⑴ 利用oracle資料庫管理系統解釋關系，實體，實體型，實體集，主碼，域，屬性，候選碼，外碼
答：實體：客觀存在並可以相互區分的事物叫實體。
實體型：
具有相同屬性的實體具有相同的特徵和性質，
用實體名及其屬性名集合來抽象
和刻畫同類實體稱為實體型。
實體集：同型實體的集合稱為實體集。
屬性：實體所具有的某一特性，一個實體可由若干個屬性來刻畫。
碼：唯一標識實體的屬性集稱為碼。
域：
屬性的取值范圍。
⑵ 資料庫中的實體解釋
就資料庫而言，實體往往指某類事物的集合，把每一類數據對象的個體稱為實體，資料庫實體可以是具體的人事物，也可以是抽象的概念、聯系。
E-R稱為實體-聯系圖，是描述概念世界、建立概念模型的實用工具。資料庫的設計過程是先使用E-R圖描述組織模式，再進一步轉換成任何一種DBMS支持的數據模型。
E-R圖的三要素為實體、屬性和聯系，分別用矩形框、橢圓形和菱形框表示。
(2)資料庫虛實體擴展閱讀：
實體的相關術語：
1、實體屬性：
將食物的特性稱為實體屬性，每個實體都具有多個屬性，幾多個屬性才能描述一個實體。實體屬性值是實體屬性的具體化表示，屬性值的集合表示一個實體。
2、實體屬性值：
實體屬性值是實體屬性的具體化表示，屬性值的集合表示一個實體。
3、實體類型：
用實體名及實體所有屬性的集合表示一種實體類型，他剪真實體型通常一個實體型表示一類試題。因此通過實體型可以區分不同類型的失誤。
⑶ 資料庫裡面「實體」的定義是什麼
在資料庫里邊，所謂「實體」就是E-R模型。具體關系如下：
E-R模型的構成成分是實體集、屬性和聯系集，其表示如下列步驟：
（1） 實體集用矩形框表示，矩形框內填寫實體的名稱。
（2） 實體的屬性用橢圓框表示，框內寫上屬性名，並用無向邊與其實體集相連。
（3） 實體間的聯系用菱形框表示，聯系以適當的含義命名，名字寫在菱形框中，用無向連線將參加聯系的實體矩形框分別與菱形框相連，並在連線上標明聯系的類型，即1—1、1—N或M—N。
(3)資料庫虛實體擴展閱讀：
實體的相關術語：
1、實體屬性：
將事物的特性稱為實體屬性，每個實體都具有多個屬性，幾多個屬性才能描述一個實體。實體屬性值是實體屬性的具體化表示，屬性值的集合表示一個實體。
2、實體屬性值：
實體屬性值是實體屬性的具體化表示，屬性值的集合表示一個實體。
3、實體類型：
用實體名及實體所有屬性的集合表示一種實體類型，通常一個實體型表示一類試題。因此通過實體型可以區分不同類型的事物。
⑷ 資料庫中 弱實體 是什麼
依賴聯系 ：在現實世界中，有些實體對一另一些實體有很強的依賴關系，即一個實體的存在必須以另一實體的存在為前提。前者就稱為"弱實體"，如在人事管理系統中，職工子女的信息就是以職工的存在為前提的，子女實體是弱實體，子女與職工的聯系是一種依賴聯系。在ER圖中用雙線框表示弱實體。用箭頭表示依賴聯系。
⑸ 資料庫有哪些類型，EXCEL資料庫屬於哪種類型
資料庫發展30年
一、網狀資料庫
最早出現的是網狀DBMS。網狀模型中以記錄為數據的存儲單位。記錄包含若干數據項。網狀資料庫的數據項可以是多值的和復合的數據。每個記錄有一個惟一地標識它的內部標識符，稱為碼（DatabaseKey,DBK），它在一個記錄存入資料庫時由DBMS自動賦予。DBK可以看作記錄的邏輯地址，可作記錄的替身，或用於尋找記錄。網狀資料庫是導航式（Navigation）資料庫，用戶在操作資料庫時不但說明要做什麼，還要說明怎麼做。例如在查找語句中不但要說明查找的對象，而且要規定存取路徑。
世界上第一個網狀資料庫管理系統也是第一個DBMS是美國通用電氣公司Bachman等人在1964年開發成功的IDS（IntegratedDataStore）。IDS奠定了網狀資料庫的基礎，並在當時得到了廣泛的發行和應用。1971年，美國CODASYL（，數據系統委員會）中的DBTG（DataBaseTaskGroup，資料庫任務組）提出了一個著名的DBTG報告，對網狀數據模型和語言進行了定義，並在1978年和1981年又做了修改和補充。因此網狀數據模型又稱為CODASYL模型或DBTG模型。1984年美國國家標准協會（ANSI）提出了一個網狀定義語言（NetworkDefinitionLanguage，NDL）的推薦標准。在70年代，曾經出現過大量的網狀資料庫的DBMS產品。比較著名的有Cullinet軟體公司的IDMS，Honeywell公司的IDSII，Univac公司（後來並入Unisys公司）的DMS1100，HP公司的IMAGE等。網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬，在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上，網狀資料庫佔有重要地位。
二、層次資料庫
層次型資料庫管理系統是緊隨網路型資料庫而出現的。現實世界中很多事物是按層次組織起來的。層次數據模型的提出，首先是為了模擬這種按層次組織起來的事物。層次資料庫也是按記錄來存取數據的。層次數據模型中最基本的數據關系是基本層次關系，它代表兩個記錄型之間一對多的關系，也叫做雙親子女關系（PCR）。資料庫中有且僅有一個記錄型無雙親，稱為根節點。其他記錄型有且僅有一個雙親。在層次模型中從一個節點到其雙親的映射是惟一的，所以對每一個記錄型（除根節點外）只需要指出它的雙親，就可以表示出層次模型的整體結構。層次模型是樹狀的。
最著名最典型的層次資料庫系統是IBM公司的IMS（Information Management System），這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60年代末產生起，如今已經發展到IMSV6，提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有30年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
三、關系資料庫
關系模型的建立
網狀資料庫和層次資料庫已經很好地解決了數據的集中和共享問題，但是在數據獨立性和抽象級別上仍有很大欠缺。用戶在對這兩種資料庫進行存取時，仍然需要明確數據的存儲結構，指出存取路徑。而後來出現的關系資料庫較好地解決了這些問題。關系資料庫理論出現於60年代末到70年代初。1970年，IBM的研究員E.F.Codd博士發表《大型共享數據銀行的關系模型》一文提出了關系模型的概念。後來Codd又陸續發表多篇文章，奠定了關系資料庫的基礎。關系模型有嚴格的數學基礎，抽象級別比較高，而且簡單清晰，便於理解和使用。但是當時也有人認為關系模型是理想化的數據模型，用來實現DBMS是不現實的，尤其擔心關系資料庫的性能難以接受，更有人視其為當時正在進行中的網狀資料庫規范化工作的嚴重威脅。為了促進對問題的理解，1974年ACM牽頭組織了一次研討會，會上開展了一場分別以Codd和Bachman為首的支持和反對關系資料庫兩派之間的辯論。這次著名的辯論推動了關系資料庫的發展，使其最終成為現代資料庫產品的主流。
關系數據模型提供了關系操作的特點和功能要求，但不對DBMS的語言給出具體的語法要求。對關系資料庫的操作是高度非過程化的，用戶不需要指出特殊的存取路徑，路徑的選擇由DBMS的優化機制來完成。Codd在70年代初期的論文論述了範式理論和衡量關系系統的12條標准，用數學理論奠定了關系資料庫的基礎。Codd博士也以其對關系資料庫的卓越貢獻獲得了1983年ACM圖靈獎。
關系數據模型是以集合論中的關系概念為基礎發展起來的。關系模型中無論是實體還是實體間的聯系均由單一的結構類型--關系來表示。在實際的關系資料庫中的關系也稱表。一個關系資料庫就是由若干個表組成。
SQL語言的產生和發展
1974年，IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin將Codd關系資料庫的12條准則的數學定義以簡單的關鍵字語法表現出來，里程碑式地提出了SQL（Structured Query Language）語言。SQL語言的功能包括查詢、操縱、定義和控制，是一個綜合的、通用的關系資料庫語言，同時又是一種高度非過程化的語言，只要求用戶指出做什麼而不需要指出怎麼做。SQL集成實現了資料庫生命周期中的全部操作。自產生之日起，SQL語言便成了檢驗關系資料庫的試金石，而SQL語言標準的每一次變更都指導著關系資料庫產品的發展方向。
在SQL語言取得進展的同時，IBM研究中心於1973年開始著手SystemR項目。其目標是論證一個全功能關系DBMS的可行性。該項目結束於1979年，完成了第一個實現SQL的DBMS。1986年，ANSI把SQL作為關系資料庫語言的美國標准，同年公布了標准SQL文本。目前SQL標准有3個版本。基本SQL定義是ANSIX3135-89，"Database Language - SQL with Integrity Enhancement"[ANS89]，一般叫做SQL-89。SQL-89定義了模式定義、數據操作和事務處理。SQL-89和隨後的ANSIX3168-1989,"DatabaseLanguage-EmbeddedSQL"構成了第一代SQL標准。ANSIX3135-1992[ANS92]描述了一種增強功能的SQL，現在叫做SQL-92標准。SQL-92包括模式操作，動態創建和SQL語句動態執行、網路環境支持等增強特性。在完成SQL-92標准後，ANSI和ISO即開始合作開發SQL3標准。SQL3的主要特點在於抽象數據類型的支持，為新一代對象關系資料庫提供了標准。
第二部分 主流關系資料庫軟體介紹
Codd的關系資料庫理論把關系系統分為表式系統、（最小）關系系統、關繫上完備的系統、全關系系統4個級別。目前尚沒有一個資料庫系統是完全關系系統。真正稱做關系系統的應該至少是關繫上完備的系統。現代的主流關系資料庫產品都是關繫上完備的。
一、IBM的DB2 / DB2 universal database
作為關系資料庫領域的開拓者和領航人，IBM於1980年開始提供集成的資料庫伺服器--System/38，隨後是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本與SystemR研究原型密切相關。DB2forMVSV1在1983年推出。該版本的目標是提供這一新方案所承諾的簡單性，數據不相關性和用戶生產率。DB2以後的版本的重點是改進其性能、可靠性和容量，以滿足廣泛的關鍵業務的行業需求。1988年DB2forMVS提供了強大的在線事務處理（OLTP）支持，1989年和1993年分別以遠程工作單元和分布式工作單元實現了分布式資料庫支持。最近推出的DB2UniversalDatabase6.1則是通用資料庫的典範，是第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統，支持包括Linux在內的一系列平台。其主要新功能包括：
1）提供了JavaStoredProcereBuilder支持伺服器端的存儲過程快速開發。
2）支持與目錄伺服器通訊的標准LDAP。
3）增強的轉換及遷移工具。
4）擴展的DB2通用資料庫控制中心，可在更多的平台下採用相同的圖形工具完成管理工作。
5）提高了電子商務性能，提供多種電子商務整合方案。
6）具有強大的XML支持能力。
二、Informix的歷史 ／ InformixIDS2000
Informix在1980年成立，目的是為Unix等開放操作系統提供專業的關系型資料庫產品。公司的名稱Informix便是取自Information和Unix的結合。
Informix第一個真正支持SQL語言的關系資料庫產品是InformixSE（StandardEngine）。InformixSE的特點是簡單、輕便、適應性強。它的裝機量非常之大，尤其是在當時的微機Unix環境下，成為主要的資料庫產品。它也是第一個被移植到Linux上的商業資料庫產品。
在90年代初，聯機事務處理成為關系資料庫越來越主要的應用，同時，Client/Server結構日漸興起。為了滿足基於Client/Server環境下聯機事務處理的需要，Informix在其資料庫產品中引入了Client/Server的概念，將應用對資料庫的請求與資料庫對請求的處理分割開來，推出了Informix-OnLine，OnLine的一個特點是數據的管理的重大改變，即數據表不再是單個的文件，而是資料庫空間和邏輯設備。邏輯設備不僅可以建立在文件系統之上，還可以是硬碟的分區和裸設備。由此提高了數據的安全性。
1993年，為了克服多進程系統性能的局限性，Informix使用多線程機制重新改寫資料庫核心，次年初，Informix推出了採用被稱為"動態可伸縮結構"（DSA）的InformixDynamicServer。除了應用線程機制以外，Informix在資料庫核心中引入了虛處理器的概念，每個虛處理器就是一個Informix資料庫伺服器進程。在DynamicServer中，多條線程可以在虛處理器緩沖池中並行執行，而每個虛處理機又被實際的多處理機調度執行。更重要的是：為了執行高效性和多功能的調諧，Informix將虛處理器根據不同的處理任務進行了分類。每一類被優化以完成一種特定的功能。
到90年代後期，隨著Internet的興起，電子文檔、圖片、視頻、空間信息、Internet/Web等應用潮水般湧入IT行業，而關系資料庫所管理的數據類型仍停留在數字、字元串、日期等六七十年代的水平上，其處理能力便顯得力不從心了。1992年，著名的資料庫學者、Ingres的創始人加州大學伯克利分校的MichaelStonebraker教授提出對象關系資料庫模型，從而找到了一條解決問題的有效途徑。
1995年，Stonebraker及其研發組織的加入了Informix，使之在資料庫發展方向上有了一個新的突破：1996年Informix推出了通用數據選件（Universal Data Option）。這是一個對象關系模型的資料庫伺服器；它與其他廠商中間件的解決方案不同，從關系資料庫伺服器內部的各個環節對資料庫進行面向對象的擴充；將關系資料庫的各種機制抽象化、通用化。UniversalDataOption採用了DynamicServer的所有底層技術，如DSA結構和並行處理，同時允許用戶在資料庫中建立復雜的數據類型及用戶自定義的數據類型，同時可對這些數據類型定義各種操作和運算以實現對象的封裝。在定義操作和運算時可以採用資料庫過程語言、C語言，它們經注冊後成為伺服器的一部分。
1999年，Informix進一步將Universal Data Option進行了優化，為用戶自定義數據類型和操作過程提供了完整的工具環境。同時在傳統事務處理的性能超過了以往的Dynamic Server。新的資料庫核心便被命名為IDS.2000。它的目標定位於下世紀基於Internet的復雜資料庫應用。
事實上，Internet的普及從Web開始。Web應用以簡便和圖文並茂見長。但充斥整個系統的HTML文件又將我們不知不覺地帶回了文件系統的時代。採用資料庫管理Internet信息遇到的第一個挑戰就是復雜信息的管理問題，Internet的出現將"數據"的概念在實際應用中擴大了。為此，自1995年起，Informix便著手進行新一代資料庫系統的設計。作為專業的資料庫廠商，Informix首先針對Internet應用中數據類型的多樣化，採用對象技術對關系資料庫體系進行了擴展。與眾不同之處在於，Informix並非將新的數據類型寫死在資料庫核心中，而是將資料庫系統中各個環節充分地抽象化，使用戶有能力定義和描述自己需要管理的數據類型，將可管理的數據類型擴展到無限，同時適應了未來應用發展的需要。這就是Informix今年新推出的資料庫伺服器--InformixDynamicServer.2000（簡稱IDS.2000）。
在IDS.2000中，Informix的另一重大貢獻在於抽象化資料庫的訪問方法（索引機制和查詢優化）並將其中介面開放。這樣，用戶便可以自己定義對復雜對象的全新的索引機制，並融入整個資料庫伺服器。在IDS.2000中，所有用戶自定義的數據類型、操作、索引機制都將被系統與其內置的類型、操作和索引機制同等對待。IDS.2000將所有資料庫操作納入標准資料庫SQL的范疇，在形式上與傳統關系資料庫完全兼容，但適應了"數據"概念拓展的需求，成為真正的通用資料庫。Informix在IDS.2000之上增加了一系列核心擴展模塊，構成了面向Internet的多功能資料庫伺服器Informix Internet Foundation.2000。
INFORMIX主要產品分為三大部分：
資料庫伺服器(資料庫核心)
應用開發工具
網路資料庫互聯產品
資料庫伺服器有兩種，作用都是提供數據操作和管理：
SE：完全基於UNIX操作系統，主要針對非多媒體的較少用戶數的應用
ONLINE：針對大量用戶的聯機事務處理和多媒體應用環境
應用開發工具是用以開發應用程序必要的環境和工具，主要也有兩個系列：
4GL：INFORMIX傳統的基於字元界面的開發工具，該系列的主要產品有五個，他們是I-SQL、4GL RDS、4GL C COMPILER、4GL ID和ESQL/C；
NewEra：INFORMIX最新提供的具有事件驅動能力、面向對象的基於各種圖形界面的開發工具。
INFORMIX的網路資料庫互聯產品：提供給用戶基於多種工業標準的應用程序介面，通過它可以和其它遵守這些工業標準的資料庫聯接。
三、Sybase的歷史 ／ Sybase ASE
Sybase公司成立於1984年，公司名稱"Sybase"取自"system"和"database"相結合的含義。Sybase公司的創始人之一Bob Epstein是Ingres大學版（與System/R同時期的關系資料庫模型產品）的主要設計人員。公司的第一個關系資料庫產品是1987年5月推出的SybaseSQLServer1.0。
Sybase首先提出了Client/Server資料庫體系結構的思想，並率先在自己的SybaseSQLServer中實現。在此之前，計算機信息一般都存儲在單一的主機計算機中，最終用戶一般都通過字元終端管理和訪問主機，絕大多數的處理都由主機完成，終端主要完成輸入和簡單的顯示功能。這種主機/終端模式的軟硬體費用相當高，中小型企業一般都無法實施。在70年代末和80年代初，IT業發生了兩件產生深遠影響的事件：PC機和區域網絡的迅速普及。PC機比終端的功能要強得多，區域網的速度也比主機終端之間的連接速度快得多，而且與主機系統相比，它們的費用也低得多，與此同時，工作站和小型機也飛速發展，在許多方面可以取代主機的功能，這些為實施Client/Server體系結構提供了硬體的基礎。
在Client/Server體系結構中，伺服器提供數據的存儲和管理等功能，客戶端運行相應的應用，通過網路可獲得伺服器的服務，使用伺服器上的資料庫資源。客戶機和伺服器通過網路連結成為一個互相協作的系統。Client/Server體系結構將原來運行在主機系統上的大型資料庫系統進行適當的劃分，在客戶機和伺服器之間進行合理的分配，在Sybase SQL Server中，將資料庫和應用劃分為以下幾個邏輯功能：用戶介面（User Interface）、表示邏輯（Presentation Logic）、事務邏輯（Transaction Logic）、數據存取（Data Access）。Sybase的設計思想是將事務邏輯和數據存取放在伺服器一側處理，而把用戶介面、表示邏輯放在客戶機上處理。
Client/Server體系結構把硬體和軟體合理的配置和設計，極大地推動了當時聯機企業信息系統的實現。與主機/終端模式相比，Client/Server體系結構可以更好地實現數據服務和應用程序的共享，並且系統容易擴充，更加靈活，簡化了企業信息系統的開發。當信息系統的規模擴大或需求改變時，不必重新設計而可以在原有的基礎上進行擴充和調整，從而保護了企業在硬體和軟體上的已有的投資。
「Client/Server體系結構"很快成為企業信息建設的主要模式，對資料庫乃至IT業的發展產生了深遠的影響。
1989年，Sybase發布了OpenClient/OpenServer，這一產品為不同的數據源和幾百種工具和應用提供了一致的開放的介面，為實現異構環境下系統的可互操作提供了非常有效的手段。
1992年11月，Sybase發布了SQLServer10.0和一系列的新產品（在此之前，SQLServer相繼推出了2.0、4.2、4.8、4.9等版本），將SQLServer從一個Client/Server系統推進到支持企業級的計算環境。Sybase將此產品系列叫做System10。它是根據能支持企業級資料庫（運行Sybase和其他廠商的資料庫系統）來設計的。
SybaseSQLServer10.0是System10的核心。與4.9版相比，增加了許多新的特點和功能：修改過的Transact-SQL完全符合ANSI-89SQL標准以及ANSI-92入口級SQL標准，此外還增強了對游標的控制，允許應用程序按行取數據，也允許整個數據雙向滾動。此外，還引入了閥值管理器。1995年，Sybase推出了SybaseSQLServer11.0。除了繼續對聯機事務提供強有力的支持之外，Sybase在11.0中增加了不少新功能以支持聯機分析處理和決策支持系統。
為了適應現在和未來不斷變化的應用需求，Sybase在1997年4月發布了適應性體系結構（Adaptive Component Architecture , ACA）。ACA是一種3層結構：包括客戶端、中間層和伺服器。每一層都提供了組件的運行環境，ACA結構可以按照應用需求方便地對系統的每一層進行配置，適應未來的發展要求。與ACA體系結構相適應，Sybase將SQLServer重新命名為Adaptive Server Enterprise，版本號為11.5。在ACA結構中，提出了兩種組件的概念：邏輯組件和數據組件。邏輯組件是實現應用邏輯的組件，可以用Java、C/C++、Power Builder等語言來開發，可遵循目前流行的組件標准，如Corba、ActiveX和JavaBean等。而數據組件可實現對不同類型數據的存儲和訪問。數據組件由Adaptive Server Enterprise11.5（簡稱ASE11.5）提供。這些數據組件不僅可以完成傳統的關系型數據的存儲，而且可以支持各種復雜數據類型，用戶可以根據用戶需要存儲的數據類型安裝相應的數據存儲組件，例如地理空間、時間序列、多媒體/圖像、文本數據等。它代表了Sybase在解決復雜數據類型、多維數據類型和對象數據類型等方面的技術策略。
ASE11.5顯著增強了對數據倉庫和OLAP的支持，引入了邏輯進程管理器允許用戶選擇對象的運行優先順序。
Sybase在1998年推出了ASE11.9.2。這一版本最大的特點是引入了兩種新型的鎖機制來保證系統的並發性和性能：數據頁鎖和數據行鎖，提供了更精細的粒度控制。另外在查詢優化方面也得到了改進。
----進入1999年，隨著Internet的廣泛使用，為了幫助企業建立企業門戶應用，Sybase提出了"OpenDoor"計劃，其中一個重要的組成部分就是推出了最新的面向企業門戶的ASE12.0。為了滿足企業門戶的要求，ASE12.0在生產率、可用性和集成性方面做了顯著的增強。
ASE12提供了對Java和XML良好的支持，通過完全支持分布事務處理的業界標准X/Open的XA介面標准和微軟的DTC標準保證分布事務的完整性，內置高效的事務管理器（TransactionManager）可以支持分布事務的高吞吐量。
ASE12採用了群集（cluster）技術減少意外停機時間。不但支持兩個伺服器之間的失敗轉移（failover），還可支持自動的客戶端的失敗轉移。
----ASE12提供了對ACE和Kerberos安全模式的支持，用戶可以通過ACE和Kerberos提供更加安全和加密的網路通信；ASE12還提供了聯機索引重建功能，在索引重建時，表中的數據仍可被訪問。
在查詢優化方面，ASE12引入了一種新的稱為"Merge Join"的演算法，可以顯著提高多表連接查詢的速度；通過executeimmediate語句可以執行動態SQL語句；用戶可以定義永久和完整的查詢方案，從而可以進行更有效的性能優化。此外，ASE12與其他Sybase產品（例如Sybase Enterprise Application Server和Sybase Enterprise Event Broker）一起提供對一個完整的標准Internet介面的支持。
⑹ 資料庫中如下圖叫做什麼圖，這些箭頭虛線實線的都是什麼意思
實線是正折 虛線是反折 箭頭是折的方向!
⑺ 資料庫中的實表、虛表、臨時表的定義
實表是基本關系，又稱基本表或者基表，是實際存儲數據的邏輯表示，臨時表是查詢表，查詢結果對應的結果，視圖表是虛表有基本表或其他的表導出的表，不對應實際存儲的數據。
⑻ 資料庫中的實體,實體型,實體集解析
一、資料庫設計過程
資料庫技術是信息資源管理最有效的手段。
資料庫設計是指：對於一個給定的應用環境，構造最優的資料庫模式，建立資料庫及其應用系統，有效存儲數據，滿足用戶信息要求和處理要求。
資料庫設計的各階段：
A、需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求(現實世界的需求)。
B、在概念設計階段：形成獨立於機器和各DBMS產品的概念模式(信息世界模型)，用E-R圖來描述。
C、在邏輯設計階段：將E-R圖轉換成具體的資料庫產品支持的數據模型，如關系模型，形成資料庫邏輯模式。然後根據用戶處理的要求，安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖(VIEW)形成數據的外模式。
D、在物理設計階段：根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成資料庫內模式。
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)。
需求分析的重點：調查、收集與分析用戶在數據管理中的信息要求、處理要求、安全性與完整性要求。
需求分析的方法：調查組織機構情況、各部門的業務活動情況、協助用戶明確對新系統的各種要求、確定新系統的邊界。
常用的調查方法有： 跟班作業、開調查會、請專人介紹、詢問、設計調查表請用戶填寫、查閱記錄。
分析和表達用戶需求的方法主要包括自頂向下和自底向上兩類方法。自頂向下的結構化分析方法(Structured Analysis，簡稱SA方法)從最上層的系統組織機構入手，採用逐層分解的方式分析系統，並把每一層用數據流圖和數據字典描述。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系。系統中的數據則藉助數據字典(Data Dictionary，簡稱DD)來描述。
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。
概念模型用於信息世界的建模。概念模型不依賴於某一個DBMS支持的數據模型。概念模型可以轉換為計算機上某一DBMS支持的特定數據模型。
概念模型特點：
(1) 具有較強的語義表達能力，能夠方便、直接地表達應用中的各種語義知識。
(2) 應該簡單、清晰、易於用戶理解，是用戶與資料庫設計人員之間進行交流的語言。
概念模型設計的一種常用方法為IDEF1X方法，它就是把實體-聯系方法應用到語義數據模型中的一種語義模型化技術，用於建立系統信息模型。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
本文詳細解析了資料庫設計過程、設計技巧以及總結了資料庫命名規范……
2.1 第零步——初始化工程
這個階段的任務是從目的描述和范圍描述開始，確定建模目標，開發建模計劃，組織建模隊伍，收集源材料，制定約束和規范。收集源材料是這階段的重點。通過調查和觀察結果，業務流程，原有系統的輸入輸出，各種報表，收集原始數據，形成了基本數據資料表。
2.2 第一步——定義實體
實體集成員都有一個共同的特徵和屬性集，可以從收集的源材料——基本數據資料表中直接或間接標識出大部分實體。根據源材料名字表中表示物的術語以及具有 「代碼」結尾的術語，如客戶代碼、代理商代碼、產品代碼等將其名詞部分代表的實體標識出來，從而初步找出潛在的實體，形成初步實體表。
2.3 第二步——定義聯系
IDEF1X模型中只允許二元聯系，n元聯系必須定義為n個二元聯系。根據實際的業務需求和規則，使用實體聯系矩陣來標識實體間的二元關系，然後根據實際情況確定出連接關系的勢、關系名和說明，確定關系類型，是標識關系、非標識關系(強制的或可選的)還是非確定關系、分類關系。如果子實體的每個實例都需要通過和父實體的關系來標識，則為標識關系，否則為非標識關系。非標識關系中，如果每個子實體的實例都與而且只與一個父實體關聯，則為強制的，否則為非強制的。如果父實體與子實體代表的是同一現實對象，那麼它們為分類關系。
2.4 第三步——定義碼
通過引入交叉實體除去上一階段產生的非確定關系，然後從非交叉實體和獨立實體開始標識侯選碼屬性，以便唯一識別每個實體的實例，再從侯選碼中確定主碼。為了確定主碼和關系的有效性，通過非空規則和非多值規則來保證，即一個實體實例的一個屬性不能是空值，也不能在同一個時刻有一個以上的值。找出誤認的確定關系，將實體進一步分解，最後構造出IDEF1X模型的鍵基視圖(KB圖)。
2.5 第四步——定義屬性
從源數據表中抽取說明性的名詞開發出屬性表，確定屬性的所有者。定義非主碼屬性，檢查屬性的非空及非多值規則。此外，還要檢查完全依賴函數規則和非傳遞依賴規則，保證一個非主碼屬性必須依賴於主碼、整個主碼、僅僅是主碼。以此得到了至少符合關系理論第三範式的改進的IDEF1X模型的全屬性視圖。
2.6 第五步——定義其他對象和規則
定義屬性的數據類型、長度、精度、非空、預設值、約束規則等。定義觸發器、存儲過程、視圖、角色、同義詞、序列等對象信息。
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。設計邏輯結構應該選擇最適於描述與表達相應概念結構的數據模型，然後選擇最合適的DBMS。
將E-R圖轉換為關系模型實際上就是要將實體、實體的屬性和實體之間的聯系轉化為關系模式,這種轉換一般遵循如下原則：一個實體型轉換為一個關系模式。實體的屬性就是關系的屬性。實體的碼就是關系的碼。
數據模型的優化，確定數據依賴，消除冗餘的聯系，確定各關系模式分別屬於第幾範式。確定是否要對它們進行合並或分解。一般來說將關系分解為3NF的標准，即：
表內的每一個值都只能被表達一次。
表內的每一行都應該被唯一的標識(有唯一鍵)。
表內不應該存儲依賴於其他鍵的非鍵信息。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
本文詳細解析了資料庫設計過程、設計技巧以及總結了資料庫命名規范……
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)。根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成資料庫內模式。
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。 資料庫實施主要包括以下工作：用DDL定義資料庫結構、組織數據入庫 、編制與調試應用程序、資料庫試運行 ，(Data Definition Language(DDL數據定義語言)用作開新數據表、設定欄位、刪除數據表、刪除欄位，管理所有有關資料庫結構的東西)
●Create (新增有關資料庫結構的東西，屬DDL)
●Drop (刪除有關資料庫結構的東西，屬DDL)
●Alter (更改結構，屬DDL)
6. 資料庫運行和維護階段
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。內容包括：資料庫的轉儲和恢復、資料庫的安全性、完整性控制、資料庫性能的監督、分析和改進、資料庫的重組織和重構造。
7. 建模工具的使用
為加快資料庫設計速度，目前有很多資料庫輔助工具(CASE工具)，如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的oracle Designer等。
ERwin主要用來建立資料庫的概念模型和物理模型。它能用圖形化的方式，描述出實體、聯系及實體的屬性。ERwin支持IDEF1X方法。通過使用 ERwin建模工具自動生成、更改和分析IDEF1X模型，不僅能得到優秀的業務功能和數據需求模型，而且可以實現從IDEF1X模型到資料庫物理設計的轉變。ERwin工具繪制的模型對應於邏輯模型和物理模型兩種。在邏輯模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用圖形化的方式構建和繪制實體聯系及實體的屬性。在物理模型中，ERwin可以定義對應的表、列，並可針對各種資料庫管理系統自動轉換為適當的類型。
設計人員可根據需要選用相應的資料庫設計建模工具。例如需求分析完成之後，設計人員可以使用Erwin畫ER圖，將ER圖轉換為關系數據模型，生成資料庫結構;畫數據流圖，生成應用程序。
二、資料庫設計技巧
1. 設計資料庫之前(需求分析階段)
1) 理解客戶需求，包括用戶未來需求變化。
2) 了解企業業務類型，可以在開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入(要記錄的數據)、輸出(報表、查詢、視圖)。
4) 創建數據字典和ER 圖表
數據字典(Data Dictionary，簡稱DD)是各類數據描述的集合，是關於資料庫中數據的描述，即元數據，不是數據本身。(至少應該包含每個欄位的數據類型和在每個表內的主外鍵)。
數據項描述: 數據項名，數據項含義說明，別名，數據類型，長度，取值范圍，取值含義，與其他數據項的邏輯關系
數據結構描述: 數據結構名，含義說明，組成:[數據項或數據結構]
數據流描述: 數據流名，說明，數據流來源，數據流去向， 組成:[數據結構]，平均流量，高峰期流量
數據存儲描述: 數據存儲名，說明，編號，流入的數據流，流出的數據流，組成:[數據結構]，數據量，存取方式
處理過程描述: 處理過程名，說明，輸入:[數據流]，輸出:[數據流]，處理:[簡要說明]
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解資料庫的人都明確如何從資料庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個欄位的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標準的對象命名規范
資料庫各種對象的命名必須規范。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
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2. 表和欄位的設計(資料庫邏輯設計)
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除資料庫中的數據冗餘。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form(3NF)通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標準的資料庫的表設計原則是：「One Fact in One Place」即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
2) 數據驅動
採用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源(文件、XML 文檔、其他資料庫等)，不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持的表裡。如果用戶界面執行工作流之類的任務(發送郵件、列印信箋、修改記錄狀態等)，那麼產生工作流的數據也可以存放在資料庫里。角色許可權管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計資料庫的時候考慮到哪些數據欄位將來可能會發生變更。
4) 表名、報表名和查詢名的命名規范
(採用前綴命名)檢查表名、報表名和查詢名之間的命名規范。你可能會很快就被這些不同的資料庫要素的名稱搞糊塗了。你可以統一地命名這些資料庫的不同組成部分，至少你應該在這些對象名字的開頭用 Table、Query 或者 Report 等前綴加以區別。如果採用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符號來標識對象(比如 tbl_Employees)。用 sp_company 標識存儲過程，用 udf_ (或者類似的標記)標識自定義編寫的函數。
欄位設計原則：
1) 每個表中都應該添加的3 個有用的欄位。
dRecordCreationDate，在SQL Server 下默認為GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT USER
nRecordVersion，記錄的版本標記;有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因
時效性數據應包括「最近更新日期/時間」欄位。時間標記對查找數據問題的原因、按日期重新處理/重載數據和清除舊數據特別有用。
2) 對地址和電話採用多個欄位
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
3) 表內的列[欄位]的命名規則(採用前綴/後綴命名)、採用有意義的欄位名
對列[欄位]名應該採用標準的前綴和後綴。如鍵是數字類型：用 _N 後綴;字元類型：_C 後綴;日期類型：_D 後綴。再如，假如你的表裡有好多「money」欄位，你不妨給每個列[欄位]增加一個 _M 後綴。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
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假設有兩個表：
Customer 和 Order。Customer 表的前綴是 cu_，所以該表內的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前綴是 or_，所以子段名是：
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
這樣從資料庫中選出全部數據的 SQL 語句可以寫成如下所示：
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在沒有這些前綴的情況下則寫成這個樣子(用別名來區分)：
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 個 SQL 語句沒少鍵入多少字元。但如果查詢涉及到 5 個表乃至更多的列[欄位]你就知道這個技巧多有用了。
5) 選擇數字類型和文本類型的長度應盡量充足
假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把資料庫表欄位的長度設為12 或者13 個字元長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個資料庫就可以實現資料庫規模的增長了。
6) 增加刪除標記欄位
在表中包含一個「刪除標記」欄位，這樣就可以把行標記為刪除。在關系資料庫里不要單獨刪除某一行;最好採用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。
7) 提防大小寫混用的對象名和特殊字元
採用全部大寫而且包含下劃符的名字具有更好的可讀性(CUSTOMER_DATA)，絕對不要在對象名的字元之間留空格。
8) 小心保留詞
要保證你的欄位名沒有和保留詞、資料庫系統或者常用訪問方法沖突，比如，用 DESC 作為說明欄位名。後果可想而知!DESC 是 DESCENDING 縮寫後的保留詞。表裡的一個 SELECT * 語句倒是能用，但得到的卻是一大堆毫無用處的信息。
9) 保持欄位名和類型的一致性
在命名欄位並為其指定數據類型的時候一定要保證一致性。假如欄位在表1中叫做「agreement_number」，就別在表2里把名字改成 「ref1」。假如數據類型在表1里是整數，那在表2里可就別變成字元型了。當然在表1(ABC)有處鍵ID，則為了可讀性，在表2做關聯時可以命名為 ABC_ID。
10) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
作者: 小靈, 出處:論壇, 責任編輯: 李書琴, 2007-09-27 15:17
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3. 選擇鍵和索引(資料庫邏輯設計)
參考：《SQL優化-索引》一文
4. 數據完整性設計(資料庫邏輯設計)
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除;受限刪除;置空值
父表中插入數據：受限插入;遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新;受限更新;置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制(約束規則)和觸發器實現機制用戶定義完整性：
NOT NULL;CHECK;觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
採用資料庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。不要依賴於商務層保證數據完整性;它不能保證表之間(外鍵) 的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。如果你在數據層確實採用了約束，你要保證有辦法把更新不能通過約束檢查的原因採用用戶理解的語言通知用戶界面。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入資料庫之前將其剔除。激活資料庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 採用視圖
為了在資料庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理資料庫變更時給你提供了更多的自由。
6) 分布式數據系統
對分布式系統而言，在你決定是否在各個站點復制所有數據還是把數據保存在一個地方之前應該估計一下未來 5 年或者 10 年的數據量。當你把數據傳送到其他站點的時候，最好在資料庫欄位中設置一些標記，在目的站點收到你的數據之後更新你的標記。為了進行這種數據傳輸，請寫下你自己的批處理或者調度程序以特定時間間隔運行而不要讓用戶在每天的工作後傳輸數據。本地拷貝你的維護數據，比如計算常數和利息率等，設置版本號保證數據在每個站點都完全一致。
7) 關系
如果兩個實體之間存在多對一關系，而且還有可能轉化為多對多關系，那麼你最好一開始就設置成多對多關系。從現有的多對一關系轉變為多對多關系比一開始就是多對多關系要難得多。
8) 給數據保有和恢復制定計劃
考慮數據保存策略並包含在設計過程中，預先設計你的數據恢復過程。採用可以發布給用戶/開發人員的數據字典實現方便的數據識別同時保證對數據源文檔化。編寫在線更新來「更新查詢」供以後萬一數據丟失可以重新處理更新。
9) 用存儲過程讓系統做重活
提供一整套常規的存儲過程來訪問各組以便加快速度和簡化客戶程序代碼的開發。資料庫不只是一個存放數據的地方，它也是簡化編碼之地。
本文詳細解析了資料庫設計過程、設計技巧以及總結了資料庫命名規范……
5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要採用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語(或者其他任何語言)而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般資料庫信息非常有用。在這個表裡存放資料庫當前版本、最近檢查/修復(對Access)、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤資料庫，當客戶抱怨他們的資料庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/伺服器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在資料庫中引入版本控制機制來確定使用中的資料庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改資料庫結構。把版本信息直接存放到資料庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
採用給表、列、觸發器等加註釋的 資料庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對資料庫文檔化，或者在資料庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂資料庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據欄位。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新資料庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查資料庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查資料庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。
三、資料庫命名規范
1. 實體(表)的命名
1) 表以名詞或名詞短語命名，確定表名是採用復數還是單數形式，此外給表的別名定義簡單規則(比方說，如果表名是一個單詞，別名就取單詞的前4 個字母;如果表名是兩個單詞，就各取兩個單詞的前兩個字母組成4 個字母長的別名;如果表的名字由3 個單片語成，從頭兩個單詞中各取一個然後從最後一個單詞中再取出兩個字母，結果還是組成4 字母長的別名，其餘依次類推)
對工作用表來說，表名可以加上前綴WORK_ 後面附上採用該表的應用程序的名字。在命名過程當中，根據語義拼湊縮寫即可。注意：將欄位名稱會統一成大寫或者小寫中的一種，故中間加上下劃線。
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舉例：
定義的縮寫 Sales: Sal 銷售;
Order: Ord 訂單;
Detail: Dtl 明細;
則銷售訂單明細表命名為：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是欄位的名稱僅有一個單詞，那麼建議不使用縮寫，而是用完整的單詞。
舉例：
定義的縮寫 Material Ma 物品;
物品表名為：Material, 而不是 Ma.
但是欄位物品編碼則是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存儲值列表的表前面加上前綴Z
目的是將這些值列表類排序在資料庫最後。
4) 所有的冗餘類的命名(主要是累計表)前面加上前綴X
冗餘類是為了提高資料庫效率，非規范化資料庫的時候加入的欄位或者表
5) 關聯類通過用下劃線連接兩個基本類之後，再加前綴R的方式命名,後面按照字母順序羅列兩個表名或者表名的縮寫。
關聯表用於保存多對多關系。
如果被關聯的表名大於10個字母，必須將原來的表名的進行縮寫。如果沒有其他原因，建議都使用縮寫。
舉例：表Object與自身存在多對多的關系,則保存多對多關系的表命名為：R_Object;
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2. 屬性(列)的命名
1) 採用有意義的列名
表內的列要針對鍵採用一整套設計規則。每一個表都將有一個自動ID作為主健,邏輯上的主健作為第一組候選主健來定義;
A、如果是資料庫自動生成的編碼，統一命名為：ID
B、如果是自定義的邏輯上的編碼則用縮寫加「ID」的方法命名，即「XXXX_ID」
C、如果鍵是數字類型，你可以用_NO 作為後綴;
D、如果是字元類型則可以採用_CODE 後綴
E、對列名應該採用標準的前綴和後綴。
舉例：銷售訂單的編號欄位命名：Sal_Ord_ID;如果還存在一個資料庫生成的自動編號，則命名為：ID。
2) 所有的屬性加上有關類型的後綴
注意，如果還需要其它的後綴，都放在類型後綴之前。
注: 數據類型是文本的欄位，類型後綴TX可以不寫。有些類型比較明顯的欄位，可以不寫類型後綴。
3) 採用前綴命名
給每個表的列名都採用統一的前綴，那麼在編寫SQL表達式的時候會得到大大的簡化。這樣做也確實有缺點，比如破壞了自動表連接工具的作用，後者把公共列名同某些資料庫聯系起來。
3. 視圖的命名
1) 視圖以V作為前綴，其他命名規則和表的命名類似;
2) 命名應盡量體現各視圖的功能。
4. 觸發器的命名(盡量不使用)
觸發器以TR作為前綴，觸發器名為相應的表名加上後綴，Insert觸發器加'_I'，Delete觸發器加'_D'，Update觸發器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存儲過程名
存儲過程應以'UP_'開頭，和系統的存儲過程區分，後續部分主要以動賓形式構成，並用下劃線分割各個組成部分。如增加代理商的帳戶的存儲過程為'UP_Ins_Agent_Account'。
6. 變數名
變數名採用小寫，若屬於片語形式，用下劃線分隔每個單詞，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事項
1) 以上命名都不得超過30個字元的系統限制。變數名的長度限制為29(不包括標識字元@)。
2) 數據對象、變數的命名都採用英文字元，禁止使用中文命名。絕對不要在對象名的字元之間留空格。
3) 小心保留詞，要保證你的欄位名沒有和保留詞、資料庫系統或者常用訪問方法沖突
4) 保持欄位名和類型的一致性，在命名欄位並為其指定數據類型的時候一定要保證一致性。假如數據類型在一個表裡是整數，那在另一個表裡可就別變成字元型了。
⑼ 在資料庫中什麼叫內嵌實體、什麼是實體，實例、關系分別要具體的定義
實體是 something of significance to the business usually a noun and can be listed ,an object exists and distinguished from other objects
實例是實體的具體的例子。
關系是用來連接實體的。