什么是数据库的概念设计、逻辑设计、物理设计,以及三者的关系

逻辑结构设计是将概念结构设计阶段完成的概念模型，转换成能被选定的数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型。这里主要将E-R模型转换为关系模型。需要具体说明把原始数据进行分解、合并后重新组织起来的数据库全局逻辑结构，包括所确定的关键字和属性、重新确定的记录结构和文件结构、所建立的各个文件之间的相互关系，形成本数据库的数据库管理员视图。

逻辑结构设计一般分为三步进行：

1. 从E-R图向关系模式转化 数据库的逻辑设计主要是将概念模型转换成一般的关系模式，也就是将E-R图中的实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。在转化过程中会遇到如下问题：

(1)命名问题。命名问题可以采用原名，也可以另行命名，避免重名。

(2)非原子属性问题。非原子属性问题可将其进行纵向和横行展开。

(3)联系转换问题。联系可用关系表示。

2. 数据模型的优化 数据库逻辑设计的结果不是唯一的。为了进一步提高数据库应用系统的性能，还应该适当修改数据模型的结构，提高查询的速度。

3. 关系视图设计 关系视图的设计又称为外模式的设计，也叫用户模式设计，是用户可直接访问的数据模式。同一系统中，不同用户可有不同的关系视图。关系视图来自逻辑模式，但在结构和形式上可能不同于逻辑模式，所以它不是逻辑模式的简单子集。

关系视图主要有三个作用：

(1)通过外模式对逻辑模式的屏蔽，为应用程序提供了一定的逻辑独立性。

(2)更好地适应不同用户对数据的不同需求。

(3)为不同用户划定了访问数据的不同范围，有利于数据的保密。

逻辑结构设计步骤为：

1、把概念模型转换成一般的数据模型；

2、把一般的数据模型转换成特定的DBMS所支持的数据模型；

3、通过优化方法将其转化为优化的数据模型。

数据库逻辑设计：设计数据库的逻辑结构，与具体的DBMS无关，主要反映业务逻辑。

数据库物理设计：设计数据库的物理结构，根据数据库的逻辑结构来选定RDBMS(如Oracle、Sybase等)，并设计和实施数据库的存储结构、存取方式等。

数据库逻辑设计决定了数据库及其应用的整体性能，调优位置。如果数据库逻辑设计不好，则所有调优方法对于提高数据库性能的效果都是有限的。为了使数据库设计的方法走向完备，数据库的规范化理论必须遵守。规范化理论为数据库逻辑设计提供了理论指导和工具，在减少了数据冗余的同时节约了存储空间，同时加快了增、删、改的速度。

另外，在规范的数据库逻辑设计时，还应考虑适当地破坏规范规则，即反规范化设计，来降低索引、表的数目，降低连接操作的数目，从而加快查询速度。

常用的反规范技术有增加冗余列、增加派生列、重新组表等。

1、系统需求分析阶段：数据库设计的第一步，就是了解与分析用户需求，确定系统边界信息需求、处理需求、安全性和完整性需求，然后编写系统分析报告。

2、概念结构设计阶段：概念结构设计，就是将上一阶段通过需求分析得到的用户需求抽象为概念结构，或称为概念模型（整个过程，其实就是我们前面提到的自底向上的分析）。描述概念模型的有力工具是E-R模型。

3、逻辑结构设计阶段：数据库逻辑设计，则是将上一阶段的概念结构转换成特定DBMS所支持的数据模型的过程。

4、物理结构设计阶段：物理设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构。

数据库设计过程包括：

现实世界→需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计

概念设计——利用数据模型进行概念数据库的模式设计。它不依赖任何DBMS（数据库管理系统）常用的数据模型为ERM（实体联系模型），用到的术语有：实体、属性、联系、键。

逻辑设计——把概念设计得到的概念数据库模式变为逻辑数据模式，它依赖于DBMS。用到的术语有：函数依赖、范式、关系分解。

物理结构设计——指的是根据数据库的逻辑结构来选定RDBMS（如Oracle、Sybase等），并设计和实施数据库的存储结构、存取方式等。

确定数据库的物理结构包含下面四方面的内容：

1、确定数据的存储结构；

2、设计数据的存取路径；

3、确定数据的存放位置；

4、确定系统配置。

数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，选择一个优化方案作为数据库物理结构。在数据库物理设计中，最有效的方式是集中地存储和检索对象。