（一）数据库设计的策略与步骤
1. 数据库设计的策略
- 自顶向下
是从一般到特殊的开发策略。先构造抽象的高层书籍模型，然后逐步构造越来越详细的描述和模型，直到能识别特定的数据库及其应用为止。 - 自底向上
采用与抽象相反的顺序进行。从各种基本业务和数据处理着手，然后将各子系统进行综合和集中，进行上一层系统的分析和设计，最后得到整个信息系统的分析和设计。
2. 数据库设计的步骤
- 用户需求分析
- 概念设计
- 逻辑设计
- 物理设计
（二）需求分析
1. 需求分析的任务、目标及方法
任务： 综合各个用户的应用需求，对现实世界要处理的对象进行详细调查，在了解现行系统的情况，确定新系统功能的过程中，收集支持系统目标的基础数据及处理方法。
要求：
- 信息要求
用户需要在系统中保存哪些信息，由这些保存的信息要得到什么样的信息，这些信息以及信息间应当满足的完整性要求。 - 处理要求
用户在系统中要实现什么样的操作功能，对保存信息的处理过程和方式，各种操作处理的频度、响应时间要求、处理方式等。 - 系统要求
系统要求包括安全性要求、使用方式要求和扩充性要求。
2. 需求分析阶段的文档
需求分析阶段的成果是系统需求说明书，主要包括数据流图、数据字典、各种说明性表格、统计输出表和系统功能结构图等。
系统需求说明书是以后设计、开发、测试和验收等过程的重要依据。
数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。
数据字典包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和加工五个部分。
（三）概念结构设计
数据库概念结构设计阶段是在需求分析的基础上，依照需求分析中的信息要求对用户信息加以分类、聚集和概括，建立信息模型，并依照选定的数据库管理系统软件转换成数据的逻辑结构，再依照软/硬件环境，最终实现数据的合理存储，这一过程也称为数据建模。
1. 概念结构设计策略与方法
现实世界的事物纷繁复杂，即使是对某一具体的应用，由于存在大量不同的信息和对信息的各种处理，也必须加以分类整理，理清各类信息之间的关系，描述信息处理的流程，这一过程就是概念结构设计。
概念结构设计的策略有：
- 自顶向下
- 自底向上
- 逐步扩张
- 混合策略
概念结构设计的方法为： 实体-联系（E-R）方法.
2. 用E-R方法建立概念模型
- 选择局部应用
选择适当层次的数据流图，让这一层的每一部分对应一个局部应用，实现某一项功能。 - 逐一设计分
E-R图
划分好每个局部应用之后，就要对每一个局部应用逐一设计分E-R图。 -
E-R图合并
合并过程中解决分E-R图中相互间存在的冲突，消除分E-R图之间存在的信息冗余，使之成为能被全系统所有用户共同理解和接受的统一的、精炼的全局概念模型。
分E-R图之间的冲突主要有：
- 属性冲突
- 命名冲突
- 结构冲突
分E-R图的合并过程中对其进行优化时，可以从以下三个方面实现：
- 实体类型的合并
- 冗余属性的消除
- 冗余联系的消除
（四）逻辑结构设计
逻辑结构设计是在概念结构设计的基础上进行数据模型设计，可以是层次模型、网状模型和关系模型。
逻辑结构设计的工作步骤如下图所示：
1. E-R图关系模式的转换
E-R方法所得的的全局概念模型是对信息世界的描述，并不适用于计算机处理，为适合关系数据库系统的处理，必须将E-R图转换成关系模式。
关系模式的转换通常采用以下方法进行：
- 实体向关系模式的转换
将E-R图中的实体逐一转换成一个关系模式，实体名对应关系模式的名称，实体的属性转换成关系模式的属性，实体标识符就是关系的码（键）。 - 联系向关系模式的转换
- 一对一联系的转换
有两种方式向关系模式进行转换：
一种是将联系转换成一个独立的关系模式，关系模式的名称取联系的名称，关系模式的属性包括该联系所关联的两个实体的码及联系的属性，关系的码取自任一方实体的码；
另一种方式是将联系归并到关联的两个实体的任一方，给待归并的一方实体属性集中增加另一方实体的码和该联系的属性即可，归并后的实体码保持不变。 - 一对多联系的转换
有两种方式向关联模式进行转换：
一种是将联系转换成一个独立的关系模式，关系模式的名称取联系的名称，关系模式的属性取该联系所关联的两个实体的码及联系的属性，关系的码是多方实体的码；
另一种方式是将联系归并到关联的两个实体的多方，给待归并的多方实体属性集中增加一方实体的码和该联系的属性即可，归并后的多方实体码保持不变。 - 多对多联系的转换
关系模式的属性取该联系所关联的两个多方实体的码及联系的属性，关系的码是多方实体的码构成的属性组。
- 一对一联系的转换
2. 关系模式的规范化
关系模式的规范化处理，步骤如下：
- 根据语义确定各关系模式的数据依赖。
- 根据数据依赖确定关系模式的范式。
- 如果关系模式不符合要求，要根据关系模式的分解算法对其进行分解，达到
3NF、BCNF或4NF。 - 关系模式的评价及修正。
3. 确定完整性约束
根据规范化理论确定了关系模式之后，还要对关系模式加以约束，包括数据项的约束、表级约束及表间约束，可以参照SQL标准来确定不同的约束，如检查约束、主码约束和参照完整性约束，以保证数据的正确性。
4. 用户视图的确定
确定了整个系统的关系模式之后，还有根据数据流图及用户信息建立视图模式，提高数据的安全性和独立性。
- 根据数据流图确定处理使用的视图
- 根据用户类别确定不同用户使用的视图
（五）数据库的物理设计
为一个给定的逻辑数据模型设计一个最适合应用要求的物理结构的过程，就是数据库的物理设计。
1. 确定数据分布
从企业计算机应用环境出发，需要确定数据是集中管理还是分布式管理。当今企业大多采用分布式管理。
对数据如何分布需要从以下几个方面考虑：
- 根据不同应用分布数据
企业不同部门一般会使用不同数据，将与部门应用相关的数据存储在相应的场地，使得不同的场地上处理不同的业务，对于应用多个场地的业务，可以通过网络进行数据处理。 - 根据处理要求确定数据的分布
对于不同的处理要求，也会有不同的使用频度和响应时间，对于使用频度高、响应时间短的数据，应存储在高速设备上。 - 对数据的分布存储必然会导致数据的逻辑结构的变化，要对关系模式做新的调整，回到数据库逻辑设计阶段做必要的修改
2. 确定数据的存储结构
存储结构具体指数据文件中记录之间的物理结构。在文件中，数据是以记录为单位存储的，可以是顺序存储、哈希存储、堆存储和B﹢树存储等。
为提高数据的访问速度，通常采用索引技术。在物理设计阶段，要根据数据处理和修改要求，确定数据库文件的索引字段和索引类型。
3. 确定数据的访问方式
数据的访问方式是由其存储结构所决定的，采用什么样的存储结构，就使用什么样的访问方式。
数据库物理结构的构成包括：
- 存储记录结构设计
存储记录结构包括记录的组成、数据项的类型、长度和数据项间的联系，以及逻辑记录到存储记录的映射。
在设计记录的存储结构时，并不改变数据库的逻辑结构，但可以在物理上对记录进行分割。 - 存储记录布局
存储记录的布局，就是确定数据的存放位置。 - 存取方法的设计
存储方法是为存储在物理设备上的数据提高存储和检索的能力。
存取方法包括存储结构和检索机制两部分。存储结构限定了可能访问的路径和存储记录；检索机制定义每个应用的访问路径。
（六）数据库的实施与维护
在数据库正式运行之前，还需要完成很多工作。例如：在模式和子模式中加入数据库安全性、完整性的描述，完成应用程序和加载程序的设计，数据库系统的试运行，并在试运行中对系统进行评价。如果评价结果不能满足要求，还需要对数据库进行修正设计，直到满意为止。
1. 数据库的实施
根据逻辑和物理设计的结果在计算机上建立起实际的数据结构并装入数据进行试运行和评价的过程叫作数据库的实施（或实现）。
- 建立实际的数据库结构
在定义数据库结构时，应包含以下内容：
- 数据库模式与子模式，以及数据库空间等的描述
- 数据库完整性描述
- 数据库安全性描述
- 数据库物理存储参数描述
- 数据的加载
在数据加载前要建立严格的数据登录、输入和校验规范，设计完善的数据校验与校正程序，排除不合格数据。 - 数据库的试运行和评价
2. 数据库的维护
数据库维护工作的内容主要包括：
- 对数据库性能的监测和改善
性能可以用一个事务的I/O量、CPU时间和系统响应时间来度量。
DBA必须利用系统提供的性能监控和分析工具，经常对数据库的运行、存储空间及响应时间进行分析，结合用户的反应确定改进措施。 - 数据库的备份及故障恢复
- 数据库重组和重构
数据库运行一段时间后，由于记录的增、删、改，数据库中物理存储碎片记录链过多，影响了数据库的存取效率，这时，就需要对数据库进行重组和部分重组。
数据库的重组是指在不改变数据库逻辑和物理结构的情况下去除数据库存储文件中的废弃空间以及碎片空间中的指针链，使数据库记录在物理上紧连。
数据库的重构是指当数据库的逻辑结构不能满足当前数据处理的要求时对数据库的模式和内模式修改。
