数据库设计文档？免费数据库设计工具
大家好，关于数据库设计文档很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于免费数据库设计工具的知识，希望对各位有所帮助！
数据库设计各阶段对应所产生的文档
第一步，需求分析。需求分析阶段应该对系统的整个应用情况作全面的、详细的调查，确定企业组织的目标，收集支持系统总的设计目标的基础数据和对这些数据的要求，确定用户的需求，并把这些要求写成用户和数据库设计者都能够接受的需求分析报告。这一阶段的工作只要有，分析用户活动，产生业务流程图；确定系统范围，产生体统范围图；分析用户活动涉及的数据，产生数据流程图；分析系统数据，产生数据字典。
第二步，概念设计。概念设计的目标是产生反应企业组织信息需求的数据库概念结构,即设计出独立与计算机硬件和DBMS（数据库管理系统）的概念模式。E-R模型是主要设计工具。
第三步，逻辑结构设计。其目的是把概念设计阶段设计好的全局E-R模式转换成与选用的具体机器上的DBMS所支持的数据模型相符合的逻辑结构（包括数据库模式和外模式）。
第四步，数据库的物理设计。对于给定的数据模型选取一个最适合应用应用环境的物理结构的过程。数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存取方法，完全依赖于给定的硬件环境赫尔数据库产品。
第五步，数据库的实现。该阶段主要有3项工作：1建立实际数据库结构 2装入试验数据对应用程序进行调试 3装入实际数据，进入试运行状态。
第六步，数据库的运行与维护。数据库系统的正式运行，标志着数据库设计与应用开发工作的结束和维护阶段的开始，该阶段有4项任务：1维护数据库的安全性与完整性 2监测并改善数据库运行性能 3根据用户要求对数据库现有功能进行扩充 4及时改正运行中发现的系统错误。
数据库如何设计
数据库设计的基本步骤
按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段
1.需求分析
2.概念结构设计
3.逻辑结构设计
4.物理结构设计
5.数据库实施
6.数据库的运行和维护
数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4：主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。）,主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。
在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
1.需求分析阶段（常用自顶向下）
进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。
需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。
调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis)结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。
数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，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5个阶段。
2.概念结构设计阶段（常用自底向上）
概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
设计概念结构通常有四类方法：
自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。
自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。
逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。
混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。
3.逻辑结构设计阶段（E-R图）
逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。
在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。
各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。
E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。
4.物理设计阶段
物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。
首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。
常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
5.数据库实施阶段
数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。
6.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进行评价，调整，修改。
数据库设计5步骤
Five Steps to design the Database
1.确定entities及relationships
a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。
b)确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。
c)确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。
d)细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：
·增加新员工
·修改存在员工信息
·删除调走的员工
e)确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。
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范例：
ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括：
●招聘员工
●解雇员工
●管理员工个人信息
●管理公司所需的技能信息
●管理哪位员工有哪些技能
●管理部门信息
●管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
这是一个E-R草图，以后会细化。
细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
●增加或删除一个员工
●增加或删除一个办事处
●列出一个部门中的所有员工
●增加一项技能
●增加一个员工的一项技能
●确定一个员工的技能
●确定一个员工每项技能的等级
●确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
●修改员工的技能等级
这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。
确定业务规则
业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
相关的业务规则可能有：
●现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
●员工可以改变部门或办事处
●每个部门有一个部门领导
●每个办事处至多有3个电话号码
●每个电话号码有一个或多个扩展
●员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
●每位员工拥有3到20个技能
●某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。
2.确定所需数据
要确定所需数据：
a)确定支持数据
b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么
c)为每个table建立数据
d)列出每个table目前看起来合适的可用数据
e)为每个relationship设置数据
f)如果有，为每个relationship列出适用的数据
确定支持数据
你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
Department
Office
Address
如果将这些数据画成图表，就像：
需要注意：
●在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。
●比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。
●你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。
●比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。
●数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。3.标准化数据
标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。
标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。
如何标准格式：
1．列出数据
2．为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3．确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4．检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5．将数据放在第一遍的标准化格式中：
6．从tables及relationships除去重复的数据。
7．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8．将数据放在第二遍的标准化格式中：
9．用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10．除去只依赖于键一部分的数据。
11．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12．将数据放在第三遍的标准化格式中：
13．除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
14．以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
数据与键
在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。
主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。
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
将数据放在第一遍的标准化格式中
●除去重复的组
●要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
●在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。
将数据放在第二遍的标准化格式中
●除去那些不依赖于整个键的数据。
●只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
●在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。
将数据放在第三遍的标准化格式中
●除去那些不直接依赖于键的数据。
●要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
●在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。
4.考量关系
当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。
考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。
遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。
考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。
有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：
一对多在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。
一对一在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。
多对多在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。
5.检验设计
在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
●你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
●设计是否满足了你的需要？
●所有需要的数据都可用吗？
如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。
最终设计
最终设计看起来就像这样：
设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。
对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。
选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。
为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括：
整数（int, integer, smallint）
小数（decimal, numeric）
浮点数（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二进制数据类型（binary, long binary）
日期/时间类型（date, time, timestamp）
用户自定义类型
关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。
长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。
关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。
如何设计合理高效的数据库
一、引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据，包括生产、经营、管理等各类数据，这些数据作为企业的核心信息，通过各类信息系统，为用户提供及时准确的信息，帮助用户分析，为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率，提升企业形象，具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库，是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验，希望能对大家有所帮助。二、设计数据库之前
数据库并不是凭空想象出来的，而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。 1.充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流，了解用户的想法以及工作流程，通过双方多次交流，会形成初步的数据模型，当然这时的数据模型不会是最终的模型，还需要和用户进行交流，并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。 2.重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应了解数据产生源和数据流程，也就是必需要知道每个数据在那儿产生，数据在那儿表现，以什么样的形式表现等等，然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 3.创建数据字典和ER图表。ER图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL表达式的文档化来说这是完全必要的。需要注意的是，在需求分析调研过程中，并不是一帆风顺的，因为业务人员对于业务的理解不同，以及对于信息知识的缺乏，会影响需求分析的质量，为了提高质量，各方要用更多的时间交流与相互理解，业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合，而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流，这样会避免出现理解不同而产生的歧义。三、设计合理的表结构
通常合理的表结构会减少数据冗余，提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。 1.标准化和规范化数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但3NF(第三范式)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF标准的数据库的表设计原则是：某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。例如：某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表：单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。不过也有例外，有时为了效率的缘故，对表不进行标准化也是必要的。 2.考虑各种变化在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。使数据库更具扩展性，从而减少将来数据变更所带来的损失。例如，日期类型字段，有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型，因为在处理日期字段上容易产生数据错误，所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多，在做前期设计时都要考虑的。表结构的设计不是一次就能成功的，在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难，为了解决这些问题会修改表结构，或增加一些字段，或修改一些字段的属性。这个过程不断重复，因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作，笔者经常使用：SYBASE PowerDesigner，当然还有其它的工具：ORACLE Designer 2000，ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。四、选择合理的索引
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。 1.逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2.大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。 3.不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。 4.不要索引常用的小型表不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。如代码表，或系统参数表。五、保证数据完整性
数据的完整性非常重要，这关系到数据的准确性，不准确的数据是毫无价值的，因此保证数据的完整性非常重要。 1.完整性实现机制：实体完整性：主键参照完整性：父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值父表中插入数据：受限插入；递归插入父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值 DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制用户定义完整性：NOT NULL；CHECK；触发器以上完整性机制需要熟悉和掌握，它对于数据的完整性非常重要。 2.用约束而非业务规则强制数据完整性采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于业务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。 3.强制指示完整性在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。 4.使用查找控制数据完整性控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的录入。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：性别代码、单位代码等。 5.采用视图视图是一个虚拟表，其内容由SQL语句定义，视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，增强数据的安全性。六、结束语
数据库的高效运行不仅需要技术上的支持，也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理，本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率，但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是数据库管理，数据库建设是“三分技术，七分管理，十二分基础数据”，因此对于数据库管理一定要重视，在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。
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