ACC数据库开发规范
编程规范
1：所有数据库关键字和保留字都大写；字段、变量的大小写
2：程序块采用缩进风格书写，保证代码清晰易读，风格一致，缩进格数统一为2/4个。
必须使用空格，不允许使用【tab】键。
3：当同一条语句暂用多于一行时，每行的其他关键字与第一行的关键字进行右对齐。
4：不允许多个语句写到一行，即一行只写一条语句。
5：避免把复杂的SQL语句写到同一行，建议要在关键字和谓词处换行。
6：相对独立的程序块之间必须加空行。BEGIN、END独立成行。
7：太长的表达式应在低优先级操作符处换行，操作符或关键字应放在新行之首。不同类型的操作符混合使用时，用括号隔离，使得代码清晰。
8: 不同类型的操作符混合使用时，应使用括号明确的表达运算的先后关系。
9：运算符以及比较符左边或者右边只要不是链接的括弧，则空一格。
10：if 后的条件要用括号括起来，括号内每行最多两个条件。
11：减少控制语句的检查次数，如在else( if..else)控制语句中，对最常用符合条件，尽量往前被检查到。尽量避免使用嵌套的if 语句，在这种情况应使用多个if 语句来判断其可能。
命名规范
1：不使用数据库关键字和保留字，为了避免不必要的冲突和麻烦。
2：严禁使用带空格的名称来给字段和表命名，会出错误而终止。
3：用户自定义数据库对象：表，视图，主外键，索引，触发器，函数，存储过程，序列，同义词，数据库连接，包，包体风格要保持一致。
数据库名称1-8个字符，其他对象1-30个字符，数据库连接不操过30个字符。使用英文字母、数字、下划线。
除表外，其他对象命名最好用不同的前缀来区别。
表t_
视图v_
序列seq_
簇c_
触发器trg_
存储过程sp_/p_
函数f_/fn_
物化视图mv_
包和包体pkg_
类和类体typ_
主键pk_
外键fk_
唯一索引uk_
普通索引idx_
位图索引bk_
4：PL/SQL对象和变量命名规则
输入变量i_
输出变量o_
输入输出变量io_
普通变量v_
全局变量gv_
常量大写
游标cur_
用户自定义类型type_
保存点spt_
不允许使用中文和特殊字符
用户对象命名应全部为小写，且不允许使用控制符号强制转换对象为小写字符
变量命名，要有具体含义，能表明变量类型。
5：注释规范
源程序有效注释量必须在30%左右。
统一文件头的注释，针对存储过程，函数进行功能性描述，入出参数说明。
/******************************************************************* 名称：
功能描述：
修订记录
版本号编辑时间编辑人修改描述
入出参数说明
返回值描述（针对函数）
*******************************************************************/
所有变量定义需要添加注释，说明该变量的用途和含义。
程序分支必须书写注释，这些语句是程序实现某一特定功能的关键。
在程序块的结束行加注释，表明程序块结束。
注释应与描述的代码相似，对代码的注释应在其上方或右方现今为止，不能放在下面。
禁止在注释中使用缩写，特别是非常用的缩写。
注释要与描述的内容进行相同的缩排。
注释上面的代码应空行隔开。
注释用中文书写。
尽量使用”--”进行注注释。
行尾注释须使用”--”。
6：分区表命名
分区表的表名可以遵循普通表的正常命名规则。主要用途的缩写+下划线+yymm。
按地域分布的子公司库存表（每个区域一个分区），分区名这为表的主要用途的缩写+区域的缩写。
最小分区名字为before_data最大分区名字为after_data子分区的名字为：父分区名+下划线+sub+ 下划线+no( 区域缩写)，根据实际情况进行组合。
分区表本地索引命名在正常索引名的最后一个下划线前加L。
分区表全局索引命名在正常索引名的最后一个下划线前加G。
DML操作规范
1：减少控制语句的检查次数，应将最常用的符合条件前置以便被检查到。
2：避免使用SELECT *语句，给出字段列表，避免出现在表结构变化时程序无法识别的情况。
3：INSERT 语句必须给出字段列表，避免在表结构变化时发生编译错误。
4：从表中同一笔记录中获取记录的字段值，须使用一SQL 语句得到，不允许分多条SQL 语句。
5：当一个PL/SQL 或SQL 语句中涉及到多个表时，始终使用别名来限定字段名，这使其它人阅读起来更方便，避免了含议模糊的引用，其中能够别名中清晰地判断出表名。
6：禁止进行字段数据类型的隐式转换，所有转换必须进行明确的数据类型转换
说明：隐式转换会导致字段上的索引失效，而进行显式转换，会提醒到开发人员该种操作会导致索引失效
7：禁止在多表关联的时候，在非索引字段上的关联；
8：进行模糊查询时，禁止条件中字符串直接以“%”开头；
9：尽量使用DECODE来简化SQL访问数据库的次数
10：避免使用HAVING子句, HA VING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.
11：当PL/SQL或SQL语句中涉及多个表时，始终使用别名来限定表名和字段名。12：确保变量和参数在类型和长度上与表数据列相匹配，否则较宽或较大数据进来时会异常。
13：使用EXISTS/NOT EXISTS替代IN/NOT IN
14：采用表连接替代EXIST
15：复杂的SQL是否由设计不当引起，复杂的SQL考虑用程序块来执行。
处理的优先级
静态SQL>动态SQL
绑定变量的SQL>动态SQL
SQL>PL/SQL过程
SQL>游标遍历
ORACLE函数>自定义函数
16: 使用ORACLE分析函数来代替同一表多次的关联。
17: 使用动态SQL时要绑定变量。
18：不要把空的变量直接与比较运算符比较，如果结果可能为空，应使用IS NULL 货IS NOT NULL 或NVL函数进行比较。
19：order by 后面字段不唯一时分页会出现问题，分页时如果order by 后面的字段不唯一，一定要让order by 唯一，最佳方案是增加一pk，如实在没办法则可以追加rowid，order by 后尽量避免使用rowid。
20：聚集函数max、min、sum 在没有记录得符合查询条件的情况下返回null，不会产生no_data_found异常。
21：避免频繁commit，尤其是把commit 写在循环体中每次循环都进行commit。
22：使用绑定变量，避免常量的直接引用。
23：避免不必要的排序
24：对于数字型的唯一键值，用序列sequence 产生。
25：索引的规则：
建立索引常用的原则如下：
1)、表的主键、外键必须有索引
2)、数据量超过1000 行的表应该有索引
3)、经常与其它表进行连接的表，在边接字段上应建立索引
4)、经常出现在where 子句中的字段且过滤性极强的，特别是大表的字段，应该建立索引
5)、索引字段，尽量避免值为null
6)、复合索引的建立需要仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替；
A. 正确选择复合索引中的第一个字段，一般是选择性较好的且在where 子句中常的字段上；
B. 复合索引的几个字段是否经常同时以and 方式出现在where 子句中？单字段查询是否极少其至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
C. 如果复合索引中包含的字段经常单独出现在where 子句中，则分解为多个单字段索引；
D. 如果复合索引所包含的字段超过3 个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
E. 如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
7). 频繁DDL 的表，不要建立太多的索引；
8). 删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；让SQL 语句用上合理的索引。
合理让SQL 语句使用索引的原则如下：
首先，看是否用上了索引，对于该使用索引而没有用上索引的SQL 语句，应该想办法用上索引。
其次，看是否用上了索引，特别复杂的SQL 语句，当其中where 子句包含多个带有索引的字段时，更应该注意索引的选择是否合理。错误的索引不仅不会带来性能的提高，相反往往导致性能的降低。
26：like 子句尽量前端匹配
数据库设计
1：数据库设计文档中，必须包含表数据保留时间；
2：数据库设计文档中，必须包含表在最大保留时间下的数据量；
3：数据库设计文档中，如果表为分区表，必须包含分区条件；
4：数据库设计文档中，必须包含表的读写频率；
5：单SEGMENT （如单个普通表，分区表的单个分区，单个普通索引，分区索引的单个分区）原则上不得超过2GB大小；
6：和其他表有关联的表，和其他表功能一致的字段类型以及长度，尽量使用相同的列名；
7：禁止依靠设计数据库表之间的主外键关系来保证数据一致性；
:
8：需要UPDATE的字段，不得设计为分区条件字段；
9：如无特别需要，原则上，字符类型选择变长字段，数字类型选择NUMBER；
10：如无特别需要，原则上不得设定表的并发度，压缩等属性；
11：无特别说明，每个表的索引，不得超过5个；单字段上的索引不得超过2个；（即一个单字段最多可在上面建立一个单字段索引和一个组合索引包含这个字段）；复合索引原则上不得超过3个字段；
12：原则上，分区表的索引必须是分区索引；
13：频繁出现在where字句里的字段建议建立索引；
14：用来和其他表关联的字段建议建立索引；
15：索引字段建议有高的选择性和过滤性（count(distinctid)/count(*)>0.6）；
16：在where子句里作为函数参数的字段，不能创建索引，不建议建立函数索引;
17：建立索引的时候，建议考虑到SELECT和INSERT,UPDATE,DELETE的平衡；
18：一般建议在查询数据量10%以下使用索引；
19：WHERE子句的查询条件构成索引字段前导字段；选择性更高的字段放在组合字段索
引的前导字段；如果字段选择性接近，则把频繁查询的字段放在前面；如果字段查询频率相同，则把表中的数据的排列顺序所依据的字段放在前面；
20：进行GROUP BY或者是ORDER BY的字段应在组合字段索引的前导字段；
21：所有序列应设置CACHE值为不低于100
22：如果要求获得的字段具有强连续和强排序性，则不适宜使用序列
23：视图中不允许出现ORDER BY排序
24：基于多表关联的视图，必须在字段名前指定表别名；视图的基础数据尽量从表中获取，尽量不要嵌套视图
25：存储过程，必须有异常捕获代码
在存储过程中变量的声明集中在AS和BEGIN中完成，不允许在代码中随意定义变量。完成相同功能模块的变量放在一起，不同模块一空行隔开。
存储过程中严禁使用GOTO语句进行跳转
有循环更新的存储过程，必须进行批量提交，且必须进行事务控制
存储过程中如果打开了dblink，则在存储过程正常或者异常退出必须关闭所有打开的dblink
存储过程中如果使用了游标，则在存储过程正常或者异常退出必须关闭所有打开的游标
存储过程中如果有更新，必须在异常捕获代码中做回退操作。
异常处理时，把收集机到的错误信息计入错误日志表。
pl/sql使用短路径法，当计算逻辑表达式，即：一旦确定后，pl/sql停止计算表达式。26：函数中，如果进行了事务处理，必须有异常捕获代码
函数尽量只是实现复杂的计算功能，不对数据库进行更新操作
27：一次UPDATE多个字段的时候，应一次查询完成
技巧
1：触发器尽量考虑内部代码过程封装，用过程封装sql，减少解析次数。
create or replace procedure p_test_tri(p_deptno in number)
as
begin
insert into test_tri_tab2 (deptno,cnt) values (p_deptno,1);
end;
/
create or replace trigger test_tab2_trigger
after insert on test_tri_tab1
for each row
begin
p_test_tri(:new.deptno);
end test_tri_tab2_trigger;
/
2:避免动态sql，动态sql在执行过程中变异，普通sql在过程执行前就已经编译过了。等价静态语句替换动态sql
3：OLTP系统尽量使用绑定变量，sql在shared_pool中完成逻辑优化，物理优化，生成计划等一系列动作
select x from t where x=:x;
4:减少对sysdate，mod的调用，避免sql中的函数调用，大量递归调用影响性能。可以改用表关联来代替函数调用。函数调用有代价。
5：设法减少表扫描次数
6：尽量使用简单sql来代替PL-SQL逻辑
7：避免不必要的排序
1：确认order by 是否多余
2：union是否可以被union all替代
3：不可避免排序，要降低开销，降序索引
8：使用pls_integer类型
变量时整数型可使用。内部算法改进可提高性能。
9：避免数据类型转换，隐式类型转换
1：在insert和update语句中，oracle将赋值的类型转换为目标列的类型。sysdate根据参数NLS_DATE_FORMAT和NLS_DATE_LANGUAGE转换为字符2：SELECT中，oracle会将查询到的数据类型自动转换为目标变量的类型。
3：对数值类型的操作，oracle经常调整其精度precision和刻度scale，允许最大容量。
4：当比较字符和数值的时候，数值有更高的优先级，讲字符转化为数值进行比较。
5：字符类型(可转换成数值)，number类型与浮点数类型转换，可能会丢失精度，数值和number以十进制表示数字，浮点数以二进制表示。
6：讲clob转换为字符类型（varchar2），获奖blob转换成raw类型的时候，
被转换的类型长度长的话，会出错。
7：binary_float自动转换为binary_double是准确的，反之不准确。binary_double>binary_float>number
8：字符串与date类型比较，date具有较高优先级，将字符串转化为date 类型，需要上下文的支持。
9：当使用sql函数或操作符时候，传入类型和实际接收的类型不一致，会将传入的类型根据需要转化为一致。
10：赋值运算=的时候，oracle会将右边被赋值的类型转化为何左边类型一致的类型。
11：在做连接操作的时候，oracle会将非字符类型转化为字符类型，根据上下文转换。
12：在字符和非字符之间的算术和比较运算中，oracle会将字符转换成日期，rowid、数值类性，算术操作转化为数值，rowid比较的将字符转化为rowid，日期比较的转化为日期类型。
13：字符类型将的类型转换，char，varchar，nchar，nvaechar2，nchar和nvarchar2需要国家字符集utf8和al16utf16的支持，按字符存储的。char，varchar2手数据库默认字符机支持
14：sql字符函数可以接受clob类型，substr，instr，对不接受clob类型的自动转换为字符类型
15：空格
10：if的顺序，入参越是频繁调用的值，对应的if逻辑越需要靠前，条件靠前可以减少判断的次数。
11：设计开发对列是否为空慎重决定，null会影响oracle的执行计划。索引能回答问题时，非空索引能用上全索引扫描提高性能。
空索引会导致count(*)记录出错
索引列不可能为空，不要加is not null的check
Not in查询中，空值会限制unnest转换，导致优化器无法选择anti算法，走抵消的filter
Oracle 如果是not exists或exists和类似group by子句连用，cbo不做查询转换，会慢，改成not in或in
12：不要对列运算
Select * from a where trunk(log_time)=to_date(‘2013-09-01’,’yyyy-mm-dd’);
数据库设计规范、技巧与命名规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。 数据库设计是指：对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据， 满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计的各阶段： A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。 B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。 然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。 需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis， 简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。 2. 概念结构设计阶段 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，可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一 DBMS 支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术， 用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
数据库设计规范
1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常见的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。能够用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。能够用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或
者经过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。能够用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者经过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用char(10)的就不要用char(20)，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容易地理解。
能耗监测平台系统数据库结构
目录 一、数据库表 .......................................................................................................................... - 3 - 数据库名称：Energymonitor ...................................................................................................... - 3 - 1. 行政区划表（XingZhengQH）......................................................................................... - 3 - 2. 建筑类别表（JianZhuLB） .............................................................................................. - 3 - 3. 能耗单位信息表（NengHaoDW）.................................................................................. - 3 - 4. 能耗分类信息表（NengHaoFL） .................................................................................... - 3 - 5. 能耗分项信息表（NengHaoFX）.................................................................................... - 4 - 6. 能耗标准煤换算信息表（NengHaoBZMHS） ................................................................ - 4 - 二、值列表 .............................................................................................................................. - 4 -
平安金融科技数据库（MySQL）开发规范 作者: 简朝阳 Last Updated: 25/02/14 19:30:18 历史修订记录： 版本修订人修订时间修订内容 1.0 1.1 李海军2013-03-11 增加部分说明及修改 1.2 李海军2013-07-29 增加连接池使用说明和memory引擎的控制 1.3 李海军2014-02-25 增加了char类型，修改了timestamp的使用场合。 说明 ?本规范包含平安金融科技使用MySQL 数据库时所需要遵循的所有对象设计（数据库，表，字段），所需要遵循的命名，对象设计，SQL 编写等的规范约定。 ?所有内容都为必须严格执行的项目，执行过程中有任何疑问，请联系DBA Team 取得帮助。 概述 ?禁止明文传播数据库帐号和密码。 ?禁止开发工程师通过应用帐号登录生产数据库。 ?禁止应用在服务器安装MySQL客户端（可以安装开发包）。 ?禁止开发人员在SQL中添加Hint，Hint只能由DBA审核后添加。 ?禁止使用悲观锁定，即读锁select … for update。 ?禁止在开发代码中使用DDL语句，比如truncate，alter table … 等。 ?禁止DML语句的where条件中包含恒真条件（如：1=1）。
1. 命名规范 总则 ?数据库对象名仅可包含小写英文字母、数字、下划线（_）三类字符，并以英文字母开头。 ?数据库对象命名禁止使用MySQL保留字。 ?多个单词之间用下划线（_）分隔。 ?对象名称长度若超过限制，则使用简写/缩写命名。 1.1. 数据库命名 ?数据库以"db_"前缀+ "站点名_"前缀及其所服务的应用名称命名。 1.2. 表命名 ?所属同一模块的表必须以模块名作为前缀命名。 ?历史数据表在原表基础上增加"_his"后缀命名。 1.3. 字段命名 ?布尔意义的字段以"_flag"作为后缀，前接动词。如：表示逻辑删除意义的字段可命名为delete_flag。 ?各表间相同意义的字段（如：作为连接关系的引用字段）使用相同的字段名。 1.4. 索引命名 ?唯一索引以uk_tablename_columnnames 方式命名 ?普通索引以idx_tablename_columnnames 方式命名 ?组合索引以idx_tablename_column1_column2... 方式命名 示例 ?站点名：maymay ?模块名：order ； ?数据表：item； ?字段组成：order_item_id,add_time,raw_update_time,c1,c2,c3,c4,c5 ?标准数据库名：db_maymay_order； ?标准数据表名：order_item； ?历史数据表名：order_item_his；
数据库设计方法、规范与技巧 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。 数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。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(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度， 取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝ 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝ 数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝ 数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝, 处理:｛简要说明｝｝ 2. 概念结构设计阶段 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，可以用E-R图表示。概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 2.1 第零步——初始化工程
专题数据库建设推荐标准规范 （一）数据采集规范 1.数据来源包括在人文社会科学研究过程中采集、加工和积累的研究数据。 2.采集对象包括社会调查、统计分析、案例集成、基础文献等一手数据和原始资料。 3.数据类型包括数值、文本、图片、音频、视频和空间数据等。 4.采集方式包括自动采集、半自动采集和手工采集等。 （二）数据加工规范 1.数字对象唯一标识符规范采用《我国数字图书馆标准规范建设》项目（CDLS）所推荐的唯一标识符体系以及数据中心规定的相关标准。 2.专题数据库的核心元数据应符合《TR-REC-014数据集核心元数据规范》及数据中心的相关要求。 3.音频资料描述元数据规范及著录规则，遵循《CDLS-S05-031音频资料描述元数据规范》和《CDLS-S05-032音频资料元数据著录规则》所推荐的一系列相关标准以及数据中心规定的相关标准。 4.其它资料描述元数据规范及著录规则，遵循《我国数字图书馆标准规范建设》项目（CDLS）所推荐的一系列相关标准及数据中心规定的相关标准。
5.各类接口所实现服务的标识应符合《TR-REC-017资源唯一标识规范》的相关规范要求。 6.文本、图片、音频、视频等各类型数据能够转换为数据中心规定的数字文件格式。 7.专题数据库数据的加工过程需严格执行两重审核制度，保证数据格式符合规定标准。 （三）数据库系统规范 1.专题数据库系统平台必须使用正版数据库管理系统软件，推荐使用关系数据库管理系统，遵守SQL语言系列标准。 2.专题数据库系统平台应具备数据备份及容灾机制，重要数据应进行异地备份。 3.专题数据库系统平台应具备一定的扩充能力，系统的模块化程度高，软件维护方便。 4.专题数据库系统平台应遵循中国国家标准GB/T 20273-2006《数据库管理系统安全技术要求》，具有切实可行的安全保护和保密措施，确保数据永久安全。 （四）专题数据库应用系统规范 1.专题数据库应用系统至少包括数据采集、数据加工、数据检测、数据浏览、数据检索、用户管理和数据维护七大类功能。 2.专题数据库应用系统至少支持开放数据访问接口、开放索引数据收割接口和开放服务状态监控接口三类功能接口。 3.专题数据库应用系统向数据中心提供访问完整数据记
规范和设计技巧在数据库设计的探讨 摘要医院的信息收集工作在信息化产业中属于非常关键的构成部分，而且这方面的工作水平，能够对医院数据收集的水平起到决定性的作用，而想要做好这方面的工作，就一定要创建完善的数据库，并对其进行完美的规范和设计。具体的讨论一下数据库设计规范化的意义，信息收集的基本要求和存有的缺陷及设计的主要阶段中需要注意的技巧等问题。 关键词企业信息收集工作；数据库设计；信息化 目前，怎样让信息收集工作的质量得到增强，成为了医院发展过程中的一项重要工作。而且随着我国市场化发展的进步，医院的数据库设计也迎来了全新的发展时代，现如今数据收集的复杂化、智能化的实现，是这项工作取得进步的最好证明。该就以企业信息收集的意义为角度，来具体地讨论一下如何对数据库进行规范化的设计。 1数据库设计工作的规范化
在医院信息收集工作中的意义医院在对信息收集的时候，一定要 确保数据能够具有较高的质量，同时还要确保收集的高效率。医院若 想在竞争激烈的环境中保持一定的竞争力，就必须要做好信息收集工作，这样才能够跟得上时代发展的脚步，同时也是医院能够得到持续 发展的重要一步。随着我国现代化水平的提升，信息产业也迎来了发 展机遇。特别是医院的信息收集工作，它独特的信息化特点已经成为 了医院发展的重要构成部分。医院若想完成信息化建设，就一定要和 信息收集工作相结合，如此一来，就可以很大水准地提升工作效率， 而且也能够为长远发展打下一个坚实的基础。另外，数据库设计质量 如何，更是能够决定医院信息化发展的水准，确保数据库设计的质量，可以作信息化建设工作更加的具有意义。不过现在，很多医院在信息 收集工作方面是存有很大的问题，不仅没有体现出其应该具备的效果，而且还对医院的各方面工作造成了一定的影响，影响了医院信息化发展。而之所以会出现这方面的问题，主要的原因在于数据库设计人员 的能力有限。医院之所以开展数据库设计，主要是想让医院能够找到 更多的数据搜索方式，不过这也因此增加了数据库设计工作的难度， 从而让医院的相关工作人员在梳理信息收集工作和信息化建设这两者 的关系上显得并不合理。 怎样以最快的速度让医院获得更加方便的数据收集方式，成为了 相关工作人员急需到的重要工作项目。医院信息收集工作本身具有统 一性，而且所有部分的工作都存有着一定的联系，对于所有医院工作 人员来说，必须要准确的掌握好数据收集工作和信息化建设的关系， 数据库设计工作才能够取得进步。医院的相关负责人若想通过磋商的 办法来解决收集工作和信息化之间的关系，那么就一定要创建出一套 合理的数据库设计规范制度。医院的数据库设计工作在信息化建设中 占据着重要的位置，而从信息收集的角度考虑的话，增强数据库的建设，可以充分展现出其智能化、高效化的重要举措。而且也意味着在
数据库设计和编码规范 Version
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简介 读者对象 此文档说明书供开发部全体成员阅读。 目的 一个合理的数据库结构设计是保证系统性能的基础。一个好的规范让新手容易进入状态且少犯错，保持团队支持顺畅，系统长久使用后不至于紊乱，让管理者易于在众多对象中，获取所需或理清问题。 同时，定义标准程序也需要团队合作，讨论出大家愿意遵循的规范。随着时间演进，还需要逐步校订与修改规范，让团队运行更为顺畅。 数据库命名规范 团队开发与管理信息系统讲究默契，而制定服务器、数据库对象、变量等命名规则是建立默契的基本。 命名规则是让所有的数据库用户，如数据库管理员、程序设计人员和程序开发人员，可以直观地辨识对象用途。而命名规则大都约定俗成，可以依照公司文化、团队习惯修改并落实。 规范总体要求 1.避免使用系统产品本身的惯例，让用户混淆自定义对象和系统对象或关键词。 例如，存储过程不要以sp_或xp_开头，因为SQL SERVER的系统存储过程以 sp_开头，扩展存储过程以xp_开头。 2.不要使用空白符号、运算符号、中文字、关键词来命名对象。 3.名称不宜过于简略，要让对象的用途直观易懂，但也不宜过长，造成使用不方 便。 4.不用为数据表内字段名称加上数据类型的缩写。 5.名称中最好不要包括中划线。
6.禁止使用[拼音]+[英语]的方式来命名数据库对象或变量。 数据库对象命名规范 我们约定，数据库对象包括表、视图（查询）、存储过程（参数查询）、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成，长度不超过30。避免中文和保留关键字，做到简洁又有意义。前缀就是要求每种对象有固定的开头字符串，而开头字符串宜短且字数统一。可以讨论一下对各种对象的命名规范，通过后严格按照要求实施。例如：
佛山市水质自动监测系统软件开发项目 项目名称 佛山市水质自动监测系统软件开发项目 二、项目范围 软件开发和数据对接 、项目建设背景 为加强对江河水质的监控并及时掌握水质情况，2006 年建设了水环境质量自动监测网络，其中，全市已建成7个水质自动监测站，拟建3 个，监测项目达14 项，水环境质量自动监测网能实时对全市主要江河水源地和跨界断面水质进行监控。水站建成后由于分布地方不同，收集各站点的信息比较麻烦，环境管理人员不能及时掌握各水站的水质监测情况，因此急需建设一套水质自动监测系统，把各水站监测的各主要江河水质数据在系统上表现出来。 同时，2004 年我局建设了污染源在线监控系统，该系 统实时监控我市重点污染源排污状况，包括废水重点污染源和省控制废气重点污染源企业。为进一步扩展系统将地表水自动监测站监测数据纳入系统监控，要求在此平台基础上开发水质自动监测系统，把各水站监测的各主要江河水质数据在环境信息管理平台上表现出来，为环境管理和环境决策提供有效信息。
四、各水站点运行及建设概况 1、水站建设现状 截至2008 年4 月，佛山市境内已建成水质自动监测子 站共7 个，包括位于禅城区沙口站，顺德区陈村潭村站、伦教羊额站、龙江杨滘站、均安七滘站、容桂穗香围站，以及省环保局投资建设的位于三水区青岐站。拟建水质自动监测站共3 个，包括即将建成的位于南海区小塘站、计划年内兴建的位于高明区富湾站和位于三水区大塘站。 2、监测项目 目前沙口水质自动监测站监测项目包括水温、pH 值、 溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总有机碳等9 项。年内新增包括硬度、酚、氰化物、总砷、镉、六价铬、镍等7 项 监测项目。 位于顺德区5 个水质自动监测站监测项目相同，包括 pH 值、溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、硬度、酚、 氟化物、硝酸盐氮、氨氮、总磷、氰化物及总砷等14 项。 三水区青岐站监测项目包括水温、pH 值、溶解氧、电 氰化物 等10 项。 在建南海区小塘站监测项目包括水温、pH 值、溶解氧、
如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。有关数据 库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的 老师也比不过经验的教诲。所以我们最近找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设 计数据库的技巧和经验。我们的编辑从收到的个反馈中精选了其中的个最佳技巧，并把这些 技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为个部分： 第部分—设计数据库之前 这一部分罗列了个基本技巧，包括命名规范和明确业务需求等。 第部分—设计数据库表 总共个指南性技巧，涵盖表内字段设计以及应该避免的常见问题等。 第部分—选择键 怎么选择键呢？这里有个技巧专门涉及系统生成的主键的正确用法，还有何时以及如何索引字段 以获得最佳性能等。 第部分—保证数据完整性 讨论如何保持数据库的清晰和健壮，如何把有害数据降低到最小程度。 第部分—各种小技巧 不包括在以上个部分中的其他技巧，五花八门，有了它们希望你的数据库开发工作会更轻松一些。 第部分—设计数据库之前 . 考察现有环境 在设计一个新数据库时，你不但应该仔细研究业务需求而且还要考察现有的系统。大多数数据库 项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实 现自动计算）。显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。但是对旧系统的研究 可以让你发现一些可能会忽略的细微问题。一般来说，考察现有系统对你绝对有好处。 — 我曾经接手过一个为地区运输公司开发的数据库项目，活不难，用的是数据库。我设置 了一些项目设计参数，而且同客户一道对这些参数进行了评估，事先还查看了开发环境下所采取 的工作模式，等到最后部署应用的时候，只见终端上出了几个提示符然后立马在我面前翘辫子 了！抓耳挠腮的折腾了好几个小时，我才意识到，原来这家公司的网络上跑着两个数据库应用， 而对网络的访问需要明确和严格的用户帐号及其访问权限。明白了这一点，问题迎刃而解：只需 采用客户的系统即可。这个项目给我的教训就是：记住，假如你在诸如或者这 类公共环境下开发应用程序，一定要从表面下手深入系统内部搞清楚你面临的环境到底是怎
数据库设计规范 V 1.0 2007-8-28
目录 1) 目的 (3) 2) 范围 (3) 3) 术语 (3) 4) 设计概要 (3) 5) 命名规范（逻辑对象） (4) 6) 数据库对象命名 (6) 7) 脚本注释 (8) 8) 数据库操作原则 (9) 9) 常用字段命名(参考) (9)
1) 目的 为了统一公司软件开发的设计过程中关于数据库设计时的命名规范和具体工作时的编程规范，便于交流和维护，特制定此规范。 2) 范围 本规范适用于开发组全体人员，作用于软件项目开发的数据库设计、维护阶段。 3) 术语 数据库对象：在数据库软件开发中，数据库服务器端涉及的对象包括物理结构和逻辑结构的对象。 物理结构对象：是指设备管理元素，包括数据文件和事务日志文件的名称、大小、目录规划、所在的服务器计算极名称、镜像等，应该有具体的配置规划。一般对数据库服务器物理设备的管理规程，在整个项目/产品的概要设计阶段予以规划。 逻辑结构对象：是指数据库对象的管理元素，包括数据库名称、表空间、表、字段/域、视图、索引、触发器、存储过程、函数、数据类型、数据库安全性相关的设计、数据库配置有关的设计以及数据库中其他特性处理相关的设计等。 4) 设计概要 ?设计环境 数据库：ORACLE 9i 、MS SQL SERVER 2000 等 操作系统：LINUX 7.1以上版本，显示图形操作界面; RedHat 9 以上版本 WINDOWS 2000 SERVER 以上 ?设计使用工具 使用PowerDesigner 做为数据库的设计工具，要求为主要字段做详尽说 明。对于SQL Server 尽量使用企业管理器对数据库进行设计，并且要求 对表，字段编写详细的说明（这些将作为扩展属性存入SQL Server中） 通过PowerDesigner 定制word格式报表，并导出word文档，作为数据 字典保存。（PowerDesigner v10 才具有定制导出word格式报表的功能）。
数据库设计规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个dbms产品的概念模式（信息世界模型），用e-r图来描述。在逻辑设计阶段将e-r图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（view）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据dbms特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（structured analysis，简称sa方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，简称dd）来描述。 数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。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(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度， 取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝ 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝ 数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝ 数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝, 处理:｛简要说明｝｝
1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系 (Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。可
以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或者通过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用char(10)的就不要用char(20)，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容
—105— 数据库性能监控分析系统的设计与实现 王 娜，宿红毅，白 琳，王 鑫，郝子昭 (北京理工大学计算机科学与工程系，北京 100081) 摘 要：在讨论Oracle 体系结构和性能优化的基础上介绍了一个基于J2EE 的数据库性能监控和分析系统(DMI)的总体设计思想及其部分实现。 关键词：性能优化；Oracle ；实时监控；JMS ；RMI Design and Realization of Database Performance Monitoring and Analyzing System WANG Na, SU Hongyi, BAI Lin, WANG Xin, HAO Zizhao (Dept. of Computer Science and Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081) 【Abstract 】This paper presents the design and part of implementation of a database performance monitoring and analyzing system (DMI) based on J2EE with discussing the architecture and performance optimizing of Oracle. 【Key words 】Performance optimizing; Oracle; Real-time monitoring; JMS; RMI 计 算 机 工 程Computer Engineering 第31卷 第24期 Vol.31 № 24 2005年12月 December 2005 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2005)24—0105—03 文献标识码：A 中图分类号：TP311.13 随着数据库应用的不断深入和扩大，数据库中的数据量迅速增长，数据操作也越来越复杂，数据库工作效率逐渐下降。因此，实施对数据库的管理维护、性能调优越来越受到广大数据库管理员(DBA)的关注和重视。虽然目前各种数据库产品本身也提供了大量功能强大的性能监控和调试工具，如Oracle 的OEM 、Performance Manager 、Capacity Planer 等，来帮助数据库管理人员对数据库性能进行调整、优化，但遗憾的是，精通掌握这些工具并能通过它们来有效地分析数据库性能状态，进而合理配置数据库以调整其性能也十分困难。因此开发一个简单高效的数据库性能监控管理工具来辅助DBA 对数据库进行性能分析调优成为数据库应用不断扩展的需要。 针对这种情况，本文结合业界先进的数据库管理经验，开发了Database Management Insight(DMI)——一个简单、实用、方便、安全的数据库监控管理平台。它可以有效地辅助数据库管理人员对数据库进行性能优化，确保数据库正常、平滑、高效地运转。DMI 可以监控Oracle 、Sybase 、DB2等数据库，本文以Oracle 为例来对该系统进行阐述。 1 总体设计 1.1 Oracle 的结构和性能优化 数据库优化的目的是更改系统的一个或多个组件，使其满足一个或多个目标的过程。对Oracle 数据库来说，优化是进行合理的资源配置，达到组件之间的均衡以改善其性能，即增加吞吐量、提高响应时间。数据库性能优化要考虑到系统的各个组成部分，由图1可以看出，Oracle 应用系统主要包含以下几个部分[1]： (1)用户进程和服务器进程 用户进程是SQL 语句的提出者，服务器进程则负责执行由用户进程传递过来的SQL 语句，与SGA 区交互。用户进程和服务器进程是数据库性能调整的一个重要方面，尤其是当用户的数量随着时间的推移而 不断增大时，建立与数据库的重复性临时连接的Web 应用系统会导致性能下降[2]。 (2)Oracle 实例 一个Oracle 实例是存储结构和后台进程的组合体。其中，SGA 是用来存放所有数据库进程共享的数据和控制信息的存储区域，当数据库一启动，SGA 就立即占有服务器的内存空间。SGA 中的库高速缓存、字典高速缓存、数据高速缓存、日志缓冲区以及大缓冲池和Java 池等组件的大小对系统性能有极大的影响，它们直接影响磁盘I/O 的频率，从而影响数据库效率[3]。实施性能优化时应注意DB_CACHE_SIZE 、SHARED_POOL_SIZE 、LOG_BUFFER 、LARGE_POOL_SIZE 和JAVA_POOL_SIZE 这几个参数的值，如果配置不合理会造成系统资源的极大浪费。 图 1 Oracle 体系结构 基金项目：武器装备预研项目 作者简介：王 娜(1981—)，女，硕士生，主研方向：计算机网络与分布式处理；宿红毅，副教授；白 琳、王 鑫、郝子昭，硕士生 收稿日期：2004-10-28 E-mail ：sdbzwn@https://www.doczj.com/doc/7816905521.html,
数据库设计的技巧和规范 第1 部分- 设计数据库之前 1、调研客户的工作环境或研究已有的系统 在设计一个新数据库时，你不但应该仔细研究业务需求而且还要考察现有的系统。大多数数据库项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实现自动计算）。显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。但是对旧系统的研究可以让你发现一些可能会忽略的细微问题。一般来说，考察现有系统对你绝对有好处。 2、定义标准的对象命名规范 一定要定义数据库对象的命名规范。对数据库表来说，可给表的别名定义简单规则，可用项目缩写来给表名打前缀，如cjgl_S。表内的列[字段]要针对键采用一整套设计规则。比如，如果字段是数字类型，你可以用_n作为后缀；如果是字符类型则可以采用_c后缀。对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。再如，假如你的表里有好多“money”字段，你不妨给每个列[字段]增加一个_m 后缀。还有，日期列[字段]最好以d_作为名字打头。 3、在物理实践之前进行逻辑设计 在深入物理设计之前要先进行逻辑设计。随着大量的case 工具不断涌现出来，你的设计也可以达到相当高的逻辑水准，你通常可以从整体上更好地了解数据库设计所需要的方方面面。 4、理解客户需求 在你百分百地确定系统从客户角度满足其需求之前不要在你的ER（实体关系）模式中加入哪怕一个数据表。了解你的用户的业务需求可以在以后的开发阶段节约大量的时间。一旦你明确了业务需求，你就可以自己做出许多决策了。
一旦你认为你已经明确了业务内容，你最好同客户进行一次系统的交流。采用客户的术语并且向他们解释你所想到的和你所听到的。同时还应该用可能、将会和必须等词汇表达出系统的关系基数。这样你就可以让你的客户纠正你自己的理解然后做好下一步的ER设计。 看起来这应该是显而易见的事，但需求就是来自客户（这里要从内部和外部客户的角度考虑）。不要依赖用户写下来的需求，真正的需求在客户的脑袋里。你要让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。一个不变的真理是：“只有我看见了我才知道我想要的是什么”必然会导致大量的返工，因为数据库没有达到客户从来没有写下来的需求标准。而更糟的是你对他们需求的解释只属于你自己，而且可能是完全错误的。 5、创建数据字典和ER图 一定要花点时间创建ER图和数据字典。其中至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键。创建ER图和数据字典确实有点费时但对其他开发人员要了解整个设计却是完全必要的。越早创建越能有助于避免今后面临的可能混乱，从而可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。 有一份诸如ER图等最新文档其重要性如何强调都不过分，这对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对以后设计SQL语句来说这是完全必要的。 6、创建模式 一张图表胜过千言万语：开发人员不仅要阅读和实现它，而且还要用它来帮助自己和用户对话。模式有助于提高协作效能，这样在先期的数据库设计中几乎不可能出现大的问题。模式不必弄的很复杂；甚至可以简单到手写在一张纸上就可以了。只是要保证其上的逻辑关系今后能产生效益。
数据库相关规范 1.使用utf8mb4字符集 2.所有表、字段必须写清中文注释 3.金额字段禁止使用小数存储（单位：分） 4.禁止使用字段属性隐式转换（如：“WHERE ms_no = 1234”ms_no为字符串类型） 5.尽量不使用负向查询（NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等） 6.禁止使用外键，如有完整性约束，需要应用程序控制 7.禁止使用程序配置文件内的账号访问线上数据库 8.禁止非DBA对线上数据库进行写操作 9.开发、测试、线上环境分离 10.所以提交的SQL语句必须经过测试 11.禁止存储大文件或大照片 12.库名、表名、字段名：小写，下划线分割，不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼 音英文混用 13.表必须有主键 14.必须把字段定义为NOT NULL并设置默认值 15.必须使用varchar（20）来存储手机号 16.单表索引控制在5个以内，单索引字段数不许超过5个 a)索引的使用。? b)(1) 尽量避免对索引列进行计算。如计算较多，请提请管理员建立函数索引。? c)(2) 尽量注意比较值与索引列数据类型的一致性。? d)(3) 对于复合索引，SQL语句必须使用主索引列? e)(4) 索引中，尽量避免使用NULL。? f)(5) 对于索引的比较，尽量避免使用NOT=（!=）? g)(6) 查询列和排序列与索引列次序保持一致 (7) 禁止在更新频繁、区分度不高（如：性别）的字段上建立索引 (8) 建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面 17.禁止使用SELECT * ，只获取必要的字段 18.禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须指定插入的列名 19.禁止在WHERE条件的属性上使用函数或表达式 20.禁止%开头的模糊查询 21.禁止使用OR条件 22.应用程序必须捕获SQL异常，并作出相应处理 23.逻辑删除代替物理删除 24.选择最有效的表名、查询条件顺序（从右到左） 25.减少访问数据库的次数 26.SQL中的关键字均使用大写字母，数据表最好起别名 27.查询条件中“>=”代替“>” 28.等号两边使用空格，逗号后使用空格 29.多表操作必须使用别名 30.整条语句必须写明注释，关键逻辑单独书写注释，说明算法、功能 a)注释风格：注释单独成行、放在语句前面。? b)(1) 应对不易理解的分支条件表达式加注释；? c)(2) 对重要的计算应说明其功能；?
G r e e n p l u m数据库设 计开发规范 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
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第一章前言 1.1文档目的 随着Greenplum数据库的正式上线使用。为了保证Greenplum 数据仓库系统平台的平稳运行，保证系统的可靠性、稳定性、可维护性和高性能。特制定本开发规范，以规范基于Greenplum数据库平台的相关应用开发，提高开发质量。 1.2预期读者 Greenplum数据仓库平台应用的设计与开发人员； Greenplum 数据仓库平台的系统管理人员和数据库管理员； Greenplum 数据仓库平台的运行维护人员； 1.3参考资料 参考Greenplum4.3.x版本官方指引： 《GPDB43AdminGuide.pdf》 《GPDB43RefGuide.pdf》 《GPDB43UtilityGuide.pdf》
第二章设计规范 2.1数据库对象数量 数据库对象类型包括数据表、视图、函数、序列、索引等等，在Greenplum数据库中，系统元数据同时保存在Master 服务器和Segment 服务器上，过多的数据库对象会造成系统元数据的膨胀，而过多的系统元数据造成系统运行逐步变慢；同时，类似数据库的备份、恢复、扩容等较大型的操作都导致效率变慢。因此，依据GreenplumDB产品的最佳时间，单个数据库的对象数量，应控制在10万以内。 GP数据库的对象包括：表、视图、索引、分区子表、外部表等。 如果数据表的数量太多，建议按应用域进行分库，尽量将单个数据库的表数量控制在10万以内，可以在一个集群中创建多个数据库。 【备注】：在Greenplum数据库中，一张分区表，在数据库中存储为一张父表、每张分区子表都是一张独立的库表；例如：一张按月进行分区的存储一年数据的表，如果含默认分区，共14张表。 2.2表创建规范 为了避免数据库表数量太多，避免单个数据表的数据量过大，给系统的运行和使用带来困难，在Greenplum数据库中需遵循如下的表创建规范： 1、GP系统表中保存的表名称都是以小写保存。通常SQL语句中表名对大小写不敏感。但不允许在建表语句中使用双引号（“”）包括表