데이터베이스는 상상한 것이 아니라 업무 부서의 요구에 따라 설계한 것이다. 따라서 데이터베이스를 구성하기 전에 비즈니스 요구 사항을 충분히 이해해야 합니다. 1. 비즈니스 요구 사항을 완벽하게 이해합니다. 수요 분석은 전체 설계 프로세스의 기초이자 가장 어렵고 시간이 많이 걸리는 단계입니다. 이 기간 동안 비즈니스 부서와의 커뮤니케이션을 통해 사용자의 생각과 워크플로우를 이해합니다. 쌍방의 반복적인 소통을 통해 초보적인 데이터 모델이 형성된다. 물론 이 시점에서 데이터 모델은 최종 모델이 아니며 사용자와 소통해야 하며 향후 정보 시스템 개발 과정에서 반복적으로 수정될 것입니다. 2. 입력과 출력을 확인합니다. 데이터베이스 테이블 및 필드 요구사항 (입력) 을 정의할 때 먼저 데이터의 생성 출처 및 데이터 스트림, 즉 각 데이터가 생성된 위치, 데이터가 표시되는 위치, 표시되는 형식 등을 알아야 합니다. 그런 다음 사용자가 제공한 보고서 또는 사용자가 설계한 보고서, 조회, 뷰 (출력) 에 따라 이러한 출력을 지원하는 데 필요한 테이블 및 필드를 결정합니다. 3. 데이터 사전과 ER 차트를 생성합니다. ER 차트와 데이터 사전을 통해 데이터베이스를 아는 사람은 누구나 데이터베이스에서 데이터를 얻는 방법을 알 수 있습니다. ER 차트는 테이블 간의 관계를 표시하는 데 유용합니다. 데이터 사전에는 각 필드의 용도와 가능한 별칭이 표시됩니다. 이는 SQL 표현식의 문서에 절대적으로 필요합니다. 수요 분석과 연구 과정에서 순조롭지 않다는 점에 유의해야 한다. 업무에 대한 비즈니스 이해가 다르고 정보 지식의 부족이 수요 분석의 질에 영향을 미치기 때문이다. 품질을 향상시키기 위해 각 당사자는 서로 소통하고 이해하는 데 더 많은 시간을 할애해야 하며, 비즈니스 부서는 처음부터 끝까지 비즈니스 전문가와 충분히 협력해야 하며, 개발자는 사용자가 이해하는 비즈니스 용어로 의사 소통을 하려고 합니다. 이렇게 하면 이해가 다르기 때문에 모호함을 피할 수 있습니다. 셋째, 합리적인 표 구조를 디자인한다
일반적으로 합리적인 테이블 구조는 데이터 중복을 줄이고 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 합리적인 테이블 구조를 설계하려면 다음 두 가지 사항을 따라야 합니다. 1. 데이터 표준화 및 정규화는 데이터베이스에서 데이터 중복을 제거하는 데 도움이 됩니다. 표준화에는 여러 가지 형태가 있지만 3NF (세 번째 패러다임) 는 일반적으로 성능, 확장성 및 데이터 무결성의 최적 균형을 이루는 것으로 간주됩니다. 간단히 말해서, 3NF 표준을 준수하는 데이터베이스의 테이블 설계 원칙은 테이블에는 자체 기본 속성만 포함되어 있으며 자체 속성이 아닌 경우 분해해야 한다는 것입니다. 테이블 간의 관계는 외래 키로 연결됩니다. 관련 데이터를 전문적으로 저장하는 테이블 세트가 있으며 키로 연결되어 있습니다. 예를 들어, 단일 우물 정보 및 유정 생산에 대한 일일 정보를 저장하는 3NF 데이터베이스에는 단일 우물 기본 정보와 유정 일일 정보의 두 가지 테이블이 있습니다. 일일 정보에는 단일 우물 정보가 포함되지 않지만, 테이블에는 단일 우물 기본 정보에서 유정 정보가 포함된 행을 가리키는 키 값이 저장됩니다. 그러나 예외도 있다. 때로는 효율성을 위해 비표준 양식이 필요하다. 2. 각종 변화를 고려하다. 데이터베이스를 설계할 때 향후 변경될 수 있는 데이터 필드를 고려해야 합니다. 데이터베이스의 확장성을 높여 향후 데이터 변경으로 인한 손실을 줄입니다. 예를 들어, 날짜 유형 필드의 경우 날짜 유형 대신 문자 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 날짜 유형 필드를 처리하면 데이터 오류가 발생하기 쉽기 때문에 문자 유형을 사용합니다. 이런 예는 많으니 예비 설계를 할 때 고려해야 한다. 양식 구조의 디자인은 한 번에 성공할 수 없습니다. 정보 시스템 개발 과정에서 데이터 읽기, 입력 또는 통계 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 테이블 구조를 수정하거나 일부 필드를 추가하거나 일부 필드의 속성을 수정합니다. 이 과정은 반복적이므로 단번에 성공할 수 있다고 생각하지 마라. 이러한 작업을 수행하려면 특수 설계 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 저는 SYBASE PowerDesigner 를 자주 사용합니다. 물론 ORACLE Designer 2000, ROSE 등 다른 도구도 있습니다. 이렇게 하면 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있다. 넷째, 합리적인 지수를 선택하세요
색인은 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 데이터베이스 성능 문제의 95% 는 인덱싱 기술을 통해 해결할 수 있습니다. 1. 논리 기본 키에는 고유한 그룹화 인덱스를 사용하고, 시스템 키에는 고유한 그룹화되지 않은 인덱스를 저장 프로시저로 사용하고, 외래 키 열에는 그룹화되지 않은 인덱스를 사용합니다. 데이터베이스에 얼마나 많은 공간이 있는지, 테이블에 액세스하는 방법, 이러한 액세스가 주로 읽기 및 쓰기에 사용되는지 고려해 보십시오. 2. 대부분의 데이터베이스 인덱스에서 자동으로 생성하는 기본 키 필드이지만 인덱스 외래 키를 잊지 마십시오. 외래 키도 마스터 테이블 및 모든 관련 테이블의 레코드를 표시하는 질의 실행과 같은 일반 키입니다. 3. 큰 필드 (문자 수) 를 색인화하지 마십시오. 이렇게 하면 색인이 저장 공간을 너무 많이 차지하게 됩니다. 예를 들어 메모와 텍스트가 있습니다. 4. 자주 사용하는 작은 테이블을 색인화하지 마십시오. 특히 삽입 및 삭제 작업이 자주 있는 경우 작은 데이터 테이블에 대해 키를 설정하지 마십시오. 이러한 삽입 및 삭제 작업의 인덱스 유지 관리는 스캔 테이블스페이스보다 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 코드 테이블 또는 시스템 매개변수 테이블을 예로 들 수 있습니다. V. 데이터 무결성 보장
데이터의 무결성은 매우 중요하며 데이터의 정확성과 관련이 있습니다. 부정확한 데이터는 가치가 없으므로 데이터 무결성을 보장하는 것이 중요합니다. 1. 무결성 구현 메커니즘: 엔티티 무결성: 기본 키 참조 무결성: 상위 테이블에서 데이터 삭제: 계단식 삭제; 제한적 삭제 빈 상위 테이블에 데이터 삽입: 제한적 삽입 업데이트 데이터를 상위 테이블에 재귀적으로 삽입: 업데이트 계단식; 제한된 업데이트 NULDBMS 는 외래 키 구현 메커니즘 (제약 규칙) 과 트리거 구현 메커니즘 사용자 정의 무결성의 두 가지 방법으로 참조 무결성을 구현할 수 있습니다. 비 NULL；; 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 검사; 위의 트리거의 무결성 메커니즘은 친숙하고 숙달되어야 하며 데이터 무결성에 매우 중요합니다. 2. 업무 규칙 대신 제한조건을 사용하여 데이터 무결성을 집행하고 데이터베이스 시스템을 사용하여 데이터 무결성을 달성합니다. 여기에는 표준화를 통한 무결성뿐만 아니라 데이터의 기능도 포함됩니다. 또한 데이터를 쓸 때 트리거를 추가하여 데이터의 정확성을 보장할 수 있습니다. 데이터 무결성을 보장하기 위해 비즈니스 계층에 의존하지 않습니다. 테이블 (외래 키) 간의 무결성을 보장하지 않으므로 다른 무결성 규칙에 적용할 수 없습니다. 3. 무결성 강제 수행 데이터베이스에 들어가기 전에 유해 데이터를 삭제하도록 지시합니다. 데이터베이스 시스템에 표시된 무결성 기능을 활성화합니다. 이를 통해 데이터를 깔끔하게 유지하고 개발자가 오류 상황을 처리하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 4. 검색을 사용하여 데이터 무결성을 통제하는 가장 좋은 방법은 사용자 입력을 제한하는 것입니다. 가능한 경우 선택할 수 있는 명확한 값 목록을 사용자에게 제공해야 합니다. 이렇게 하면 코드를 입력할 때 실수와 오해가 줄어들고 데이터 일관성이 제공됩니다. 일부 공개 데이터는 성별 코드, 단위 코드 등을 찾는 데 특히 적합합니다. 5. 뷰는 내용이 SQL 문에 의해 정의된 가상 테이블입니다. 뷰는 데이터에 대한 사용자의 이해뿐만 아니라 사용자의 운영도 단순화합니다. 자주 사용하는 질의를 뷰로 정의할 수 있으므로 사용자가 매번 이후 작업에 대한 모든 조건을 지정할 필요가 없습니다. 또한 사용자는 뷰를 통해 볼 수 있는 데이터만 조회하고 수정할 수 있습니다. 데이터베이스의 다른 데이터는 보거나 검색할 수 없습니다. 데이터베이스 권한 부여 명령은 각 사용자의 데이터베이스 검색을 특정 데이터베이스 객체로 제한하고 데이터 보안을 강화합니다. 자동동사 끝말
데이터베이스의 효율적인 운영에는 기술 지원뿐만 아니라 하드웨어 플랫폼 및 네트워크에 대한 지원과 데이터베이스 관리자의 효과적인 관리가 필요합니다. 이 문서에서는 기술적 측면에서만 데이터베이스의 효율성을 높이는 방법에 대해서만 설명하지만, 실제 적용 과정에서 다른 측면에 대한 지원, 특히 데이터베이스 관리는 필수적입니다. 데이터베이스 건설은' 3 점 기술, 7 점 관리, 12 점 기초데이터' 이기 때문에 반드시 데이터베이스 관리를 중시하고 관리를 해야 기술이 정당한 역할을 할 수 있다.