事務順序操作共同構成的長事務（如銀行交易系統的日終交易） 可以由一系列操作完成整個事務 但其缺點是有可能因整個事務太大而使不能完成 或者 由於偶然的意外而使事務重做所需的時間太長 較好的解決方法是 把整個事務分解成幾個較小的事務 再由應用程序控制整個系統的流程 這樣 如果其中某個事務不成功 則只需重做該事務 因而既可節約時間 又可避免長事務

適當超前 計算機技術發展日新月異 資料庫的設計必須具有一定前瞻性 不但要滿足當前的應用要求 還要考慮未來的業務發展 同時必須有利於擴展或增加應用系統的處理功能

H. 資料庫設計的四個階段

資料庫設計的四個階段是：
1、系統需求分析階段：資料庫設計的第一步，就是了解與分析用戶需求，確定系統邊界信息需求、處理需求、安全性和完整性需求，然後編寫系統分析報告。
2、概念結構設計階段：概念結構設計，就是將上一階段通過需求分析得到的用戶需求抽象為概念結構，或稱為概念模型（整個過程，其實就是我們前面提到的自底向上的分析）。描述概念模型的有力工具是E-R模型。
3、邏輯結構設計階段：資料庫邏輯設計，則是將上一階段的概念結構轉換成特定DBMS所支持的數據模型的過程。
4、物理結構設計階段：物理設計是為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構。

I. 試述資料庫設計的基本步驟.

1、需求分析：需求收集和分析，得到數據字典和數據流圖；

2、概念結構設計：對用戶需求綜合、歸納與抽象，形成概念模型，用ER圖表示；

3、邏輯結構設計：將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型；

4、資料庫物理設計：為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構；

5、資料庫實施：建立資料庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，程序試運行；

6、資料庫運行和維護：對資料庫系統進行評價、調整與修改。