数据库的设计原则
数据库的设计原则
1. 原始单据与实体之间的关系
可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。
在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。
〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。
这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。
2. 主键与外键
一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键
(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专
家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核
心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。
3. 基本表的性质
基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：
(1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。
(2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。
(3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。
(4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。
理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。
4. 范式标准
基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。
为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。
〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，
因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，
可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。
在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和
“数量”这样的列被称为“数据列”。
表1 商品表的表结构
商品名称商品型号单价数量金额
电视机29吋2,500 40 100,000
5. 通俗地理解三个范式
通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解
三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：
第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。
没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降
低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理
数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。
6. 要善于识别与正确处理多对多的关系
若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实体。这样，原来一
个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个
实体，实质上是一个较复杂的关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处
理多对多的关系。
〖例3〗：在“图书馆信息系统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一
个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又可以借多本图书。为此，要在二者之
间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，
它还应该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。
7. 主键PK的取值方法
PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义
的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引
占用空间大，而且速度也慢。
8. 正确认识数据冗余
主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重
复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。
〖例4〗：商品中的“单价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，
而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可
能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗余)。
9. E--R图没有标准答案
信息系统的E--R图没有标准答案，因为它的设计与画法不是惟一的，只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容，
就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案，并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是：
结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。
10 . 视图技术在数据库设计中很有用
与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的
一个窗口，是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、
提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表,
在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。
对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统，视图的作用更加重要。这些系统的基本表完
成物理设计之后，立即在基本表上建立第一层视图，这层视图的个数和结构，与基本表的个数和结构是完全相同。
并且规定，所有的程序员，一律只准在视图上操作。只有数据库管理员，带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”，
才能直接在基本表上操作。请读者想想：这是为什么？
11. 中间表、报表和临时表
中间表是存放统计数据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓
库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基表和中间表由DBA维护，临时表由程序员
自己用程序自动维护。
12. 完整性约束表现在三个方面
域的完整性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有一个Check按钮，通
过它定义字段的值城。
参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。
用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。
13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
(1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的
实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；
(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组
合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；
(3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗
余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许
多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简
单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念，综合观点，
不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功
能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R 图，要好得多。
提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成
为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据
共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数
就会越少。
提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意
设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表
杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。
“三多”原则任何人都可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的
原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为该原则是杜绝用“打补丁方法”
设计数据库的理论依据。
14. 提高数据库运行效率的办法
在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：
(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方
式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。
(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键
PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则
垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。
(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三
个层次上同时下功夫。
上述十四个技巧，是许多人在大量的数据库分析与设计实践中，逐步总结出来的。对于这些经验的运用，读者不能生帮硬套，死记硬背，而要消化理解，实事求是，灵活掌握。并逐步做到：在应用中发展，在发展中应用。
数据采集系统微机原理课设
微型计算机原理及接口技 术课程设计 学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师： 第一部分 课程设计任务书 、设计内容（论文阐述的问题） 设计一个数据采集系统 基本要求：要求具有 8 路模拟输入 输入信号为 0 —— 500mV 采用数码管 8 位，显示十进制结果 输入量与显示误差 <1%
发挥部分： 1、速度上实现高精度采集 2、提高系统精度 3、设计抗干扰性 二、设计完成后提交的文件和图表 1. 计算说明书部分： 数据采集是指将压力、流量、温度、位移等模拟量转换成数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示、或打印的过程，相应的系统就称为数据采集系统。 数据采集的任务，就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机进行相应的计算和处理，取得所需的数据。同时，将计算机得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监控。 数据采集性能的好坏，主要取决于他的精度和速度。在保证精度的条件下，应有尽可能高的采样速度。 数据采集系统应具有功能： 1）数据采集 计算机按照选定的采样周期，对输入到系统的模拟信号进行采样，称为数据采集。 （2）模拟信号处理模拟信号是指随时间连续变化的信号，模拟信号处理是指模拟信号经过采样和 A/D 转换输入计算机后，要进行数据的正确性判断、标度变换、线性化等处理。 （3）数字信号处理数字信号处理是指数字信号输入计算机后，需要进行码制的转换处理，如 BCD 码转 换成 ASCII 码，以便显示数字信号。 （4）屏幕显示 就是用各种显示装置如 CRT、 LED 把各种数据以方便于操作者观察的方式显示出来。
（5）数据存储 数据存储是就是将某些重要数据存储在外部存储器上。 在本次设计中，我们采用 8259 作为中断控制器， 8255 作为并行接口， ADC0809 作为模数转换器。 2、图纸部分： 含有总体设计的功能框图、所用各种器件的引脚图、内部逻辑结构框图以及相应器件的真值表，还包括总设计的硬件连接图及软件设计流程图等。 第二部分 一、设计指标设计一个数据采集系统基本要求 :微型计算机最小系统 具有 8 路模拟输入 输入信号为 0 —— 500mV 采用数码管8位，显示十进制结果 输入量与显示误差＜1% 中断方式 二、设计方案论证 考虑本数据采集系统要求，该系统的功能框图如下： LEDfi 示 1--- TT----- 模拟量籀人‘；放大器 =A/D转换器二;中断控制器一「8088CPU | 图1系统功能框图
软件工程-数据库设计规范与命名规则
数据库设计规范、技巧与命名规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。 数据库设计是指：对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据， 满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计的各阶段： A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。 B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。 然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。 需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis， 简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。 2. 概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一 DBMS 支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术， 用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
数据库设计方法及
数据库设计方法及命名规范
- - 2 数据库设计方法、规范与技巧 (5) 一、数据库设计过程 (5) 1. 需求分析阶段 (6) 2. 概念结构设计阶段 (9) 2.1 第零步——初始化工程 (10) 2.2 第一步——定义实体 (10) 2.3 第二步——定义联系 (11) 2.4 第三步——定义码 (11) 2.5 第四步——定义属性 (12) 2.6 第五步——定义其他对象和规则 (12) 3. 逻辑结构设计阶段 (13) 4. 数据库物理设计阶段 (15) 5. 数据库实施阶段 (15) 6. 数据库运行和维护阶段 (16) 7.建模工具的使用 (16) 二、数据库设计技巧 (18) 1. 设计数据库之前（需求分析阶段） (18) 2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计） (19) 1) 标准化和规范化 (19) 2) 数据驱动 (20)
- - 3 3) 考虑各种变化 (21) 4) 对地址和电话采用多个字段 (22) 5) 使用角色实体定义属于某类别的列 (22) 6) 选择数字类型和文本类型尽量充足 (23) 7) 增加删除标记字段 (24) 3. 选择键和索引（数据库逻辑设计） (24) 4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计） (27) 1) 完整性实现机制： (27) 2) 用约束而非商务规则强制数据完整性 (27) 3) 强制指示完整性 (28) 4) 使用查找控制数据完整性 (28) 5) 采用视图 (28) 5. 其他设计技巧 (29) 1) 避免使用触发器 (29) 2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不 要使用编码 (29) 3) 保存常用信息 (29) 4) 包含版本机制 (30) 5) 编制文档 (30) 6) 测试、测试、反复测试 (31) 7) 检查设计 (31) 三、数据库命名规范 (31) 1. 实体（表）的命名 (31) 2. 属性（列）的命名 (34)
数据库设计和编码规范
数据库设计和编码规范 Version
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简介 读者对象 此文档说明书供开发部全体成员阅读。 目的 一个合理的数据库结构设计是保证系统性能的基础。一个好的规范让新手容易进入状态且少犯错，保持团队支持顺畅，系统长久使用后不至于紊乱，让管理者易于在众多对象中，获取所需或理清问题。 同时，定义标准程序也需要团队合作，讨论出大家愿意遵循的规范。随着时间演进，还需要逐步校订与修改规范，让团队运行更为顺畅。 数据库命名规范 团队开发与管理信息系统讲究默契，而制定服务器、数据库对象、变量等命名规则是建立默契的基本。 命名规则是让所有的数据库用户，如数据库管理员、程序设计人员和程序开发人员，可以直观地辨识对象用途。而命名规则大都约定俗成，可以依照公司文化、团队习惯修改并落实。 规范总体要求 1.避免使用系统产品本身的惯例，让用户混淆自定义对象和系统对象或关键词。 例如，存储过程不要以sp_或xp_开头，因为SQL SERVER的系统存储过程以 sp_开头，扩展存储过程以xp_开头。 2.不要使用空白符号、运算符号、中文字、关键词来命名对象。 3.名称不宜过于简略，要让对象的用途直观易懂，但也不宜过长，造成使用不方 便。 4.不用为数据表内字段名称加上数据类型的缩写。 5.名称中最好不要包括中划线。
6.禁止使用[拼音]+[英语]的方式来命名数据库对象或变量。 数据库对象命名规范 我们约定，数据库对象包括表、视图（查询）、存储过程（参数查询）、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成，长度不超过30。避免中文和保留关键字，做到简洁又有意义。前缀就是要求每种对象有固定的开头字符串，而开头字符串宜短且字数统一。可以讨论一下对各种对象的命名规范，通过后严格按照要求实施。例如：
数据库表设计的几条准则
数据库表设计的几条准则 前言：数据库设计在平时的工作是必不可少的，良好的表设计可以让我们查询效率更高，加快网站访问速度，提升用户体验，并且方便于我们查询数据。本篇博客就来聚焦一下，如何设计出高可复用，优良的表结构，从而在实际的工作中使我们写出更好的代码。 数据库表设计的几条黄金准则： 一：字段的原子性 解释：保证每列的原子性，不可分解，意思表达要清楚，不能含糊，高度概括字段的含义，能用一个字段表达清楚的绝不使用第二个字段，可以用两个字段表达清楚的绝不使用一个 字段 二：主键设计 解释：主键不要与业务逻辑有所关联，最好是毫无意义的一串独立不重复的数字，常见的比如UUID或者将主键设置为Auto_increment; 三：字段使用次数 解释：对于频繁修改的字段（一般是指状态类字段）最好用独立的数字或者单个字母去表示，不用使用汉字或者英文 四：字段长度 解释：建表的时候，字段长度尽量要比实际业务的字段大3-5个字段左右（考虑到合理性和伸缩性），最好是2的n次方幂值。不能建比实际业务太大的字段长度，这是因为如果字段长度过大，在进行查询的时候索引在B- Tree树上遍历会越耗费时间，从而查询的时间会越久；但是绝对不能建小，否则mysql数据会报错，程序会抛出异常； 五：关于外键 解释：尽量不要建立外键，保证每个表的独立性。如果非得保持一定的关系，最好是通过id 进行关联 六：动静分离 解释：最好做好静态表和动态表的分离。这里解释一下静态表和动态表的含义，静态表：存储着一些固定不变的资源，比如城市/地区名/国家。动态表：一些频繁修改的表 七：关于code值 解释：使用数字码或者字母去代替实际的名字，也就是尽量把name转换为code，因为name 可能会变（万一变化就会查询处多条数据，从而抛出错误），但是code一般是不会变化的.另一方面，code值存储的字符较少，也能减少数据库的压力 八：关于Null值 解释：不要有null值，有null值的话，数据库在进行索引的时候查询的时间更久，从而浪费更多的时间！
11-个重要的数据库设计规则
11-个重要的数据库设计规则
?简介 在您开始阅读这篇文章之前，我得明确地告诉您，我并不是一个数据库设计领域的大师。以下列出的11点是我对自己在平时项目实践和阅读中学习到的经验总结出来的个人见解。我个人认为它们对我的数据库设计提供了很大的帮助。实属一家之言，欢迎拍砖: ) 我之所以写下这篇这么完整的文章是因为，很多开发者一参与到数据库设计，就会很自然地把“三范式”当作银弹一样来使用。他们往往认为遵循这个规范就是数据库设计的唯一标准。由于这种心态，他们往往尽管一路碰壁也会坚持把项目做下去。 如果你对“三范式”不清楚，请点击这里（FQ）一步一步的了解什么是“三范式”。 大家都说标准规范是重要的指导方针并且也这么做着，但是把它当作石头上的一块标记来记着（死记硬背）还是会带来麻烦的。以下11点是我在数据库设计时最优先考虑的规则。 ?规则1：弄清楚将要开发的应用程序是什么性质的（OLTP 还是OPAP）？
当你要开始设计一个数据库的时候，你应该首先要分析出你为之设计的应用程序是什么类型的，它是“事务处理型”（Transactional）的还是“分析型”（Analytical）的？你会发现许多开发人员采用标准化做法去设计数据库，而不考虑目标程序是什么类型的，这样做出来的程序很快就会陷入性能、客户定制化的问题当中。正如前面所说的，这里有两种应用程序类型，“基于事务处理”和“基于分析”，下面让我们来了解一下这两种类型究竟说的是什么意思。 事务处理型：这种类型的应用程序，你的最终用户更关注数据的增查改删（CRUD，Creating/Reading/Updating/Deleting）。这种类型更加官方的叫法是“OLTP”。 分析型：这种类型的应用程序，你的最终用户更关注数据分析、报表、趋势预测等等功能。这一类的数据库的“插入”和“更新”操作相对来说是比较少的。它们主要的目的是更加快速地查询、分析数据。这种类型更加官方的叫法是“OLAP”。 那么换句话说，如果你认为插入、更新、删除数据这些操作在你的程序中更为突出的话，那就设计一个规范化的表否则的话就去创建一个扁平的、不规范化的数据库结构。
规范化-数据库设计原则
规范化－数据库设计原则 关系数据库设计的核心问题是关系模型的设计。本文将结合具体的实例，介绍数据库设计规范化的流程。摘要 关系型数据库是当前广泛使用的数据库类型，关系数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程，核心问题是关系模型的设计。对于数据库规模较小的情况，我们可以比较轻松的处理数据库中的表结构。然而，随着项目规模的不断增长，相应的数据库也变得更加复杂，关系模型表结构更为庞杂，这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句的是很笨拙并且效率低下的。更糟糕的是，由于表结构定义的不合理，会导致在更新数据时造成数据的不完整。因此，就有必要学习和掌握数据库的规范化流程，以指导我们更好的设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提高数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。本文将结合具体的实例，介绍数据库规范化的流程。 序言 本文的目的就是通过详细的实例来阐述规范化的数据库设计原则。在DB2中，简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。规范化的表结构设计，在以后的数据维护中，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）时的异常。反之，数据库表结构设计不合理，不仅会给数据库的使用和维护带来各种各样的问题，而且可能存储了大量不需要的冗余信息，浪费系统资源。 要设计规范化的数据库，就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。但是一些相关材料上提到的范式设计，往往是给出一大堆的公式，这给设计者的理解和运用造成了一定的困难。因此，本文将结合具体形象的例子，尽可能通俗化地描述三个范式，以及如何在实际工程中加以优化使用。规范化 在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化使用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称就是"数据库规范化"。后面我们将通过实例来说明具体的规范化的工程。关于什么是范式的定义，请参考附录文章1. 数据冗余 数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中，因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。 规范化实例 为了说明方便，我们在本文中将使用一个SAMPLE数据表，来一步一步分析规范化的过程。 首先，我们先来生成一个的最初始的表。 CREATE TABLE "SAMPLE" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "PRJNAME" VARCHAR(200), "EMYNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNAME" VARCHAR(200), "SALCATEGORY" CHAR(1), "SALPACKAGE" INTEGER)
BCBS《有效风险数据采集和风险报告十四条原则》
BCBS《有效风险数据采集和风险报告十四条原则》 编者按：6月26日，巴塞尔银行监管委员会发布《有效风险数据采集和风险报告原则》的咨询文件。文件旨在改善银行风险数据采集能力和风险报告做法，具体包括强化治理与基础设施、风险数据采集能力、风险报告做法和监管等方面的14项原则。 一、简介 （一）概述。2007年全球金融危机中一个最深刻的教训是，银行信息技术和数据架构不足以支持广泛的金融风险管理。许多银行缺乏快速准确采集银行集团层面、不同业务领域以及不同法律实体之间风险和风险集中度的能力。一些银行由于风险数据采集能力和风险报告能力不足，无法有效管理风险，对银行自身及整个金融体系稳定造成了严重后果。为加强银行识别和管理全行风险能力，2009年7月巴塞尔银行监管委员会颁布第二支柱指引（监管检查程序），强调指出，良好的风险管理系统应当有适当的管理信息系统（MIS）。此外，根据金融稳定理事会《金融机构有效处置框架的关键要素》及其原则，处置当局及时共享集成的风险数据是十分重要的。提高银行采集风险数据的能力可以有效改善金融机构特别是全球系统性重要银行的可处置性。 （二）风险数据采集定义。在本文件中，风险数据采集是指根据银行的风险报告要求，定义、收集和处理风险数据，衡量银行对风险容忍度/偏好的能力。具体包括分类、合并或分解数据集。
（三）目的。巴塞尔委员会提出该原则，旨在提高银行的风险数据采集能力和风险报告有效性。巴塞尔委员会认为，改进风险数据采集能力和风险报告做法的长远利益将超过由银行承担的初始投资成本。 二、十四条原则 （一）强化治理和基础设施 原则1：治理—银行的风险数据采集能力和风险报告做法应受到强有力的治理，与巴塞尔委员会规定的其他原则和指导一致。银行的风险数据采集能力和风险报告做法应该满足以下三点要求：一是进行全面记录和高标准验证；二是充分考虑新举措的影响，包括收购/资产剥离、新产品开发以及IT系统变化等；三是不受银行集团架构的影响。 原则2：数据架构和IT基础设施—银行应设计、建设和维护数据架构和IT基础设施，在满足巴塞尔委员会其他原则要求的基础上，不管正常时期还是压力或危机时期都能全力支持其风险数据采集能力和风险报告做法。一是风险数据采集和风险报告应纳入银行长期可持续发展规划之中并分析其商业影响。二是银行应建立完整的数据分类与结构。三是风险数据和信息管理要职责分明。风险管理者要确保数据的使用在完全监督之下，银行决策者要确保数据的来源及时准确，相应的风险数据采集功能和风险报告机制与公司政策保持一致。 （二）完善风险数据采集能力 原则3：准确性和真实性—银行应能够生成准确和可靠的风
数据库设计规范
1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系 (Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。可
以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或者通过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用char(10)的就不要用char(20)，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容
数据库设计规范
数据库设计规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个dbms产品的概念模式（信息世界模型），用e-r图来描述。在逻辑设计阶段将e-r图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（view）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据dbms特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（structured analysis，简称sa方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，简称dd）来描述。 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。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度， 取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝ 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝ 数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝ 数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝, 处理:｛简要说明｝｝
数据库设计方法、规范与技巧
数据库设计方法、规范与技巧 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。 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。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度， 取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝ 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝ 数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝ 数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝, 处理:｛简要说明｝｝ 2. 概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 2.1 第零步——初始化工程
数据表的设计原则
根据建立的领域模型进行数据库表的映射，此时应参考数据库设计第二范式：一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性的（针对一些大数据量和常用检索方式）建立组合属性的索引，提高检索效率。 (1)不应针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。 (2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，这些数据项能够完整描述该职责，不会出现职责描述缺失。并且一个对象有且只有一项职责，如果一个对象要负责两个或两个以上的职责，应进行分拆。 (3)根据建立的领域模型进行数据库表的映射，此时应参考数据库设计第二范式：一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。关键字可以是一个属性，也可以是多个属性的集合，不论那种方式，都应确保关键字能够保证唯一性。在确定关键字时，应保证关键字不会参与业务且不会出现更新异常，这时，最优解决方案为采用一个自增数值型属性或一个随机字符串作为表的关键字。 (4)由于第一点所述的领域模型驱动的方式设计数据库表结构，领域模型中的每一个对象只有一项职责，所以对象中的数据项不存在传递依赖，所以，这种思路的数据库表结构设计从一开始即满足第三范式：一个表应满足第二范式，且属性间不存在传递依赖。 (5)同样，由于对象职责的单一性以及对象之间的关系反映的是业务逻辑之间的关系，所以在领域模型中的对象存在主对象和从对象之分，从对象是从1－N或N－N的角度进一步主对象的业务逻辑，所以从对象及对象关系映射为的表及表关联关系不存在删除和插入异常。 (6)在映射后得出的数据库表结构中，应再根据第四范式进行进一步修改，确保不存在多值依赖。这时，应根据反向工程的思路反馈给领域模型。如果表结构中存在多值依赖，则证明领域模型中的对象具有至少两个以上的职责，应根据第一条进行设计修正。第四范式：一个表如果满足BCNF，不应存在多值依赖。 (7)在经过分析后确认所有的表都满足二、三、四范式的情况下，表和表之间的关联尽量采用弱关联以便于对表字段和表结构的调整和重构。并且，我认为数据库中的表是用来持久化一个对象实例在特定时间及特定条件下的状态的，只是一个存储介质，所以，表和表之间也不应用强关联来表述业务（数据间的一致性），这一职责应由系统的逻辑层来保证，这种方式也确保了系统对于不正确数据（脏数据）的兼容性。当然，从整个系统的角度来说我们还是要尽最大努力确保系统不会产生脏数据，单从另一个角度来说，脏数据的产生在一定程度上也是不可避免的，我们也要保证系统对这种情况的容错性。这是一个折中的方案。 (8)应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性的（针对一些大数据量和常用检索方式）建立组合属性的索引，提高检索效率。虽然建立索引会消耗部分系统资源，但比较起在检索时搜索
基于单片机的数据采集系统设计
本科毕业论文（设计、创作） 题目：基于单片机的数据采集系统设计 学生姓名：学号：023******* 所在院系：信息与通信技术系专业：电子信息工程 入学时间：2010 年9 月导师姓名：职称/学位：讲师/博士 导师所在单位： 完成时间：2014 年 5 月安徽三联学院教务处制
基于单片机的数据采集系统设计 摘要：本篇论文讲述了在单片机的基础上的数据采集系统的设计，在此设计过程中需要的硬件很多，但主要是以单片机为核心。单片机的作用有很多，而且能够满足本设计所需要的功能即数据的采集和通信之间的控制。本设计分为软硬件两个模块，其中后者除了上面所提到的单片机以外还有A/D模数转换模块，显示模块，和串行接口等一些模块接口部分。数据采集并且响应主机的命令主要是从机的职能。如果打算通过从机采集到的数据进行模数转换，重要一点是使用模数转换器也就是即将用到的ADC0809(8分辨率的D/A转换集成芯片)将8路被测电压进行模数转换，串行口将转变后的数据传输到上位机，数据的接受，处理和显示都是由上位机负责，所采集的数据利用LED(Light Emitting Diode,即发光二极管)来显示。在该系统中，软件是在设计过程中充当着重要的角色。其中软件部分主要是在KEIL环境下使用我们之前学习过的C语言进行对数据采集系统、模数转换系统、数据显示、数据通信等程序的设计。 关键词：数据采集系统;89C52; ADC0809;MAX232; LED
Design of data acquisition system based on SCM Abstract：The film tells the paper on the basis of data collected microcontroller collection system design, hardware design process requires a microcontroller core is mainly, connection between analog and digital domains of data acquisition system is an indispensable bridge. In this study, based on the single-chip microcomputer data acquisition is as the center of gravity, so the microcontroller core part of the hardware of this system. In order to realize data acquisition and communication control to choose modular design USES MCU to complete, also includes A/D analog-to-digital conversion module, display module, and serial interface section. Data acquisition and command response of the host is mainly from the machine functions. If want to use data were collected from the machine, modulus conversion, important is to use the measured voltage will be 8 road of adc, modulus conversion, serial port to transmit the data after a switch to PC, data receiving, processing and display are made by PC, data collected by the use of LED to display. The main part of which software is in KEIL environment, using C language for data acquisition system, analog-digital conversion system, the data show that the design of data communications and other procedures. Keyword:Data acquisition;AT89C52;ADC0809; MAX232;LED
数据库设计规范
保密级别：□绝密□机密□秘密■内部公开 数据库设计规范
变更记录
目录 1 编写目的 (1) 2 数据库策略 (1) 2.1 数据库对象长度策略 (1) 2.2 数据完整性策略 (1) 2.3 规范化设计与性能之间的权衡策略 (1) 2.4 字段类型的定义与使用策略 (1) 3 命名规范 (3) 3.1 数据库命名规则 (3) 3.2 数据库对象命名的一般原则 (4) 3.3 表空间(Tablespace)命名规则 (4) 3.4 表(Table)命名规则 (4) 3.5 字段命名规则 (5) 3.6 视图(View)命名规则 (5) 3.7 序列(Sequence)命名规则 (5) 3.8 存储过程(Procedure)的命名规则 (5) 3.9 函数(Function)的命名规则 (5) 3.10 索引(Index) 命名规范 (5) 3.11 约束(Constraint) 命名规范 (5) 4 数据模型产出物规范 (5) 附录A：xml文件使用说明 (7) 附录B：保留关键字 (8)
可编辑 1编写目的 本文的目的是提出针对Oracle数据库的设计规范，使利用Oracle数据库进行设计开发的系统严格遵守本规范的相关约定，建立统一规范、稳定、优化的数据模型。 参照以下原则进行数据库设计： 1)方便业务功能实现、业务功能扩展； 2)方便设计开发、增强系统的稳定性和可维护性； 3)保证数据完整性和准确性； 4)提高数据存储效率，在满足业务需求的前提下，使时间开销和空间开销达到优化平衡。 2数据库策略 1)数据模型全局单一，所有公共的数据模型得到共享。 2)数据库建模要基于统一的元数据管理机制。 3)数据库设计遵循关系数据库的规范化理论。 4)OLTP与OLAP分开设计。 2.1数据库对象长度策略 数据库字段的长度要考虑业务对象的类型、数据库所用字符集、时间格式来设定出相对准确的长度，满足业务需要，同时保证数据库的高效，避免不必要的开销。 2.2数据完整性策略 1)必须遵循数据库设计的第二范式，根据业务需要尽量满足第三范式。 2)数据完整性尽量通过业务逻辑实现，数据库设计应尽量避免使用大量的外键约束，避免使用触发 器。 2.3规范化设计与性能之间的权衡策略 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。如果数据冗余低，数据的一致性容易得到保证，如无特殊理由，OLTP系统的设计应当遵循第三范式，对于OLAP系统，为了减少表间连接查询的操作，提高系统的响应时间，合理的数据冗余是必要的。 2.4字段类型的定义与使用策略 1)数据类型的选用原则 精品
数据库设计和编码规范
数据库设计和编码规范 Version 1.0
目录 1简介 .................................................................................................. 1.1读者对象 ............................................................................................................................ 1.2目的.................................................................................................................................... 2数据库命名规范 .............................................................................. 2.1规范总体要求 .................................................................................................................... 2.2数据库对象命名规范 ........................................................................................................ 2.3变量命名规范 .................................................................................................................... 3数据库设计规范 .............................................................................. 3.1选择有效的设计工具 ........................................................................................................ 3.2表的设计 ............................................................................................................................ 3.2.1遵守范式要求 .................................................................................................... 3.2.2字段设计 ............................................................................................................ 3.2.3适当的合理的冗余 ............................................................................................ 3.2.4注意大类型的字段设计 .................................................................................... 3.3表关系和约束设计 ............................................................................................................ 3.3.1主键设计 ............................................................................................................ 3.3.2 外键设计 .................................................................................................................. 3.3.3 检查约束 .................................................................................................................. 3.4索引的设计 ........................................................................................................................ 3.4.1聚集索引和非聚集索引 .................................................................................... 3.4.2索引的初始创建原则 ........................................................................................ 3.4.3索引的注意事项 ................................................................................................ 3.4.4索引的后期维护工作 ........................................................................................ 3.5物理存储设计 .................................................................................................................... 3.5.1日志文件另外存放 ............................................................................................ 3.5.2存储空间的设计 ................................................................................................ 4T-SQL编码规范 ............................................................................. 4.1书写基本规范 .................................................................................................................... 4.2使用可搜索参数（WHERE使用原则）............................................................................ 4.3少用触发器和禁用游标 .................................................................................................... 4.4联合查询尽可能使用UNION ALL.................................................................................. 4.5尽可能避免的地方 ............................................................................................................ 4.6避免返回和使用多余的数据 ............................................................................................ 4.7操作符优化 ........................................................................................................................ 4.8数据库事务处理原则 ........................................................................................................ 4.9最少次数的访问表 ............................................................................................................ 4.10避免隐含的数据类型转换 ........................................................................................