一、数据库设计概述

1. 数据库应用系统：使用数据库的各类信息系统。
2. 数据库设计（DBD）
   1. 广义：设计整个数据库应用系统。
   2. 狭义：设计数据库本身，即各级模式并建立数据库。
3. 数据库设计的一般定义：针对给定应用环境，设计优化的数据库逻辑模式和物理结构，建立数据库及其应用系统，满足用户需求。
4. 数据库设计的两个特点
   1. 数据库建设的基本规律：三分技术、七分管理、十二分基础数据。
   2. 结构与行为设计相结合。
5. 数据库设计方法
   1. 手工试凑法：设计质量依赖人员经验水平，运行后可能出现问题，维护代价高。
   2. 规范设计法：如 New Orleans 方法、基于 E-R 模型等多种方法。
6. 数据库设计的 6 个阶段：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护。需求分析和概念设计独立于 DBMS，逻辑设计和物理设计与选用的 DBMS 密切相关。

二、需求分析

1. 任务
   • 详细调查现实世界处理对象，了解原系统。
   • 明确用户各种需求，确定新系统功能，考虑扩充与改变。
2. 重点：调查 “数据” 和 “处理”，获取用户对数据库的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
3. 难点：确定用户最终需求，因用户与设计人员知识差异，需深入交流。
4. 方法
   • 调查需求：通过多种方式协助用户明确新系统要求，确定系统边界。
   • 达成共识：与用户沟通协商，确保需求理解一致。
   • 分析表达需求：采用数据流图和数据字典描述需求。
5. 数据流图（DFD）
   • 基本成分：外部实体、处理、数据流、数据存储。
   • 画法：合理划分层次，确保数据守恒、正确输入输出，提高易读性，确定系统边界。
6. 数据字典（DD）
   • 内容：数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理过程。
   • 作用：提供数据库数据描述的集中管理，是元数据，在需求分析阶段建立并不断完善。

三、概念设计

1. 概念结构设计的定义：将需求分析得到的用户需求抽象为概念模型的过程，是数据库设计关键，是设计人员与用户交流的语言。
2. 概念模型的用途与要求
   • 用途：用于信息世界建模，是现实世界到机器世界的中间层次，是数据库设计有力工具。
   • 要求：有较强语义表达能力，方便表达应用语义知识，简单清晰，易于用户理解。
3. 信息世界中的基本概念
   • 实体：客观存在并可相互区别的事物。
   • 属性：实体具有的特性。
   • 码：唯一标识实体的属性集。
   • 域：属性的取值范围。
   • 实体型：对同类实体的抽象刻画。
   • 实体集：同一类型实体的集合。
   • 联系：包括实体内部联系和实体之间联系。
4. 两个实体型之间的联系
   • 一对一联系（1:1）。
   • 一对多联系（1:n）。
   • 多对多联系（m:n）。
5. 两个以上实体型之间的联系
   • 一对多联系。
   • 一对一（多对多）联系。
6. 单个实体型内的联系
   • 一对多联系。
   • 一对一联系。
   • 多对多联系。
7. E-R 图
   • 表示方法：用矩形表示实体型，椭圆形表示属性，菱形表示联系，联系与实体间用无向边连接并标注联系类型。
   • 设计过程：确定实体类型、联系类型，组合成 E-R 图，确定属性和键。
8. 概念结构设计的方法与步骤
   • 常用策略：自顶向下需求分析，自底向上设计概念结构。
   • 步骤
     • 抽象数据并设计局部视图：选择局部应用，设计分 E-R 图，遵循属性和联系的设计准则。
     • 集成局部视图，得到全局概念结构：合并分 E-R 图，消除冲突，修改和重构，消除冗余，验证整体概念结构。

四、逻辑设计

1. 逻辑结构设计的任务：把概念结构设计阶段的基本 E-R 图转换为与 DBMS 支持的数据模型相符合的逻辑结构。
2. E-R 图→关系模型的转换原则
   • 实体：一个实体型转换为一个关系模式，实体属性对应关系属性，实体码对应关系码。
   • 联系
     • 1:1 联系：可转换为独立关系模式或与任意一端关系模式合并。
     • 1:n 联系：可转换为独立关系模式或与 n 端关系模式合并。
     • m:n 联系：转换为一个关系模式，相连实体码组合为关系码。
3. 数据模型的优化
   • 目的：提高数据库应用系统性能。
   • 方法：以规范化理论为指导，分析关系模式中存在的问题，如插入异常、删除异常、数据冗余、更新异常等，通过分解关系模式解决，遵循无损连接、保持依赖原则，一般分解到 3NF。
4. 设计用户子模式
   • 注意问题：使用别名，针对不同用户定义 View 满足安全性要求，简化用户使用。

五、物理设计

1. 数据库物理结构的定义：数据库在物理设备上的存储结构与存取方法，依赖于选定的 DBMS。
2. 物理设计的定义：为给定逻辑数据模型选取适合应用环境的物理结构的过程。
3. 内容和方法
   • 存取方法
     • 索引方法：如 B + 树索引法，选择索引存取方法时需考虑查询条件、聚集函数参数、连接操作等因素，确定索引类型（唯一索引、主键索引、聚集索引等）。
     • 聚簇（Cluster）方法：将具有相同聚簇码值的元组集中存放，可提高查询速度，适用于单个关系或多个连接关系，但建立与维护开销大，聚簇码值应相对稳定。
   • 存储结构：确定数据存放位置，如将易变与稳定部分、存取频率不同部分分开存放，可利用多磁盘提高 I/O 效率。
   • 确定系统配置：根据 DBMS 提供的存储分配参数，如用户数、数据库对象数、内存分配参数等进行配置。

六、实施和维护

1. 数据库实施阶段
   • 用 RDBMS 提供的语言和程序将设计结果转化为源代码，调试产生目标模式，组织数据入库。
   • 实验平台如 Microsoft SQL server 2018，实验内容包括建立数据库表、索引、视图、触发器、存储过程等。
2. 数据库运行和维护阶段：数据库投入运行后，需不断评价、调整与修改，包括性能监测、转储 / 恢复、数据库重组和重构等。