① 資料庫設計過程包括幾個主要階段哪些階段獨立於資料庫管理系統哪些階段依賴於資料庫管理系統
資料庫設計階段包括五個階段，分別是：需求分析階段、概念結構設計階段、邏輯結構設計階段、物理設計階段、資料庫實施階段、資料庫運行和維護階段。
獨立於資料庫管理系統的是：需求分析階段，概念設計階段，邏輯設計階段，物理設計階段。
依賴於資料庫管理系統的是：實施階段，運行和維護階段。
資料庫設計是建立資料庫及其應用系統的技術，是信息系統開發和建設中的核心技術。由於資料庫應用系統的復雜性，為了支持相關程序運行，資料庫設計就變得異常復雜。
因此最佳設計不可能一蹴而就，而只能是一種「反復探尋，逐步求精」的過程，也就是規劃和結構化資料庫中的數據對象以及這些數據對象之間關系的過程。
(1)資料庫設計規劃擴展閱讀：
形成過程
1、需求分析階段：綜合各個用戶的應用需求(數據流程圖(DFD)。
2、概念設計階段：形成獨立於機器特點，獨立於各個DBMS產品的概念模式(E-R圖)。
3、邏輯設計階段：首先將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。
4、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，建立索引，形成資料庫內模式。
② 資料庫如何設計
資料庫設計的基本步驟
按照規范設計的方法，考慮資料庫及其應用系統開發全過程，將資料庫設計分為以下6個階段
1.需求分析
2.概念結構設計
3.邏輯結構設計
4.物理結構設計
5.資料庫實施
6.資料庫的運行和維護
資料庫設計通常分為6個階段1分析用戶的需求，包括數據、功能和性能需求；2概念結構設計：主要採用E-R模型進行設計，包括畫E-R圖；3邏輯結構設計：通過將轉換成表，實現從E-R模型到關系模型的轉換；4：主要是為所設計的資料庫選擇合適的和存取路徑；5資料庫的實施：包括編程、測試和試運行；6資料庫運行與維護：系統的運行與資料庫的日常維護。）,主要討論其中的第3個階段,即邏輯設計。
在資料庫設計過程中，需求分析和概念設計可以獨立於任何資料庫管理系統進行，邏輯設計和物理設計與選用的DAMS密切相關。
1.需求分析階段（常用自頂向下）
進行資料庫設計首先必須准確了解和分析用戶需求（包括數據與處理）。需求分析是整個設計過程的基礎，也是最困難，最耗時的一步。需求分析是否做得充分和准確，決定了在其上構建資料庫大廈的速度與質量。需求分析做的不好，會導致整個資料庫設計返工重做。
需求分析的任務，是通過詳細調查現實世界要處理的對象，充分了解原系統工作概況，明確用戶的各種需求，然後在此基礎上確定新的系統功能，新系統還得充分考慮今後可能的擴充與改變，不僅僅能夠按當前應用需求來設計。
調查的重點是，數據與處理。達到信息要求，處理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 結構化分析方法，SA方法從最上層的系統組織結構入手，採用自頂向下，逐層分解的方式分析系統。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系，在SA方法中，處理過程的處理邏輯常常藉助判定表或判定樹來描述。在處理功能逐步分解的同事，系統中的數據也逐級分解，形成若干層次的數據流圖。系統中的數據則藉助數據字典（data dictionary，DD）來描述。數據字典是系統中各類數據描述的集合，數據字典通常包括數據項，數據結構，數據流，數據存儲，和處理過程5個階段。
2.概念結構設計階段（常用自底向上）
概念結構設計是整個資料庫設計的關鍵，它通過對用戶需求進行綜合，歸納與抽象，形成了一個獨立於具體DBMS的概念模型。
設計概念結構通常有四類方法：
自頂向下。即首先定義全局概念結構的框架，再逐步細化。
自底向上。即首先定義各局部應用的概念結構，然後再將他們集成起來，得到全局概念結構。
逐步擴張。首先定義最重要的核心概念結構，然後向外擴張，以滾雪球的方式逐步生成其他的概念結構，直至總體概念結構。
混合策略。即自頂向下和自底向上相結合。
- 需要注意：
- ● 在確定支持數據時，請一定要參考你之前所確定的宏觀行為，以清楚如何利用這些數據。
- ● 比如，如果你知道你需要所有員工的按姓氏排序的列表，確保你將支持數據分解為名字與姓氏，這比簡單地提供一個名字會更好。
- ● 你所選擇的名稱最好保持一致性。這將更易於維護資料庫，也更易於閱讀所輸出的報表。
- ● 比如，如果你在某些地方用了一個縮寫名稱Emp_status，你就不應該在另外一個地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，這些名稱應當是Emp_status及Emp_id。
- ● 數據是否與正確的table相對應無關緊要，你可以根據自己的喜好來定。在下節中，你會通過測試對此作出判斷。
3.邏輯結構設計階段（E-R圖）
邏輯結構設計是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型，並將進行優化。
在這階段，E-R圖顯得異常重要。大家要學會各個實體定義的屬性來畫出總體的E-R圖。
各分E-R圖之間的沖突主要有三類：屬性沖突，命名沖突，和結構沖突。
E-R圖向關系模型的轉換，要解決的問題是如何將實體性和實體間的聯系轉換為關系模式，如何確定這些關系模式的屬性和碼。
4.物理設計階段
物理設計是為邏輯數據結構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）。
首先要對運行的事務詳細分析，獲得選擇物理資料庫設計所需要的參數，其次，要充分了解所用的RDBMS的內部特徵，特別是系統提供的存取方法和存儲結構。
常用的存取方法有三類：1.索引方法，目前主要是B+樹索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
5.資料庫實施階段
資料庫實施階段，設計人員運營DBMS提供的資料庫語言（如sql）及其宿主語言，根據邏輯設計和物理設計的結果建立資料庫，編制和調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。
6.資料庫運行和維護階段
資料庫應用系統經過試運行後，即可投入正式運行，在資料庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價，調整，修改。
資料庫設計5步驟
Five Steps to design the Database
1.確定entities及relationships
a)明確宏觀行為。資料庫是用來做什麼的？比如，管理雇員的信息。
b)確定entities。對於一系列的行為，確定所管理信息所涉及到的主題范圍。這將變成table。比如，僱用員工，指定具體部門，確定技能等級。
c)確定relationships。分析行為，確定tables之間有何種關系。比如，部門與雇員之間存在一種關系。給這種關系命名。
d)細化行為。從宏觀行為開始，現在仔細檢查這些行為，看有哪些行為能轉為微觀行為。比如，管理雇員的信息可細化為：
· 增加新員工
· 修改存在員工信息
· 刪除調走的員工
e)確定業務規則。分析業務規則，確定你要採取哪種。比如，可能有這樣一種規則，一個部門有且只能有一個部門領導。這些規則將被設計到資料庫的結構中。
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範例：
ACME是一個小公司，在5個地方都設有辦事處。當前，有75名員工。公司准備快速擴大規模，劃分了9個部門，每個部門都有其領導。
為有助於尋求新的員工，人事部門規劃了68種技能，為將來人事管理作好准備。員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。
定義宏觀行為
一些ACME公司的宏觀行為包括：
● 招聘員工
● 解僱員工
● 管理員工個人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位員工有哪些技能
● 管理部門信息
● 管理辦事處信息
確定entities及relationships
我們可以確定要存放信息的主題領域(表)及其關系，並創建一個基於宏觀行為及描述的圖表。
我們用方框來代表table，用菱形代表relationship。我們可以確定哪些relationship是一對多，一對一，及多對多。
這是一個E-R草圖，以後會細化。
細化宏觀行為
以下微觀行為基於上面宏觀行為而形成：
● 增加或刪除一個員工
● 增加或刪除一個辦事處
● 列出一個部門中的所有員工
● 增加一項技能
● 增加一個員工的一項技能
● 確定一個員工的技能
● 確定一個員工每項技能的等級
● 確定所有擁有相同等級的某項技能的員工
● 修改員工的技能等級
這些微觀行為可用來確定需要哪些table或relationship。
確定業務規則
業務規則常用於確定一對多，一對一，及多對多關系。
相關的業務規則可能有：
● 現在有5個辦事處；最多允許擴展到10個。
● 員工可以改變部門或辦事處
● 每個部門有一個部門領導
● 每個辦事處至多有3個電話號碼
● 每個電話號碼有一個或多個擴展
● 員工被招進時，每一種技能的專業等級都被確定。
● 每位員工擁有3到20個技能
● 某位員工可能被安排在一個辦事處，也可能不安排辦事處。
2.確定所需數據
要確定所需數據：
a)確定支持數據
b)列出所要跟蹤的所有數據。描述table(主題)的數據回答這些問題：誰，什麼，哪裡，何時，以及為什麼
c)為每個table建立數據
d)列出每個table目前看起來合適的可用數據
e)為每個relationship設置數據
f)如果有，為每個relationship列出適用的數據
確定支持數據
你所確定的支持數據將會成為table中的欄位名。比如，下列數據將適用於表Employee，表Skill，表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
Department
Office
Address
如果將這些數據畫成圖表，就像：
3.標准化數據
標准化是你用以消除數據冗餘及確保數據與正確的table或relationship相關聯的一系列測試。共有5個測試。本節中，我們將討論經常使用的3個。
關於標准化測試的更多信息，請參考有關資料庫設計的書籍。
標准化格式
標准化格式是標准化數據的常用測試方式。你的數據通過第一遍測試後，就被認為是達到第一標准化格式；通過第二遍測試，達到第二標准化格式；通過第三遍測試，達到第三標准化格式。
如何標准格式：
1． 列出數據
2． 為每個表確定至少一個鍵。每個表必須有一個主鍵。
3． 確定relationships的鍵。relationships的鍵是連接兩個表的鍵。
4． 檢查支持數據列表中的計算數據。計算數據通常不保存在資料庫中。
5． 將數據放在第一遍的標准化格式中：
6． 從tables及relationships除去重復的數據。
7． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
8． 將數據放在第二遍的標准化格式中：
9． 用多於一個以上的鍵確定tables及relationships。
10． 除去只依賴於鍵一部分的數據。
11． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
12． 將數據放在第三遍的標准化格式中：
13． 除去那些依賴於tables或relationships中其他數據，並且不是鍵的數據。
14． 以你所除去數據創建一個或更多的tables及relationships。
數據與鍵
在你開始標准化（測試數據）前，簡單地列出數據，並為每張表確定一個唯一的主鍵。這個鍵可以由一個欄位或幾個欄位（連鎖鍵）組成。
主鍵是一張表中唯一區分各行的一組欄位。Employee表的主鍵是Employee ID欄位。Works In relationship中的主鍵包括Office Code及Employee ID欄位。給資料庫中每一relationship給出一個鍵，從其所連接的每一個table中抽取其鍵產生。
RelationShip
Key
Office
*Office code
Office address
Phone number
Works in
*Office code
*Employee ID
Department
*Department ID
Department name
Heads
*Department ID
*Employee ID
Assoc with
*Department ID
*EmployeeID
Skill
*Skill ID
Skill name
Skill description
Expert In
*Skill ID
*Employee ID
Skill level
Date acquired
Employee
*Employee ID
Last Name
First Name
Social security number
Employee street
Employee city
Employee state
Employee phone
Date of birth
將數據放在第一遍的標准化格式中
● 除去重復的組
● 要測試第一遍標准化格式，除去重復的組，並將它們放進他們各自的一張表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重復。（一個工作人員可以有多於一個的電話號碼。）將重復的組除去，創建一個名為Telephone的新表。在Telephone與Office創建一個名為Associated With的relationship。
將數據放在第二遍的標准化格式中
● 除去那些不依賴於整個鍵的數據。
● 只看那些有一個以上鍵的tables及relationships。要測試第二遍標准化格式，除去那些不依賴於整個鍵的任何數據（組成鍵的所有欄位）。
● 在此例中，原Employee表有一個由兩個欄位組成的鍵。一些數據不依賴於整個鍵；例如，department name只依賴於其中一個鍵（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee數據並不依賴於它，應移至一個名為Department的新表中，並為Employee及Department建立一個名為Assigned To的relationship。
將數據放在第三遍的標准化格式中
● 除去那些不直接依賴於鍵的數據。
● 要測試第三遍標准化格式，除去那些不是直接依賴於鍵，而是依賴於其他數據的數據。
● 在此例中，原Employee表有依賴於其鍵（Employee ID）的數據。然而，office location及office phone依賴於其他欄位，即Office Code。它們不直接依賴於Employee ID鍵。將這組數據，包括Office Code，移至一個名為Office的新表中，並為Employee及Office建立一個名為Works In的relationship。
4.考量關系
當你完成標准化進程後，你的設計已經差不多完成了。你所需要做的，就是考量關系。
考量帶有數據的關系
你的一些relationship可能集含有數據。這經常發生在多對多的關系中。
遇到這種情況，將relationship轉化為一個table。relationship的鍵依舊成為table中的鍵。
考量沒有數據的關系
要實現沒有數據的關系，你需要定義外部鍵。外部鍵是含有另外一個表中主鍵的一個或多個欄位。外部鍵使你能同時連接多表數據。
有一些基本原則能幫助你決定將這些鍵放在哪裡：
一對多在一對多關系中，「一」中的主鍵放在「多」中。此例中，外部鍵放在Employee表中。
一對一在一對一關系中，外部鍵可以放進任一表中。如果必須要放在某一邊，而不能放在另一邊，應該放在必須的一邊。此例中，外部鍵（Head ID）在Department表中，因為這是必需的。
多對多在多對多關系中，用兩個外部鍵來創建一個新表。已存的舊表通過這個新表來發生聯系。
5.檢驗設計
在你完成設計之前，你需要確保它滿足你的需要。檢查你在一開始時所定義的行為，確認你可以獲取行為所需要的所有數據：
● 你能找到一個路徑來等到你所需要的所有信息嗎？
● 設計是否滿足了你的需要？
● 所有需要的數據都可用嗎？
如果你對以上的問題都回答是，你已經差不多完成設計了。
最終設計
最終設計看起來就像這樣：
設計資料庫的表屬性
資料庫設計需要確定有什麼表，每張表有什麼欄位。此節討論如何指定各欄位的屬性。
對於每一欄位，你必須決定欄位名，數據類型及大小，是否允許NULL值，以及你是否希望資料庫限制欄位中所允許的值。
選擇欄位名
欄位名可以是字母、數字或符號的任意組合。然而，如果欄位名包括了字母、數字或下劃線、或並不以字母打頭，或者它是個關鍵字（詳見關鍵字表），那麼當使用欄位名稱時，必須用雙引號括起來。
為欄位選擇數據類型
SQL Anywhere支持的數據類型包括：
整數（int, integer, smallint）
小數（decimal, numeric）
浮點數（float, double）
字元型（char, varchar, long varchar）
二進制數據類型（binary, long binary）
日期/時間類型（date, time, timestamp）
用戶自定義類型
關於數據類型的內容，請參見「SQL Anywhere數據類型」一節。欄位的數據類型影響欄位的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此欄位可以容納32,767的整數。INTEGER可以容納2,147,483,647的整數。對CHAR來講，欄位的最大值必須指定。
長二進制的數據類型可用來在資料庫中保存例如圖像(如點陣圖)或者文字編輯文檔。這些類型的信息通常被稱為二進制大型對象，或者BLOBS。
關於每一數據類型的完整描述，見「SQL Anywhere數據類型」。
③ 試述資料庫設計的過程，結構設計中各階段的主要工作及設計結果。
資料庫設計步驟：1規劃 2需求分析 3概念設計 4邏輯結構設計 5資料庫的物理設計 6資料庫的實現 7資料庫的運行與維護
第一步，規劃。規劃階段的主要任務是進行建立資料庫的必要性及可行性分析。如系統調查（即對企業全面調查，畫出組織層次圖，以了企業組織結構），可行性分析，確定DBS（資料庫系統）的總目標和制定項目開發計劃。
第二步，需求分析。需求分析階段應該對系統的整個應用情況作全面的、詳細的調查，確定企業組織的目標，收集支持系統總的設計目標的基礎數據和對這些數據的要求，確定用戶的需求，並把這些要求寫成用戶和資料庫設計者都能夠接受的需求分析報告。這一階段的工作只要有，分析用戶活動，產生業務流程圖；確定系統范圍，產生體統范圍圖；分析用戶活動涉及的數據，產生數據流程圖；分析系統數據，產生數據字典。
第三步，概念設計。概念設計的目標是產生反應企業組織信息需求的資料庫概念結構,即設計出獨立與計算機硬體和DBMS（資料庫管理系統）的概念模式。E-R模型是主要設計工具。
第四步，邏輯結構設計。其目的是把概念設計階段設計好的全局E-R模式轉換成與選用的具體機器上的DBMS所支持的數據模型相符合的邏輯結構（包括資料庫模式和外模式）。
第五步，資料庫的物理設計。對於給定的數據模型選取一個最適合應用應用環境的物理結構的過程。資料庫的物理結構主要指資料庫的存儲記錄格式、存儲記錄安排和存取方法，完全依賴於給定的硬體環境赫爾資料庫產品。
第六步，資料庫的實現。該階段主要有3項工作：1建立實際資料庫結構 2裝入試驗數據對應用程序進行調試 3裝入實際數據，進入試運行狀態。
第七步，資料庫的運行與維護。資料庫系統的正式運行，標志著資料庫設計與應用開發工作的結束和維護階段的開始，該階段有4項任務：1維護資料庫的安全性與完整性 2監測並改善資料庫運行性能 3根據用戶要求對資料庫現有功能進行擴充 4及時改正運行中發現的系統錯誤。
④ 說明在創建資料庫時如何合理規劃資料庫的物理存儲結構和邏輯存儲結構
Oracle資料庫的邏輯結構和物理結構
Oracle 資料庫的邏輯結構是由一些資料庫對象組成，如資料庫表空間、表、索引、段、視圖、存儲過程、觸發器等。資料庫的邏輯存儲結構(表空間等)決定了資料庫的物理空間是如何被使用的，資料庫對象如表、索引等分布在各個表空間中。
Oracle 資料庫的物理結構從操作系統一級查看，是由一個個的文件組成，從物理上可劃分為:數據文件、日誌文件、控制文件和參數文件。數據文件中存放了所有的數據信息;日誌文件存放資料庫運行期間產生的日誌信息，它被重復覆蓋使用，若不採用歸檔方式的話，已被覆蓋的日誌信息將無法恢復;控制文件記錄了整個資料庫的關鍵結構信息，它若被破壞，整個資料庫將無法工作和恢復;參數文件中設置了很多Oracle 資料庫的配置參數，當資料庫啟動時，會讀取這些信息。
邏輯結構的優化
邏輯結構優化用通俗的話來說就是通過增加、減少或調整邏輯結構來提高應用的效率，下面通過對基本表的設計及索引、聚簇的討論來分析ORACLE邏輯結構的優化。
1、基本表擴展
資料庫性能包括存儲空間需求量的大小和查詢響應時間的長短兩個方面。為了優化資料庫性能，需要對資料庫中的表進行規范化。一般來說，邏輯資料庫設計滿足第三範式的表結構容易維護且基本滿足實際應用的要求。所以，實際應用中一般都按照第三範式的標准進行規范化，從而保證了資料庫的一致性和完整性，設計人員往往會設計過多的表間關聯，以盡可能地降低數據冗餘。但在實際應用中這種做法有時不利於系統運行性能的優化:如過程從多表獲取數據時引發大量的連接操作，在需要部分數據時要掃描整個表等，這都消耗了磁碟的I/O 和CPU 時間。
為解決這一問題，在設計表時應同時考慮對某些表進行反規范化，方法有以下幾種:一是分割表。分割表可分為水平分割表和垂直分割表兩種:水平分割是按照行將一個表分割為多個表，這可以提高每個表的查詢速度，但查詢、更新時要選擇不同的表，統計時要匯總多個表，因此應用程序會更復雜。垂直分割是對於一個列很多的表，若某些列的訪問頻率遠遠高於其它列，就可以將主鍵和這些列作為一個表，將主鍵和其它列作為另外一個表。通過減少列的寬度，增加了每個數據頁的行數，一次I/O就可以掃描更多的行，從而提高了訪問每一個表的速度。但是由於造成了多表連接，所以應該在同時查詢或更新不同分割表中的列的情況比較少的情況下使用。二是保留冗餘列。當兩個或多個表在查詢中經常需要連接時，可以在其中一個表上增加若干冗餘的列，以避免表之間的連接過於頻繁，一般在冗餘列的數據不經常變動的情況下使用。三是增加派生列。派生列是由表中的其它多個列的計算所得，增加派生列可以減少統計運算，在數據匯總時可以大大縮短運算時間。
因此，在資料庫的設計中，數據應當按兩種類別進行組織:頻繁訪問的數據和頻繁修改的數據。對於頻繁訪問但是不頻繁修改的數據，內部設計應當物理不規范化。對於頻繁修改但並不頻繁訪問的數據，內部設計應當物理規范化。有時還需將規范化的表作為邏輯資料庫設計的基礎，然後再根據整個應用系統的需要，物理地非規范化數據。規范與反規范都是建立在實際的操作基礎之上的約束，脫離了實際兩者都沒有意義。只有把兩者合理地結合在一起，才能相互補充，發揮各自的優點。
2、索引和聚簇
創建索引是提高檢索效率最有效的方法之一，索引把表中的邏輯值映射到安全的RowID，能快速定位數據的物理地址，可以大大加快資料庫的查詢速度，一個建有合理索引的資料庫應用系統可能比一個沒有建立索引的資料庫應用系統效率高幾十倍，但並不是索引越多越好，在那些經常需要修改的數據列上建立索引，將導致索引B*樹的不斷重組，造成系統性能的下降和存儲空間的浪費。對於一個大型表建立的索引，有時並不能改善數據查詢速度，反而會影響整個資料庫的性能。這主要是和SGA的數據管理方式有關，Oracle在進行數據塊高速緩存管理時，索引數據比普通數據具有更高的駐留許可權，在進行空間競爭時，Oracle會先移出普通數據，對建有索引的大型表進行數據查詢時，索引數據可能會用完所有的數據塊緩存空間，Oracle不得不頻繁地進行磁碟讀寫來獲取數據，所以，在對一個大型表進行分區之後，可以根據相應的分區建立分區索引。
Oracle提供了另一種方法來提高查詢速度，就是聚簇(Cluster)。所謂聚簇，簡單地說就是把幾個表放在一起，按一定公共屬性混合存放。聚簇根據共同碼值將多個表的數據存儲在同一個Oracle塊中，這時檢索一組Oracle塊就同時得到兩個表的數據，這樣就可以減少需要存儲的Oracle塊，從而提高應用程序的性能。
對於邏輯結構的優化，還應將表數據和索引數據分開表空間存儲，分別使用獨立的表空間。因為如果將表數據和索引數據放在一起，表數據的I/O操作和索引的I/O操作將產生影響系統性能的I/O競爭，降低系統的響應效率。將表數據和索引數據存放在不同的表空間中，並在物理層面將這兩個表空間的數據文件放在不同的物理磁碟上，就可以避免這種競爭了。
物理結構的優化
資料庫的數據最終是存儲在物理磁碟上的，對數據進行訪問就是對這些物理磁碟進行讀寫，因此對於這些物理存儲的優化是系統優化的一個重要部分。對於物理存儲結構優化，主要是合理地分配邏輯結構的物理存儲地址，這樣雖不能減少對物理存儲的讀寫次數，但卻可以使這些讀寫盡量並行，減少磁碟讀寫競爭，從而提高效率，也可以通過對物理存儲進行精密的計算減少不必要的物理存儲結構擴充，從而提高系統利用率。
1、磁碟讀寫並行優化
對於資料庫的物理讀寫，Oracle系統本身會進行盡可能的並行優化，例如在一個最簡單的表檢索操作中，如果表結構和檢索域上的索引不在一個物理結構上，那麼在檢索的過程中，對索引的檢索和對表的檢索就是並行進行的。
2、操作並行優化
操作並行的優化是基於操作語句的統計結果，首先是統計各個表的訪問頻率，表之間的連接頻率，根據這些數據按如下原則分配表空間和物理磁碟，減少系統進程和用戶進程的磁碟I/O競爭;把需要連接的表格在表空間/物理磁碟上分開;把高頻訪問的表格在表空間/物理磁碟上分開;把經常需要進行檢索的表格的表結構和索引在表空間/物理磁碟上分開。
3、減少存儲結構擴展
如果應用系統的資料庫比較脆弱，並在不斷地增長或縮小，這樣的系統在非動態變化周期內效率合理，但是當在動態變化周期內的時候，性能卻很差，這是由於Oracle的動態擴展造成的。在動態擴張的過程中，Oracle必須根據存儲的要求，在創建行、行變化獲取預設值時，擴展和分配新的存儲空間，而且表格的擴展往往並不是事情的終結，還可能導致數據文件、表空間的增長，這些擴展會導致在線系統反應緩慢。對於這樣的系統，最好的辦法就是在建立的時候預先分配足夠的大小和合適的增長幅度。在一個對象建立的時候要根據應用充分地計算他們的大小，然後再根據這些數據來定義對象Initial、Next和Minextents的值，使資料庫在物理存儲上和動態增長次數上達到一個比較好的平衡點，使這些對象既不經常發生增長，也不過多地佔用資料庫。
⑤ 求高手詳細解釋數據規劃和資料庫規劃/設計的區別，不要百度百科裡那種模稜兩可的答案，最好有自己見解的
我也說不明白，大概理解是這樣：
數據存儲過程-----數據邏輯------數據表----數據透視
大型的資料庫是用Oracle來完成的，SQL中也包括這種做法，
1. 按周期備份資料庫，按數據邏輯備份資料庫，按自動編號記錄數據變更痕跡，這是第一層
2. 用數據邏輯來建立數據表，如工廠的切割BOMB生產物料清單，銀行的業主基本資料
3. 數據表層是記錄資料的
4. 數據透視是分析數據的
數據表就象大樹上的葉子，數據透視是樹枝，邏輯是他的神經系統，存儲過程是他的根。所以前期規劃應該是搭建伺服器，建立表存儲過程規則和主表索引，子表索引，自動編號過程
第二個過程搜集基礎資料，做物料清單、基礎信息，進入數據調查階段，規范層次邏輯
第三步就要建立數據表了，實施數據表建立和軟體部署，發布軟體
第四步進入測試階段，建立數據透視，搜集資料重新按照實際應用製作客戶端和伺服器應用程序，搭建三層結構，並且建立數據許可權，這一步最重要。
我是這么做的
⑥ .資料庫設計分為幾個階段,各階段的任務是什麼
按照規范的設計方法，一個完整的資料庫設計一般分為需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計、資料庫物理設計、資料庫的實施、資料庫運行與維護六個階段：
各階段的任務如下：
1、需求分析：分析用戶的需求，包括數據、功能和性能需求；
拓展資料：
資料庫設計(Database Design)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，使之能夠有效地存儲數據，滿足各種用戶的應用需求(信息要求和處理要求)。在資料庫領域內，常常把使用資料庫的各類系統統稱為資料庫應用系統。
資料庫設計是建立資料庫及其應用系統的技術，是信息系統開發和建設中的核心技術。由於資料庫應用系統的復雜性，為了支持相關程序運行，資料庫設計就變得異常復雜，因此最佳設計不可能一蹴而就，而只能是一種"反復探尋，逐步求精"的過程，也就是規劃和結構化資料庫中的數據對象以及這些數據對象之間關系的過程。
⑦ 資料庫設計的基本步驟
資料庫設計的基本步驟如下：
1、安裝並打開MySQL WorkBench軟體以後，在軟體的左側邊欄有三個選項，分別是對應「連接資料庫」、「設計資料庫」、「遷移資料庫」的功能。這類選擇第二項，設計資料庫，點擊右邊的「＋」號，創建models。
⑧ 簡述資料庫應用系統的設計步驟
資料庫設計的基本步驟：
1、系統需求分析與設計。
2、概念結構分析與設計。
3、邏輯結構分析與設計。
4、物理結構分析與設計。
5、系統實施。
6、系統維護。
(8)資料庫設計規劃擴展閱讀：
資料庫設計技巧：
1、原始文件與實體的關系
它可以是一對一，一對多，多對多的關系。一般來說，它們是一對一的關系：一個原始文檔只對應於一個實體。在特殊情況下，它們可以是一對多或多對一關系，即一個原始文檔對應於多個實體，或者多個原始文檔對應於一個實體。
這里的實體可以理解為基本表。在對應關系明確後，對輸入介面的設計非常有利。
2、主鍵和外鍵
一般來說，實體不能既沒有主鍵也沒有外鍵。在E－R圖中，葉中的實體可以定義主鍵或不定義主鍵（因為它沒有子代），但它必須有外鍵（因為它有父項）。
主鍵和外鍵的設計在全局資料庫的設計中起著重要的作用。當全球資料庫的設計完成後，一位美國資料庫設計專家說：「鑰匙無處不在，只有鑰匙。」。這是他資料庫設計的經驗，也體現了他對信息系統核心（數據模型）高度抽象的理念。
因為：主鍵是一個高度抽象的實體。主鍵和外鍵的配對表示實體之間的連接。
3、基本表的屬性
基本表不同於中間表和臨時表，因為它具有以下四個特點：
原子性。基本表中的欄位不可分解。
原始主義。基本表中的記錄是原始數據（基本數據）的記錄。
演繹的。所有輸出數據都可以從基本表和代碼表中的數據導出。
穩定。基本表的結構比較穩定，表中的記錄要長期保存。
在了解基本表的性質之後，在設計資料庫時，可以將基本表與中間表和臨時表區分開來。
⑨ 資料庫規劃一般要包含那些內容
DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。
一、選擇合適的語言與資料庫字元集。
在企業中部署資料庫的時候，首先需要在操作系統上安裝資料庫。而在安裝資料庫的時候，需要選擇安裝的語言環境。即是以中文狀態下安裝資料庫還是以英文狀態安裝資料庫。如在啟動安裝程序的時，可以利用/i language選項來指定安裝過程中所採用的語言。到目前為止，DB2資料庫已經支持很多種語言。那麼資料庫在安裝過程中，該採用什麼語言呢？筆者建議，只要資料庫管理員有一點英語基礎，最好能夠採用英文語言環境來進行安裝。雖然說現在DB2資料庫的中文語言環境已經設計的比較完善，但是筆者仍然擔心其有一些不知名的漏洞。為此筆者在安裝DB2資料庫的時候，基本上都採用的是英文語言環境來進行安裝。即將語言設置為「EN」，表示英文。提高DB2數據備份與恢復的效率。
另外如果DB2 資料庫中要保存英文以外的數據，或者說用戶會使用不同的字元集訪問資料庫時，還需要在資料庫安裝過程中選擇特定的資料庫字元集。DB2資料庫中的所有字元數據，包括數據字典中的數據，都是存儲在資料庫字元集中的。如果用戶使用不同的字元集訪問資料庫時，資料庫管理員就需要選擇包含所有這些用戶的字元集的超集。只有如此，才能夠確保系統能夠很方便的使用替代字元完成字元的轉換，從而提高資料庫的性能。如果用戶選擇的字元集不對，有可能會出現一些莫名其妙的問題。如一次用戶在安裝資料庫過程中，沒有選擇合適的字元集。雖然在使用的過程中，其存儲中文字元沒有問題。但是當對資料庫採取還原操作時，卻發現還原後的資料庫中有些原來是中文字元的地方，盡然出現了亂碼。這主要就是沒有選擇合適的字元集惹的禍。有時候如果字元集選擇不當的話，從外部數據源(如Excel表格)導入數據的時候，中文數據也會無法順利導入。所以，資料庫管理員在安裝資料庫的時候，需要根據實際企業，來選擇合適的字元集。
二、評估資料庫對象的大小、數量。
DB2資料庫的性能與穩定性直接跟資料庫對象的多少、大小有關。如果對象很少，不復雜，那麼就算不怎麼規劃，也能夠達到比較高的性能。如果對象數據比較多、比較大的話，那麼就需要在資料庫設計之前好好的規劃，否則會在很大程度上影響資料庫的性能與穩定性。其實DB2 資料庫就好像一個倉庫，資料庫中的對象(如索引、數據表、表空間)等等就好像倉庫中的貨物。如果貨物比較少，那麼隨便放放，倉庫都顯得很空曠。貨物尋找起來也會很方便。但是如果貨物數量比較多、比較大，就必須要對其存儲空間進行合理規劃。只有如此才能夠讓倉庫的空間利用率達到最佳狀態。並且貨物的存放有序，在查找起來也特別的方便。筆者這里就以倉庫管理為例，說話該如何做好資料庫對象大小、數量等方便的評估，以及他們對於資料庫性能與穩定性的影響。
1、根據對象大小來規劃存儲空間。在倉庫貨物的擺放上，要根據貨物的大小來規劃存儲空間。或者說要首先防止大的貨物。只有如此空間的利用率才會最高。其實在規劃DB2對象的時候，也是如此。如某些表可能會包含的記錄比較多，屬於大表。此時資料庫管理員就需要考慮，是否將其放置在一個獨立的表空間或者硬碟空間上，以提高數據操作的性能。大表所對應的索引往往也是比較大的。為此在硬體條件允許的情況下，將索引表與數據表分別存放在不同的硬碟上，可以提高資料庫的性能。而對於一些比較小的對象(如數據表)，可以將它們存放在一個表空間中。其實這個表空間就好像倉庫中的一個個紙盒子。將小的對象放入到這個「紙盒子」中，不但不佔空間，而且也容易管理。
2、根據對象的使用頻率來規劃存放空間。在倉庫中擺放物品的時候，往往會把近期就要用到的貨物或者頻繁需要用到的東西放在倉庫門口或者容易拿到的地方。如此在拿這些貨物時就會比較便捷，也不會對其他貨物產生影響。對於DB2資料庫中的對象來說，也是這么一回事。可以將那些訪問量比較大的對象，如索引、數據表，存放在性能比較好的硬碟上或者單獨的硬碟中。此時訪問這些數據，就不會與其它對象產生I/O沖突，操作起來速度就會比較快。而將不怎麼用到的對象，存放在一起。由於他們不怎麼被用到，所以即使存放在性能比較低的硬碟上，其對資料庫性能產生的負面影響也是非常有限的。 在DB2資料庫裡面如何更新執行計劃
3、根據類別來存放資料庫對象。在倉庫中存放貨物的時候，還會對其進行分類。然後根據類別來進行存放。這有利於貨物的管理與檢索。其實在資料庫對象存儲空間設計時，也需要考慮這個因素。如現在應用軟體在設計的時候，很多都是根據模塊來設計。那麼在資料庫對象設計時，也需要根據這個模塊來設計存儲的空間。如將同一個模塊的資料庫對象存放在同一個表空間內。不過這可能會跟上面的兩個建立相違背。此時最好是在對象的命名上做文章。如可以根據模塊的不同，分別給資料庫對象取一個相同的前綴或者後綴。如即使同一塊模塊要用到多個表空間，此時就可以給表空間一個相同的前綴。如此在管理資料庫對象的時候，根據表空間的前綴就可以判斷其所屬的模塊了。如果再加上一個後綴來表示其資料庫對象的分類，那麼就更合理了。為此在管理資料庫對象的時候，要執行分類管理。不僅要從技術上對其進行分類，如分為索引、數據表、關鍵字等等。還需要從功能上進行分類，如按應用程序的模塊來進行分類等等。
三、設計好資料庫備份與還原的方案。
在資料庫交付生產使用之後，往往需要進行大量的測試。但是在測試過程中往往又會產生很多的垃圾數據。可是交給企業應用的，肯定是一個干凈的資料庫系統。為此在資料庫設計的時候，就需要想好如果減少測試過程中的垃圾數據。或者採取什麼樣的方式來實現在交互時自動清除垃圾數據的機制。
一般來說，想要一個資料庫備份與還原的方案，減少資料庫測試所產生的垃圾數據。如現在在給企業部署資料庫的時候，往往是先安裝一個干凈的資料庫系統。當然字元集這些需要預先設置好。然後再利用資料庫還原功能將預先定義好的資料庫模型還原出來。
另外有些時候需要兩個方案互為補充。如在資料庫初始化的過程中，採用資料庫還原的方式來創建資料庫對象。但是在應用軟體升級的時候，由於此時已經有了用戶的數據，為此不能夠在使用資料庫還原的方法。而是通過應用程序來執行某些SQL代碼，來調整或者增加部分資料庫對象。無論採用哪一種方式，需要遵循的一個原則就是在給企業創建資料庫對象時要最大限度的減少測試。而要做到這一點，就是需要先在測試伺服器上創建對象並測試對象可用。然後直接將相關的SQL代碼在投入使用的資料庫伺服器上執行。