数据库设计技巧,数据库设计教程

在系统实施中,数据库设计的原则

数据库设计的基本原则是规范化、一致性、性能需求等。规范化（Normalization）。规范化是数据库设计的基本原则之一。它的目的是消除数据冗余和数据依赖问题，使数据库结构更加规范化和高效。

数据库设计的基本原则：（1）把具有同一个主题的数据存储在一个数据表中，“一表一用”。（2）尽量消除冗余，提高访问数据库的速度。

数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间 数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。

一致性原则：对数据来源进行统系统的分析与设计，协调好各种数据源，保证数据的一致性和有效性。2）完整性原则：数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。

数据库设计原则2007-05-2601：08一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统，如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。

数据准备与装入。数据准备是指将医院的基础数据按照系统的要求统规范、格式化的表达出来，并录人系统基础数据库。这些是系统赖以正常运作的基础。系统测试。

如何打造高性能大数据分析平台

1、数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。

2、如此分析，结论就有了，即两个方法两条路。其一是选择云化方案，一切大数据能力全部构建在云平台的组件上。

3、一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。

4、企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：（1）采购第三方相关数据产品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。

如何设计一个优秀的数据库(转)

1、采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

2、对于查询频次较高的字段，加上索引。加索引注意事项：对那些字符内容较长的最好不要加索引按照官方文档，单表加的索引不要超过16个，索引的长度不要超过256个字节。

3、指定为主键：选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如，主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系：查看每个表，并确定各个表中的数据如何彼此关联。

PB开发Sybase数据库应用技巧集锦[1]

而基于Sco Unix的Informix-OnLine数据库因其具有高性能、高可靠性、支持数据完整性定义和检查等特性也被广泛应用。

第 5 部分 - 各种小技巧：不包括在以上 4 个部分中的其他技巧，五花八门，有了它们希望你的数据库开发工作会更轻松一些。

选择还原整个数据库，选择恢复数据库所示用的设备，在弹出的Select Dump Devices窗口中选择Explicit dump device。在Physical Path中输入你的备份文件的存放路径，点击OK就可以了。

丰富的索引——传统的关系型数据库引擎只能一对一地解决问题，在数据爆炸的今天，如此“大海捞针”似的查询会令反应速度非常迟缓。

而你却用ODBC的Sqlserver的接口，当然是不行的。再说你用pb连Sybase的话，没必要用ODBC的，用这个，如图：选“A”这个接口，点“B”，然后在弹出的窗口中，“C”这个区域里输入你Sybase数据库的相关信息。

关系数据库的设计步骤是什么?为每张表定义一个组件,有技巧可循吗?这个...

1、数据库建立过程包括六个主要步骤：1．需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全和完整性需求。2．概念设计：通过数据抽象，设计系统的概念模型，一般为e－r模型。

2、建立关系图，给表与表之间建立直接关系，整理整体挖掘数据性能。建立计划更新任务，优化数据库整体性能。

3、第一步——定义实体实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。

4、第三范式（Third Normal Form，3rd NF）就是指表中的所有数据元素不但要能唯一地被主关键字所标识，而且它们之间还必须相互独立，不存在其他的函数关系。

创建有效的大数据模型的6个技巧

1、正因为如此，大数据模型应该建立在系统上，而不是数据库上。大数据模型应包含的系统组件包括业务信息需求、企业治理和安全、用于数据的物理存储、所有类型数据的集成、开放接口，以及处理各种不同数据类型的能力。

2、机器学习：利用大数据集训练出合适的模型，以实现预测、分类、聚类等功能，提高数据分析的准确性和效率。模型融合：将不同模型的结果进行融合，以提高模型的准确性和鲁棒性。

3、大数据模型建模方法主要包括以下几种： 数据清洗：这是大数据建模的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值、异常值等，为后续的数据分析做好准备。数据清洗的方法包括数据过滤、数据填补、数据转换等。

4、第一步：选择模型/自定义模型 基于业务基础来决定选择模型的形态，比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型。

5、第一步：选择模型或自定义模式 一般情况，模型都有一个固定的模样和形式。但是，有些模型包含的范围较广，比如回归模型，其实不是某一个特定的模型，而是一类模型。

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