数据库设计是指：根据用户的需求，在数据库管理系统上（比如：MySQL、Oracle），设计数据库的结构和建立数据库的过程。
数据库设计的设计内容包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护。
需求分析
需求分析是：确定用户对数据库系统的使用需求，得到需求描述。
调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。
需求分析是在用户调查的基础上，通过分析，逐步明确用户对系统的需求，包括数据需求和围绕这些数据的业务处理需求。
在需求分析中，通过自顶向下，逐步分解的方法分析系统，分析的结果采用数据流程图进行图形化的描述。
概念结构设计
概念结构设计是：依据需求描述，建立抽象的概念数据模型。
概念数据模型最常用的是：实体-联系模型（E-R模型，Entity Relationship Model）
总结来说，概念结构设计就是：依据需求描述，得到实体-联系模型，并画出 E-R图。
对用户要求描述的现实世界（可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等），通过对其中诸处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。
这个概念数据模型应该反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。
所建立的概念数据模型应该避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。
以扩充的“E-R模型”为例：
- 第一步：先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述（在数据库中称为用户的局部视图，即局部 E-R图）。
- 第二步：再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。（即全局 E-R图）
逻辑结构设计
逻辑结构设计是：依据概念数据模型，得到数据库的逻辑数据模型。
逻辑数据模型最常用的是：关系数据模型。
关系数据模型的逻辑结构是一组关系模式的集合。一个实体转换为一个关系模式。
总结来说，逻辑结构设计就是：依据 E-R图，得到一组关系模式。
逻辑结构设计的主要工作是：将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑数据模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。
逻辑结构设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
物理结构设计
数据库的物理结构设计就是：为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用要求的物理结构的过程。
- 数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据库的物理结构。
- 数据库的物理结构依赖于选定的数据库管理系统。
物理结构设计的结果就是所谓“物理数据库”。
物理结构设计的步骤
数据库的物理结构设计通常分为两步：
- 确定数据库的物理结构。（物理结构在关系型数据库中主要指：存取方法和存储结构）
- 对物理结构进行评价，评价的重点是：时间和空间效率。
如果评价结果满足原设计要求，则可进入到物理实施阶段，否则，就需要重新设计或修改物理结构，有时甚至要返回到逻辑结构设计阶段修改逻辑数据模型。
物理结构设计的任务之一是：根据关系型数据库管理系统支持的存取方法确定选择哪些存取方法。
存取方法是快速存取数据库中数据的技术。
数据库管理系统一般提供多种存取方法，常用的存取方法为：索引方法、聚簇方法。
索引方法有：B+树索引、hash 索引。
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