数据库系统设计基础知识（培训）
数据库系统设计的基本步骤
（一）需求分析阶段
1.需求分析阶段
1）需求分析是数据库设计的第一步，也是最困难、最耗时间的一步，需求分析的任务是准确了解并分析用户对系统的需求和要求。
2）需求分析是否做得充分与准确，决定着在其上构建数据库大厦的速度与质量。
3）需求分是数据设计的基础，通过明确用户需求和数据流程确保系统功能完整、性能高效，避免后期修改成本，为后续设计提供准确依据。
4）决定设计速度与质量，需求分析是数据库系统设计的基础阶段，明确用户需求避免后期频繁修改，提升设计效率与准确性，确定系统功能完整、性能优化，从而决定整体设计速度与质量。
2.需求分析的任务
1）了解用需求
需求分析的任务是了解用户需求，包括明确系统功能、性能、数据要求和约束条件，确保设计满足用户实际应用场景和业务目标。
2）明确系统目标
需求分析阶段明确系统目标的任务是确保数据系统的功能范围、性能要求和预期成果，确保系统满足用户需求并为后续设计提供设计
3）确定实现功能
需求分析阶段确定用功能的任务包括明确系统需支持的数据操作、查询需求、事务处理及用户交互功能，确保功能覆盖业务需求并满足用户操作要求。
（二）概念结构设计阶段
1.概念结构设计
1）概念结构设计是整个数据库设计的关键。
在概念结构的设计过程中，设计者要对用户要求进行综合、归纳和抽象，形成一个独立于具体计算机和DBMS的概念模型。
2）独立于计算机与DBMS
概念结构设计独立于计算机与DBMS 的关键地位体现现在其仅关注数据需求与业务规则，不仅依赖具体技术实现，为后续逻辑与物理设计提供稳定基础，确保系统灵活性与可扩展性。
2.设计过程
1）用户需求综合
用户需求综合是数据库设计的关键步骤，通过调研与分析明确用户功能需求、数据需求及约束条件，确保数据库设计符合实际业务需求和使用场景。
2）需求归纳抽象
需求归纳抽象是数据库设计的关键步骤，通过收集用户需求转化为数据模型中的实体、属性和关系，确保数据库结构准确反映业务逻辑。
（三）逻辑结构设计阶段
数据逻辑结构设计的主要任务是将概念结构转换为某个DBMS 所支持的数据模型，并将其性能进行优化。
1.数据模型优化
主要任务包括规范化处理减少冗余、反规范化提升性能、调整表结构、优化索引设计、平衡查询效率与存储成本确保模型高效稳定。
2.具体工作内容
1）转换为支持的数据模型
将概念模型转换为逻辑模型，确定关系表结构、主外键约束和规范化程序，选择适合的DBMS 并优化性能，确保数据完整性和一致性。
2）性能高优化策略
性能优化策略包括索引优化、查询优化、表结构优化、硬件升级和缓存机制。通过合理设计索引、优化SQL语句、规范化表结构、提升硬件配置及使用缓存技术，可显著提升高效数据库系统响应速度和处理能力。
（四）数据库物理设计阶段
数据库物理设计的主要任务是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构，包括数据存储位置、数据存储结构和存取方法。
（五）数据库实施阶段
数据库实施阶段中，系统设计人员要运用DBMS 提供的数据操作语言和宿主语言，根据数据库的逻辑设计和物理设计的记过建立数据库、编辑与调试应用程序、组织数据入库并进行系统试行运行。
（六）数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中，必须不断地对其结构性能进行评价、调整和修改。
1.随着持续优化系统，运行维护中的持续优化系统提升数据库性能、适用业务变化、修复潜在问题、确保数据安全并延长系统周期，是保障数据库高效稳定运行的关键环节。
2.在系统中业务变化持续适用业务变化过程中定期更新优化和调整结构满足新需求保持性能稳定避免数据冗余和错误保障业务连续性和数据可靠性。
3.在设计过程中，应把数据库的结构设计和数据处理的操作设计紧密结合起来，这两个方面的需求分析、数据抽象、系统设计及实现等各个阶段应同时进行，相互参照和相互补充。
4.具体工作
1）结构性评价，对数据库系统设计中的逻辑和物理结构进行效率、响应时间和资源消耗的评估，确保满足性能需求。
2）系统调整修改，系统调整修改阶段根据运行情况优化性能调整参数修改结构完善功能确保系统稳定高效满足用户需求。
（七）数据库设计中的数据特性
1.数据特性描述
处理特性的设计描述、设计原理、设计方法、工具等具体内容，包括数据的静态特性和数据类型、长度、取值范围和约束条件以及动态特性如数据操作频率、响应时间和处理方式确保数据准确性和完整性支持系统高效运行。
2.参照处理特性
处理特性的影响，数据库性能、完整性和一致性，优化处理特性可提升查询效率、减少冗余并确保关系准确，需在设计中权衡响应时间和资源消耗。
3.相互参照的方式
包括主表与从表通过外键关联取保数据一致性、一对多和多对多关系，通过外键约束实现数据完整性。
4. 数据设计过程
1）设计者的中心工作综合各个用户的应用需求，概念设计阶段，设计者要将应用需求转换与计算机硬件无关的、与各个数据库管理系统产品无关的概念，产生数据模型优化方向包括规范化设计减少冗余、反规范化设计提升查询性能、合理设计索引加速检索、优化表结构平衡存储与效率、考虑分区策略管理大数据量。
2）逻辑设计阶段，综合应用要求要完成数据库的逻辑模式和外模式的设计工作，即系统设计者要将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，形成数据逻辑模式，然后根据用户处理的需求、安全性的考虑建立必要的数据视图，形成数据的外模式
3）物理设计阶段，要根据具体适用的数据库管理系统的特点和处理的需求进行物理存储安排，并确定系统要求建立的索引，得出数据库的内容模式。
系统需求分析
（八）需求分析概述
需求分析就是分析用户的要求。
需求分析阶段，系统分析员将分析结果用数据流程图和数据字典表示。
需求分析的结果是否能够准确地反映用户的实际要求，将直接影响到后面各个阶段的设计，并影响到系统的设计是否合理和实用。
1.需求分析的任务和方法
1）需求分析的主要任务
详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等）；充分了解原系统（手工系统或计算机系统）的概况和发展前景；明确用户的各种需求；收集支持系统目标的基础数据及处理方式；确定新系统的功能和边界。
2.分析结果表示
1）数据流程图作用
数据流程图用于直观表示系统中数据的流动、处理和存储情况，帮助分析人员理解系统功能、识别数据交换关系，便于发现流量中的问题并进行优化设计。
2）数据字典用途
用于系统需求分析中定义和描述数据元素的结构、属性及关系，确保开发团队对数据理解一致，避免歧义，提高系统设计的准确性和开发效率。
3.需求分析影响
1）需求分析直接影响后续设计的准确性和效率明确的需求可减少设计变更确保系统功能完整性和用户体验需求则导致设计反复增加开发成本和时间。
2）需求分析确保系统功能与用户需求匹配，避免资源浪费和功能冗余，提升系统设计的合理性和可行性，直接影响系统能否高效稳定运行并满足预期目标。
3）需求分析直接响应系统实用性，准确的需求分析确保系统功能符合用户实际需求，提升易用性和效率；不充分的需求分析kennel导致功能冗余或缺失，降低用户体验和系统价值。
（九）需求分析的任务和方法
需求分析的主要任务是：详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等）；充分了解原系统（手工系统或计算机系统）的概况和发展前景；明确用户的各种需求；收集支持系统目标的基础数据及其处理方法；确定新系统的功能和边界。
1.系统需求调查的内容
调查是系统需求分析的重要手段，只有通过对用户的调查研究，才能得出需要的信息。调查的目的是获得数据库所需数据情况和数据处理要求。
1）调查处理对象
调查处理对象的主要任务是明确系涉及的用户、设备、数据及业务流程，分析其需求、行为及交互关系，确保系统设计满足实际应用场景。
2）了解原系统概况
了解原系统概况的主要任务是收集现有系统的功能、性能、数据流程、用户需求和运行环境等信息，分析其优缺点，为后续系统改进或重构提供基础依据。
3）明确用户需求
明确用户需求的主要任务包括收集用户需求、分析需求合理性、确定优先级并与用户确认需求准确用户期望和业务目标。
4）主要任务
收集基础数据，收集基础数据的追要任务是明确数据需求、确定数据来源、设计采集方法、确保数据准确性和完整性，为后续分析提供可靠依据。
确定新系统功能与边界，确定新系统与边界的主要任务包括明确系统应现实的功能模块、界定系统覆盖的业务范围、识别与外部系统的交互接口以及设定性能与安全等非功能性需求确保系统目标清晰可行。
2.系统需求调查内容
1）数据库信息内容
数据库中的信息内容指数据库中需存储哪些数据，它包括用户将从数据库中直接获得或者间接导出的信息的内容和性质。
2）数据处理内容
数据处理内容指：用户要完成什么数据处理功能；用户对数据处理响应时间的要求；数据处理的工作方式
3）数据安全性要求和数据完整性要求
数据安全性，数据的保密措施和存取控制要求；包括数据加密、访问控制、备份恢复、防泄漏措施及合规性确保以保护数据免受未授权访问和损坏。
数据完整性要求，数据自身的或数据间的约束限制；包括确保数据准确一致无缺失防止未经授权修改定义数据验证规则备份恢复机制及访问控制措施以满足业务需求和合规标准。
系统需求调查与分析
（十）调查步骤难点
1.用户表达困难原因
1）缺少计算机知识
用户因缺少计算机知识难以准确表达需求导致沟通障碍需通过简化术语提供培训或辅助工具降低技术门槛提升需求收集效率
2）难以准确表达需求
用户难以准确表达需求的原因包括缺乏专业知识、对系统功能理解不足、需求模糊不清以及沟通表达能力有限导致需求描述不清晰或遗漏关键细节。
2.设计人员专业知识
1）缺乏用户专业知识
设计人员缺乏用户专业知识会导致需求理解偏差，建议通过用户访谈、实地地观察或邀请用户参与设计会议来弥补专业鸿沟，确保设计方案更贴合实际需求。
2）可能误解用户需求
设计人员可能因专业背景或经验限制误解用户需求，如过度技术化忽略实际适用场景或简化复杂需求导致功能缺失需加强沟通与用户反馈验证确保需求准确理解。
3）加强交流的意义
利于完成需求分析，加强交流能确保需求分析的准确性和完整性，通过充分沟通可以明确用户需求、避免误解，及时调整分析方向，提高工作效率，最终形成符合实际需求的分析报告。
促进双方有效沟通，加强交流能消除误解提升合作效率通过有效双方明确需求与期望减少信息偏差确保信息准确传递从而建立信任关系推进项目顺利开展现实共同目标。
3.具体调查步骤
1）了解管理对象的组织结构情况
行政部门需明确其职能划分、层级关系和协作机制，通过查阅章程、访谈复杂人及观察业务流程获取信息，重点关注决策、执行与监督部门的圈子边界以及确保系统设计符合实际管理需求。
2）部门间联系
需明确各部门职能、协作流程及数据交互方式通过访谈、文档分析等方法流程确保系统设计满足跨部门协同需求提升整体效率。
3）各部门职责
各部门职责调查需明确组织架构，梳理部门职能清单，通过访谈、文档分析等方式收集信息，确认核心业务流程与协作关系，确保需求覆盖所有业务场景，为后续系统设计提供依据。
4）了解相关部门的业务活动情况
·输入使用的数据，明确数据类型、来源及用途，包括客户信息、交易记录、市场反馈等，确保数据准确性和完整性以支持后续分析决策。
·数据加工处理方式，业务活动数据加工处理方式包括数据采集、清洗、转换、存储和分析。需明确数据来源、处理工具、流程规范及输出形式，确保数据准确性、一致性和时效性，支持业务决策。
·输出信息内容，包括业务流程产生的数据、报表、文档等具体成果、需明确信息格式、内容、用途及流向，确保满足用户需求和系统功能设计。
·信息输出部门，负责将处理后的数据转化为可用的业务信息，需明确其输出内容、格式、频率及接收方，确保信息准确及时满足业务需求，支持决策与运营。
4、确定新系统的边界
1）对前面调查结果进行初步分析后，要确定出数据库系统的边界。
现有计算机功能，硬件配置、软件环境、数据处理能力、存储容量、网络连接及安全性等，需评估其性能、兼容性和扩展性以明确系统边界。
2）人工完成的功能
系统边界内容人工完成的功能包括数据录入、审核决策、异常处理及用户反馈收集这些任务需人工判断后操作暂不适合自动化处理。
（十一）系统需求调查的方式
1.跟班作业
跟班业务是指数据库设计人员亲身参加业务工作。这样能够深入了解业务活动情况，比较准确地理解用户的需求，但比较耗费时间和精力。
1）深入了解业务流程、痛点和需求，收集一手资料为系统设计提供依据，确保系统功能贴合实际业务场景提升效率。
2）跟班作业耗费时间精力但能深入了解实际流程和问题建议合理规划时间结合访谈与问卷提高效率确保数据真实有效。
2.开调查会
数据库设计人员还可以通过与用户座谈的方式来了解业务活动情况及用户需求。座谈会或调查会的参加者可以互相讨论、启发和补充。
1）与用户座谈交流是需求分析的重要方法，通过面对面沟通直接获取用户需求和期望，有助于明确系统功能、优化流程并验证需求可行性，确保开发成果符合用户实际需求。
2）开调查会通过参与者相互讨论激发新思路，集思广益，有助于发现潜在问题与需求，促进信息共享与观点碰撞，提升调查的全面性与准确性。
3.请专人介绍
请专人介绍的方式一种尽快熟悉业务的好方法。对于某些业务活动的重要环境，可以请业务熟悉的专家或用户介绍业务专业知识和业务活动情况，设计人员从中了解并询问相关问题。
1）邀请业务专家进行系统讲解，通过案例演示和流程梳理快速掌握核心业务要点，结合问答互动解决疑难点，辅以文档资料巩固学习效果，确保高效熟悉业务全貌。
4.询问
对某些调查中的问题，可以找专人询问
5.请用户填写设计调查表
数据库设计人员可以提前设计一个合理的、详细的业务活动及数据要求调查表，并将此表发给相关的用户。用户根据表中的要求，经过认真思考、充分准备后填写表中的内容。
6.查阅数据记录
了解原系统的关键步骤需收集现有的系统的输入输出处理流程数据存储方式及用户反馈分析其功能性能与不足为后续优化提供依据确保新系统更贴合实际需求。
（十二）需求分析方法
调查了解了用户的需求以后，需要进一步分析和表达用户的需求。
1.SA方法概述
分析和表达用户需求的方法很多，常用的有结构化分析方法，一种实用的方法
需明确目标、收集需求、分析需求、验证需求四步。通过访谈、问卷、观察等方法获取信息，整理后形成需求文档，确保系统功能与用户期望一致。
2.系统抽象形式
系统抽象形式的最高层次概貌反映详细的内容，可将一个处理功能分解为若干子功能，每个子功能还可以继续分解，确保设计准确满足实际需求。
系统抽象形式的最高层次概貌反是对系统整体功能和边界的宏观描述，包括核心目标、主要模块及交互关系，忽略实际细节，聚焦于用户需求与系统行为的顶层设计框架。
3.数据流程图
1）数据处理关系描述数据在系统中的流动与转换过程，包括输入、处理和输出环节，体现数据如何被系统操作和传递，确保逻辑清晰和流程完整。
2）将顶层流程逐步细化分解为分子流程直至底层操作的过程通过分层细化明确系统各环节数据流动与处理确保逻辑清晰便于系统设计与实现。
3）处理逻辑描述
·判断表用于清晰描述复杂逻辑条件与对应动作的关系通过列出所有可能条件组合及相应处理动作简化逻辑分析确保处理过程无遗漏适用于系统需求汇总的多条件决策场景提升需求描述的准确性和完整性。
·判定树通过树形结构直观展示不同条件下的处理逻辑分支帮助分析人员清晰梳理复杂决策过程确保系统需求描述的准确性和完整性便于后续设计和开发。
（十三）数据字典
在结构化分析方法中，处理过程分析的处理逻辑常常用判定或判定树来描述。
数据字典则是对系统中数据的详尽描述。对用户需求进行分析与表达后，必须把分析结果提交给用户，征得用户的认可。
1）系统数据详尽描述
名称、类型、长度、取值范围及业务含义，确保数据定义一致性和完整性，为系统设计、开发和维护提供准确依据，涵盖输入输出及存储数据的全面信息。
2）结果提交用户
在系统需求调查与分析阶段，结果提交用户后需通过沟通确认需求准确性，确保用户理解并认可交付内容，避免后续争议。可采用会议、文档签字或邮件确认等方式明确用户同意。
3）用户提交分析结果需通过系统界面或API上传数据支持多种格式。系统自动消炎数据完整性并反馈成或错误提示分析完整性后生成可视化报告用户可下载在线查看数据确保结果清晰易懂便于决策。
数据字典与数据库设计中的需求分析
（十四）数据字典概述
数据字典是各类数据描述的集合，它是进行详细的数据收集和数据分析后所获得的主要成果。
1.各类数据描述集合
1）各类数据描述集合
数据字典是数据库设计中用于描述各类数据的集合包括数据结构数据项数据流数据存储和处理过程等确保一致性和完整性为系统并发提供统一标准。
2）数据分析主要成果
数据分析主要包括名称、类型、长度、约束条件及业务含义，形成结构化以指导数据库设计确保数据一致性与完整性。
（十五）数据字典的组成部分
1.数据项
1）描述数据的基本单位包括名称、含义、类型、长度等属性确保数据一致性和准确性为数据库设计提供基础依据。
2）描述构成要素
数据项名，数据项含义说明，别名、类型、长度、取值范围，与其他数据项的逻辑关系
3）完整性约束条件
实体完整性、参照完整性和用户定义完整性，确保数据准确性和一致性。取值范围与与其他数据项的逻辑关系两项定义了数据的完整性约束条件，它们是设计数据完整性检验功能的依据。
2.数据结构
1）数据结构定义
描述数据元素间逻辑关系的抽象模型包括逻辑结构存储结构和基本操作三部分为数据库设计提供理论基础
2）描述构成要素
数据结构名，含义说明，组成，数据项后数据结构
3）组成形式说明
数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干数据项和数据结构混合组成。
3.数据流
1）数据流定义
数据流是数据结构在系统内传输的路径。
2）描述内容解析
数据流名，说明，流出过程，流入过程，组成数据结构，平均流量，高峰期流量
3）各部分含义
系统中数据的流动方向与处理过程包括数据来源、处理逻辑、数据存储和数据去向四部分来源指数据输入系统处理逻辑是数据转换规则存储树数据保存位置去向是数据输出目标
4.数据存储
1）数据存储定义
数据存储是数据及其结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去向之一。数据存储可以是手工文档、手工凭单或计算机文档。
2）描述具体内容
数据存储名，说明，编辑，输入的数据流，输出的数据流，组成；确保数据完整性、一致性和高效访问。
3）名属性意义
数据字典定义属性名称、类型、长度及约束条件；数据库设计通过需求分析明确实体关系与属性用途，确保存储结构满足业务逻辑与性能需求。
数据量说明每次存取多少数据；存取频度指每小时或每天或每周存取几次、每次存取多少数据等信息；存取方式包括是批处理还是联机处理，是检索还是更新，是顺序检索还是随机检索等；输入的数据流要指出其数据的来源处；输出的数据流要指出其数据去向处。
（十六）处理过程
1.处理过程定义
处理过程的具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述。
输入输出树流出处理逻辑及性能要求确保系统功能实现与需要一致为后续设计提供依据。
2.逻辑描述方式
{处理过程吗，说明，输入：数据流，输出：{数据流}，处理：{简要说明}}
包括结构化言语、判定表、判定树和流程图。浙西方式用于清晰表达业务规则和数据处理步骤，确保需求分析的准确性和可追溯性，便于后续数据库设计实现。
3.说明性信息构成
包括输入输出数据、处理逻辑、执行条件、异常处理和性能要求，确保系统功能清晰可追溯，为后续设计开发提供依据。
（十七）数据字典与数据库设计流程
1.建立阶段
1）需求分析阶段建立
·关于数据库中数据的描述，即对元数据的描述。数据字典是在需求分析阶段建立，在数据库设计过程中不断修改、充实、完善的。
·需求分析阶段需明确系统与数据需求过程调研收集用户需求分析业务流程确定数据项及其关系为后续数据库设计提供依据确保系统满足实际业务需求。
2）发展完善
数据库设计中修改充实，需求变化调整结构优化性能更新数据字典确保一致性通过迭代评评审验证设计合理性应业务发展提升系统可维护性。
（十八）数据字典的作用
1.精确详尽描述系统数据
需明确数据项名称、类型、长度、约束及业务含义，确保数据字典完整覆盖实体属性、关系与业务规则，为数据库设计提供准确依据。
2.各层次各方面的描述
需求分析中描述系统数据的层次包括概念层逻辑层和物理层涵盖数据项数据结构数据流存储等确保数据定义一致性与完整性支持数据库设计优化。
3.数据与处理的结合
数据字典能够对系统数据的各个层次和各个方面精确和详尽地描述，并且把数据和处理有机地结合起来，可以使概念结构的设计变得相对容易。
（十九）系统需求分析要点
1.需求分析阶段一定要收集将来应用所涉及的数据
新数据的加入不仅会影响数据库的概念结构，而且将影响逻辑结构和物理结构。
1）业务变化优化数据库设计确保系统扩展性避免频繁结构调整提升长期运营效率满足潜在需求增强竞争力
2）数据冗余、存储浪费和性能下降。未充分分析需求而盲目扩展字段或表结构会增加维护成本低系统灵活适应在设计阶段审慎评估避免过度设计。
3）预判业务扩展方向，提前规划字段冗余或表结构灵活性，避免频繁修改数据库架构，确保兼容性同时减少重构成本
2.需求分析必须要有用户参与
数据分析阶段，任何调查研究没有用户的积极参与是寸步难行的，设计人员应该和用户取得共同的语言，帮助不熟悉计算机的用户建立数据库环境下的共同概念，并对设计工作的最后结果承担共同的责任。
1）用户参与确保需求准确反映实际业务避免设计偏差通过密切沟通及时调整方案提升系统实用性和用户满意减少后续修改成本。
2）确保需求分析的准确性和完整性，避免遗漏关键业务需求，提升数据库设计的实用性和用户满足度，减少后期修改成本。
3）确保数据字典和数据库设计准确反映业务需求共同承担责任可减少误解提高设计质量增强用户满意度并降低后期修改成本。