如果將企業的數據與生命所需的血液進行比較，那么數據庫的設計將是應用程序中最重要的部分。那么什么是數據庫設計？大型數據庫設計有哪些需要注意事項？當前，數據庫設計通常采用生命周期方法，即整個數據庫應用系統的開發分為具有獨立目標的幾個階段。它們是：需求分析階段，概念設計階段，邏輯設計階段，物理設計階段，編碼階段，測試階段，操作階段以及進一步的修改階段。

　　什么是數據庫設計？

數據庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型數據庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。那么要得到各個方面的數據庫，就要按照需求對數據庫進行設計，轉變成用戶所需要的各種數據管理。

數據庫設計（Database Design）是指根據用戶的需求，在某一具體的數據庫管理系統上，設計數據庫的結構和建立數據庫的過程。就是規劃和結構化數據庫中的數據對象以及這些數據對象之間關系的過程。

　　大型數據庫設計有哪些需要注意事項？

　　1、事務的陷阱

事務是在一次性完結的一組操作。盡管這些操作是單個的操作，SQL Server能夠確保這組操作要么全部都完結，要么一點都不做。恰是大型數據庫的這一特性，使得數據的完整性得到了極大的確保。

事務能夠嵌套，能夠經過全局變量檢索到銜接的事務處理嵌套層次。需求加以特別注意而且極簡單使編程人員犯錯誤的是，每個顯示或隱含的事物開端都使得該變量加1，每個事務的提交使該變量減1，每個事務的回滾都會使得該變量置0，而只有當該變量為0時的事務提交，這時才把物理數據寫入磁盤。

　　2、索引（Index）的使用原則

大型數據庫有兩種索引即簇索引和非簇索引，一個沒有簇索引的表是按堆結構存儲數據，一切的數據均添加在表的尾部，而建立了簇索引的表，其數據在物理上會按照簇索引鍵的次序存儲，一個表只允許有一個簇索引。所以對索引較多的表進行頻頻的刺進、更新、刪去操作，建表和索引時因設置較小的填充因子，以便在各數據頁中留下較多的自由空間，削減頁切割及重新組織的工作。

　　3、數據的一致性和完整性

為了確保數據庫的一致性和完整性，設計人員往往會規劃過多的表間相關，盡可能的下降數據的冗余。表間相關是一種強制性辦法，樹立后，對父表和子表的插入、更新、刪去操作均要占用系統的開銷，別的，最佳不要用Identify 特點字段作為主鍵與子表相關。

4、命名的規范

不同的數據庫產品對對象的命名有不同的要求，因此，數據庫中的各種對象的命名、后臺程序的代碼編寫應采用大小寫敏感的形式，各種對象命名長度不要超過30個字符，這樣便于應用系統適應不同的數據庫。

　　5、數據類型的選擇

數據類型的合理選擇關于數據庫的功能和操作具有很大的影響，有關這方面的書本也有不少的論述，這兒首要介紹幾點經歷。

Identify字段不要作為表的主鍵與其它表關聯，這將會影響到該表的數據搬遷。Text 和Image字段屬指針型數據，首要用來存放二進制大型目標（BLOB）。這類數據的操作對比其它數據類型較慢，因而要避開運用。

日期型字段的優點是有很多的日期函數支撐，因而，在日期的巨細對比、加減操作上十分簡略。但是，在依照日期作為條件的查詢操作也要用函數，對比其它數據類型速度上就慢很多,由于用函數作為查詢的條件時，服務器無法用先進的功能戰略來優化查詢而只能進行表掃描遍歷每行。

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