大型数据库的设计原则与开发技巧

1、

设计是逻辑上的，得不到实际的成果

开发是按照设计的逻辑来具体操作

2、

设计一般是

软件工程师

或者

数据库工程师

做的，开发一般是程序员干的

设计的工资高，开发的低

数据库设计(Database

Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式

数据库管理系统(database

management

system)是一种操纵和管理数据库的大型软件，设计数据库管理系统，即是设计一个软件

简单的说就是，前者是设计应用，后者是设计软件怎么开发。

因此答案是错的

大致的讲主要是根据用户的需求，然后设计数据库的E-R模型，然后将E-R模型图转换为各种表，并对其进行数据库设计范式（范式因不同书籍有不同）的审核，然后进行数据库的实施，然后运行维护。

一句话来讲就是将用户的需求变成带有各种关系的表，以及其它的数据库结构，然后供编程使用

具体如下：

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六个阶段

（1）需求分析。

（2）概念设计。

（3）逻辑设计。

（4）物理设计。

（5）数据库实施。

（6）数据库运行和维护。

5．1．1 需求分析阶段

进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求，包括数据与处理需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗时的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建“数据库大厦”的速度与质量。需求分析做得不好，可能会导致整个数据库重新设计，因此，务必引起高度重视。

5．1．2 概念模型设计阶段

在概念设计阶段，设计人员仅从用户角度看待数据及其处理要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，也称为“组织模式”。概念模式能充分反映现实世界中实体间的联系，又是各种基本数据模型的共同基础，易于向关系模型转换。这样做有以下好处：

（1）数据库设计各阶段的任务相对单一化，设计复杂程度得到降低，便于组织管理。

（2）概念模式不受特定DBMS的限制，也独立于存储安排，因而比逻辑设计得到的模式更为稳定。

（3）概念模式不含具体的DBMS所附加的技术细节，更容易为用户所理解，因而能准确地反映用户的信息需求。

概念模型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，形成一个独立于具体DBMS的概念模型。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段即将所设计的对象抽象出E-R模型；如采用用户视图法，则应设计出不同的用户视图。

5．1．3 逻辑模型设计阶段

逻辑模型设计阶段的任务是将概念模型设计阶段得到的基本E-R图，转换为与选用的DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。如采用基于E-R模型的数据库设计方法，该阶段就是将所设计的E-R模型转换为某个DBMS所支持的数据模型；如采用用户视图法，则应进行表的规范化，列出所有的关键字以及用数据结构图描述表集合中的约束与联系，汇总各用户视图的设计结果，将所有的用户视图合成一个复杂的数据库系统。

5．1．4 数据库物理设计阶段

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。显然，数据库的物理设计完全依赖于给定的硬件环境和数据库产品。在关系模型系统中，物理设计比较简单一些，因为文件形式是单记录类型文件，仅包含索引机制、空间大小、块的大小等内容。

物理设计可分五步完成，前三步涉及到物理结构设计，后两步涉及到约束和具体的程序设计：

（1）存储记录结构设计：包括记录的组成、数据项的类型、长度，以及逻辑记录到存储记录的映射。

（2） 确定数据存放位置：可以把经常同时被访问的数据组合在一起，“记录聚簇（cluster）”技术能满足这个要求。

（3）存取方法的设计：存取路径分为主存取路径及辅存取路径，前者用于主键检索，后者用于辅助键检索。

（4）完整性和安全性考虑：设计者应在完整性、安全性、有效性和效率方面进行分析，作出权衡。

（5）程序设计：在逻辑数据库结构确定后，应用程序设计就应当随之开始。物理数据独立性的目的是消除由于物理结构的改变而引起对应用程序的修改。当物理独立性未得到保证时，可能会引发对程序的修改。

数据库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，包括存储结构和存取方法。

5．1．5 数据库实施阶段

根据逻辑设计和物理设计的结果，在计算机系统上建立起实际数据库结构、装入数据、测试和试运行的过程称为数据库的实施阶段。实施阶段主要有三项工作。

（1）建立实际数据库结构。对描述逻辑设计和物理设计结果的程序即“源模式”，经DBMS编译成目标模式并执行后，便建立了实际的数据库结构。

（2）装入试验数据对应用程序进行调试。试验数据可以是实际数据，也可由手工生成或用随机数发生器生成。应使测试数据尽可能覆盖现实世界的各种情况。

（3）装入实际数据，进入试运行状态。测量系统的性能指标，是否符合设计目标。如果不符，则返回到前面，修改数据库的物理模型设计甚至逻辑模型设计。

5．1．6 数据库运行和维护阶段

数据库系统正式运行，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。运行维护阶段的主要任务有四项：

（1）维护数据库的安全性与完整性：检查系统安全性是否受到侵犯，及时调整授权和密码，实施系统转储与备份，发生故障后及时恢复。

（2）监测并改善数据库运行性能：对数据库的存储空间状况及响应时间进行分析评价，结合用户反应确定改进措施。

（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。

新西兰林肯大学it专业，也就是新西兰林肯大学开设的计算机专业，目前开设本科和硕士课程。前者学制3年，录取时间灵活。学生还有机会获得为期16周的奖学金英语课程。后者为期2年，主要学习数据库设计与开发、供应链系统优化等课程。它以小班授课。国内的大专生和专科生都可以申请，学历含金量高。

林肯大学创建于1878年，是新西兰最古老的大学之一。作为新西兰著名的国立高等学府，林肯大学在世界大学排名(综合)中位列第317位。林肯大学的软件与信息技术专业在当地也是独一无二的。它的教学课程定期与国际标准进行比较和调整，毕业生很受雇主欢迎。本专业专门设计并配备了一流的计算机实验室供学生使用。具体课程:

1、3年制学士学位课程(新西兰商学院5年级新生学分课程，林肯大学计算机科学学士学位)

2、2年制硕士项目(新西兰商学院7级本科项目，林肯大学计算机科学硕士)

课程内容:课程包括数据库设计与开发、终端用户计算、供应链系统优化、研究与分析技能等。

新西兰林肯大学it专业就业情况

计算机专业主要培养具有良好的科学素养，系统、较好地掌握计算机科学与技术的基本理论、基本知识、基本技能和方法，包括计算机硬件、软件和应用，能够在科研部门、教育单位、企事业单位、技术行政部门等单位从事计算机教学、科研和应用的高级科技人才。

林肯大学计算机专业毕业生主要从事交通系统单位、交通信息化和电子政务建设与应用部门、各类计算机专业公司、广告设计与制作公司、汽车营销技术服务等IT行业工作。

数据库开发工程师(Database Developer)是从事数据库管理系统(DBMS)和数据库应用软件设计研发的相关工作人员的统称，他属于软件研发工程师，但又有一部分运维工作的内容。他主要从事软件研发的工作，但同时也要参与数据库生产环境的问题优化和解决。

根据研发的内容不同，数据库开发工程师可以分为两大发展方向:数据库内核研发和数据库应用软件研发:

a) 数据库内核研发:主要负责设计和研发数据库管理系统，重点关注的是数据库管理系统内部架构的设计和实现，比如MySQL分支的开发、Oracle 10g新特性开发等

b) 数据库应用软件研发:主要负责设计和研发数据库管理系统衍生的各种应用软件产品，重点关注的是数据库外部应用软件产品架构的设计和实现，比如分布式数据库、数据库中间件等。

数据库开发工程师与传统的数据库管理员(简称DBA，也称为数据库工程师)是不同的职位。传统的DBA主要属于运维职位，而数据库开发工程师则属于软件研发职位。但二者也有部分工作内容重合，比如都要跟进数据库生产环境出现的故障问题，其中DBA主要负责故障处理，而数据库开发工程师主要跟进自己开发的系统模块出现的bug或性能问题 。

扩展资料：

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

定义1

数据库，简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库，有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。

此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

定义2

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

百度百科-数据库

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。

====================================================================

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”。

一般一个面向对象的系统，开发阶段：需求确认——概要设计——详细设计——编码——单元测试——集成测试——系统测试——维护 。数据库设计步骤：需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计，数据库实施与维护。我们知道，系统开发的软件是让人使用的，为使用者提供一种可视化可操作的界面，而使用者使用这个系统是为了查询或者操作数据，一个没有数据库的系统是死系统，没有意义。 数据库设计的第一个阶段需求分析是在系统开发之前考虑的，也考虑用户需要知道什么数据，需要操作那些数据，第二阶段概念设计到第四阶段都是围绕第一阶段设计考虑的。 与系统开发阶段相关的是第一阶段需求分析和最后的实施维护，数据库设计和系统开发相辅相成，系统开发的需求是为了了解用户能看到（前台）哪些界面，拥有哪些操作。而界面中显示的信息，操作的数据结果是数据库（后台）设计的。 打个比方，如一个游戏系统，比如《热血传奇》，双击游戏图标跳出界面，里面有区选择框，这个界面有多大，有多少按钮，这是系统开发需求的设计，而界面里显示哪些新闻公告，显示几个区，是数据库设计的。游戏版本升级，新功能是系统开发编码实现，新功能显示的新数据是数据库实现。游戏测试如果有BUG，数据错误是数据库出错，按钮无效则是前台功能无效。修复BUG，修复数据是数据库维护，修复按钮功能是单元维护。 整个游戏测试就是系统测试。

我把个人经验说一说：

1、了解客户对系统的真正需求。撰写规划书、待用户同意后，签合同。一般占用总时间的55%。

2、根据需求设计工作量、开发人员数量、分工、编写代码。一般需要35%的时间。

3、测试和修改程序。一般需要10%的时间。

前期的深入了解和详细的规划，对一个项目的开发，至关重要。

数据库系统的开发，根据不同的需求，应该选择不同的数据存储平台，以及不同的程序架构。详细的模型设计，是在【撰写规划书】中，就应该完成的。对用户需求的了解深度不同，数据模型也各有差异。具体的设计方法，应该参看【数据库概论】方面的书籍。

数据库设计的基本步骤

1、需求分析阶段

进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，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，可能会导致整个数据库设计返工重做。

2、概念结构设计阶段

概念结构设计阶段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，形成一个独立于具体数据库管理系统的概念模型。

3、逻辑结构设计阶段

逻辑结构设计是将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。

4、物理设计阶段

物理结构设计师为逻辑数据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式）。

5、数据库实施阶段

在数据库实施阶段，设计人员运用数据库管理系统提供数据库语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，组织数据入库，并进行测试运行。

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对其进行评估、调整与修改。

数据库设计的基本原则

1、一致性原则：对数据来源进行统一、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。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。

3、安全性原则：数据库的安全性是指保护数据，防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。

4、可伸缩性与可扩展性原则：数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。

5、规范化原则：数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计，可以减少数据库插入、删除、修改等操作时的异常和错误，降低数据冗余度等。