数据库设计是指对于一个给定的应用环境，根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，构造一个性能良好的数据模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的信息要求和处理要求。
基于E-R模型的数据库设计方法是由P.P.S.chen于1976年提出的数据库设计方法，其基本思想是在需求分析的基础上，用E-R图构造一个反映现实世界实体之间联系的企业模式，然后再将此企业模式转换成基于某一特定的DBMS的概念模式。
基于3NF的数据库设计方法 是由S·Atre提出的结构化设计方法，其基本思想是在需求分析的基础上，确定数据库模式中的全部属性和属性间的依赖关系，将它们组织在一个单一的关系模式中，然后再分析模式中不符合3NF的约束条件，将其进行投影分解，规范成若干个3NF关系模式的集合。
5.2 什么是数据库设计？试述数据库设计的过程
数据库设计 基于3NF的数据库设计方法 基于E-R模型的数据库设计方法 数据库设计是指对于一个给定的应用环境，根据用户的需求，在某一具体的数据库管理系统上，构造一个性能良好的数据模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的信息要求和处理要求。
按照规范设计方法、考虑数据库及其应用系统开发全过程，并仿照软件生存周期，将数据库设计分为需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施和运行维护六个阶段。数据库设计过程可以用图5-1表示。
图5-1 数据库设计步骤
（1）需求分析
需求分析是对具体应用环境的业务流程和用户提出的各种要求加以调查研究和分析，并和用户共同对各种原始数据加以综合、整理的过程，是形成最终设计目标的首要阶段，也是整个数据库设计过程中最困难的阶段。该阶段任务的完成，将为以后各阶段任务打下坚实的基础。因此，对用户的各种需求及数据，能否做出准确无误、充分完备的分析，并在此基础上形成最终目标，是整个数据库设计成败的关键。
（2）概念结构设计
概念结构设计是对用户信息需求所进行的进一步抽象和归纳，结果为数据库概念结构，通常用E-R模型来表示。
数据库的概念结构与DBMS和相关软硬件无关。它是对现实世界中具体数据的抽象，实现了从现实世界到信息世界的转化过程。概念结构设计是数据库设计的一个重要环节，是数据库的逻辑结构设计和物理结构设计的基础。
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（3）逻辑结构设计
概念结构设计的结果是得到一个与DBMS无关的概念模式，而逻辑结构设计就是将概念模式转化为选用的具体DBMS所支持的数据模型相符合的逻辑结构。所以，在逻辑结构设计阶段选择什么样的数据模型和哪一个具体DBMS尤为重要，它是能否满足用户各种要求的关键。
在逻辑结构设计阶段还有一个很重要的工作就是模式优化，该工作主要以用规范化理论为指导，目的是能够合理存放数据集合。逻辑结构设计阶段的模式优化，已成为影响数据库设计质量的一项重要工作。
（4）物理结构设计
数据库物理设计是将逻辑结构设计阶段所产生的逻辑数据模型，转换为某一计算机系统所支持的数据库物理结构的实现过程。
数据库的物理结构主要指数据库的存储记录格式、存储记录安排和存储方法，完全依赖于给定的硬件环境、具体的DBMS和操作系统，。
存储记录格式的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。存储记录的安排是指可以把经常同时被访问的数据组合在一起。存取方法的设计主要是指存取路径，存取路径分为主存取路径与辅存取路径，前者用于主键检索，后者用于辅助键检索。
除此之外，物理结构设计还要进行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，做出权衡。
完成物理结构设计后，对该物理结构做出相应的性能评价，若评价结果符合原设计要求，则进一步实现该物理结构。否则，对该物理结构做出相应的修改，若属于最初设计问题所导致的物理结构的缺陷，必须返回到概念设计阶段修改其概念数据模型或重新建立概念数据模型，如此反复，直至评价结果最终满足原设计要求为止。
（5）数据库实施
数据库实施阶段，即数据库调试、试运行阶段。一旦数据库物理结构形成，就可以用已选定的DBMS定义、描述相应的数据库结构，装入数据库数据，以生成完整的数据库，编制有关应用程序，进行联机调试并转入试运行，同时进行时间、空间等性能分析，若不符合要求，则需调整物理结构、修改应用程序，直至高效、稳定、正确地运行该数据库系统为止。
（6）数据库运行和维护
数据库实施阶段结束，标志着数据库系统投入正常运行的开始。严格地说，数据库运行和维护不属于数据库设计的范畴，早期的新奥尔良法明确规定数据库设计的四个阶段，不包括运行和维护内容。随着人们对数据库设计的深刻了解和设计水平的不断提高，已经充分认识到数据库运行和维护工作与数据库设计的紧密联系。数据库设计是一种动态和不断完善的运行过程，运行和维护阶段开始，并不意味着设计过程的结束，任何哪怕只有细微的结构改变，也许就会引起对物理结构的调整、修改，甚至物理结构的完全改变，因此数据库运行和维护阶段是保证数据库日常活动的一个重要阶段。 5.3 试述数据库设计的需求分析阶段的目标和方法
需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新系统的功能。新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变，不能仅仅按当前应用需求来设计数据库。
需求分析常用的方法有：
（1）跟班作业。通过亲身参加业务工作来了解业务活动的情况。这种方法可以比较准确地理解用户的需求，但比较耗费时间。
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（2）开调查会。通过与用户座谈来了解业务活动情况及用户需求。座谈时，参加者之间可以相互启发。
（3）请专人介绍。
（4）询问。对某些调查中的问题，可以找专人询问。
（5）设计调查表请用户填写。如果调查表设计得合理，这种方法是很有效，也很易于为用户接受的。
（6）查阅记录。即查阅与原系统有关的数据记录，包括原始单据、账簿、报表等。 需求分析的过程一般是：
（7）分析用户活动，产生业务流程图：了解用户当前的业务活动和职能，理清其处理流程。把用户业务分成若干个子处理过程，使每个处理功能明确、界面清楚，画出业务流程图
（8）确定系统范围，产生系统范围图：在和用户经过充分讨论的基础上，确定计算机所能进行数据处理的范围，确定哪些工作由人工完成，哪些工作由计算机系统完成，即确定人机界面。
（9）分析用户活动所涉及的数据，产生数据流图：深入分析用户的业务处理，以数据流图(Data Flow Diagram,DFD)形式表示出数据的流向和对数据所进行的加工。DFD有四个基本成分：数据流、加工或处理、文件、外部实体。DFD可以形象地表示数据流与各业务活动的关系，它是需求分析的工具和分析结果的描述手段。
（10）分析系统数据，产生数据字典：仅仅有DFD并不能构成需求说明书，DFD只表示出系统有哪几部分组成和各个部分之间的关系，并没有说明各个成分的含义。数据字典提供对数据库时间描述的集中管理，它的功能是存储和检索各种数据描述(元数据Metadata)，数据字典是数据收集和数据分析的主要成果，在数据库设计中占有很重要地位。
（11）功能分析：数据库的设计是与应用系统的设计紧密结合的过程，离开一定的功能，数据库就失去其存在价值。数据库设计的一个重要特点是结构(数据)和行为(功能)的结合。用户希望系统能提供的功能必须有一个清晰的描述。功能分析可以采用软件结构图或模块图来表示系统的层次分解关系、模块调用关系。
5.4 评审在数据库设计中有什么作用？为什么允许设计过程中有多次的回溯与重复？ 评审的作用在于确认某一阶段的任务是否全部完成，通过评审可以及早发现系统设计中的错误，并在生存期的早期阶段给予纠正，以减少系统研制的成本。 如果在数据库已经实现时再发现设计中的错误，那么代价比较大。因此应该允许设计过程的回溯与反复。设计过程需要根据评审意见修改所提交的阶段设计成果，有时修改甚至要回溯到前面的某一阶段，进行部分乃至全部重新设计。 5.5 数据字典的内容和作用是什么？
数据字典是将数据流程图中各个要素的具体内容和特征，以特定格式记录下来，所形成的文档。它主要包括：数据项、数据结构、数据流、加工、文件、外部实体等内容。在数据库设计过程中，数据字典被不断地充实、修改和完善。
对数据库设计来讲，数据字典是进行数据收集和数据分析所获得的主要成果，是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五个部分。
5.6 什么是数据库的概念结构？数据库的概念结构设计的特点和方法是什么？
将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。 对数据库概念模型有以下要求：
（1）有丰富的语义表达能力，能表达用户的各种需求。
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（2）易于交流和理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。
（3）要易于更改。当应用环境和应用要求改变时，概念模型要能很容易的修改和扩充以反映这种变化。
（4）易于向各种数据模型转换。 （1）集中式模式设计法
即首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。例如，可以先确定几个高级实体类型，然后在确定其属性时，把这些实体类型分裂为更低一层的实体类型和联系。
（2）视图集成法
以各部分的需求说明为基础,分别设计各自的局部模式，这些局部模式相当于各部分的视图，然后再以这些视图为基础，集成为一个全部模式。视图是按照某个用户组、应用或部门的需求说明，用E-R数据模型设计的局部模式。
（3）混合方法
即将集中式模式设计法和视图集成法相结合，用集中式模式设计法设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由视图集成法中设计的各局部概念结构。 （4）由内向外法
首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充，考虑已存在概念附近的新概念使得建模过程向外扩展。 使用该策略，可以先确定模式中比较明显的一些实体类型，然后继续添加其它相关的实体类型。
5.7 什么是视图集成？视图集成的方法是什么？
以各部分的需求说明为基础,分别设计各自的局部模式，这些局部模式相当于各部分的视图，然后再以这些视图为基础，集成为一个全部模式。视图是按照某个用户组、应用或部门的需求说明，用E-R数据模型设计的局部模式。
子视图的集成是一个非常复杂的过程，需要一个更加严格和系统化的方法。下面介绍一些用于视图合并的策略： 1）二元集成
首先对两个比较类似的模式进行集成。然后把结果模式和另外一个模式集成，不断重复该过程直到所有模式被集成。可以根据模式的相似程度确定模式集成的顺序。由于集成是逐步进行的，所以该策略适用于手工集成。
2）n元集成
对视图的集成关系进行分析和说明之后，在一个过程中完成所有视图的集成。对于规模较大的设计问题，这个策略需要使用计算机化的工具，目前有一些这种工具的原型，但还没有成熟的商业产品。
3）二元平衡策略
首先将模式成对地进行集成，然后再将结果模式成对地进一步集成，不断重复该过程直至得到最终的全局模式。
4）混合策略（mixed strategy）
首先，根据模式的相似性把它们划分为不同的组，对每个组单独地进行集成。然后对中间结果进行分组并集成，重复该过程直至集成结束。
5.8 视图集成时，分E-R图之间的冲突有哪些？解决这些冲突的方法是什么？
由于局部概念设计相对简单，因此简化了全局模式的设计。但是，在将局部视图合成为全局视图的时候，需要一个方法学在集成时具体地解决下列问题：
1）确定模式之间的对应和冲突
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