数据库的生命周期主要分为四个阶段：需求分析、逻辑设计、物理设计、实现维护。
这个系列的博文将主要关注数据库生命周期中的前两个阶段（需求分析、逻辑设计），还会涉及反范式化设计的一些内容。如图中高亮圈出的部分。
数据库的物理设计，包括索引的选择与优化、数据分区等内容。这些内容也非常丰富，而且可以自成体系，园子里也有很多好文章，故在本系列中不作主要关注。本文最后将给出一些链接供大家参考。
数据库生命周期的四个阶段又能细分为多个小步骤，我们配合图（1）来看看每一小步包含的内容。
阶段1 需求分析
数据库设计与软件设计一样首先需要进行需求分析。
我们需要与数据的创造者和使用者进行访谈。对访谈获得的信息进行整理、分析，并撰写正式的需求文档。
需求文档中需包含：需要处理的数据；数据的自然关系；数据库实现的硬件环境、软件平台等； 阶段2 逻辑设计
使用ER或UML建模技术，创建概念数据模型图，展示所有数据以及数据间关系。最终概念数据模型必须被转化为范式化的表。
数据库逻辑设计主要步骤包括：
a) 概念数据建模
注：在需求分析完成后，使用ER图或UML图对数据进行建模。使用ER图或UML图描述需求中的语义，即得到了数据概念模型（Conceptual Data Model），例如：三元关系（ternary relationships）、超类（supertypes）、子类（subtypes）等。
注：当在大型项目设计或多人参与设计的情况下，会产生数据和关系的多个视图。这些视图必须进行化简与集成，消除模型中的冗余与不一致，最终形成一个全局的模型。多视图集成可以使用ER建模语义中的同义词(synonyms)、聚合(aggregation)、泛化(generalization)等方法。多视图集成在整合多个应用的场景中也非常重要。 阶段3 物理设计
数据库物理设计包括选择索引，数据分区与分组等。
逻辑设计方法学通过减少需要分析的数据依赖，简化了大型关系数据库的设计，这也减轻了数据库物理设计阶段的压力。
1. 概念数据建模和多视图集成准确地反映了现实需求场景
2. 范式化在模型转化为SQL表的过程中保留了数据完整性
数据库物理设计的目标是尽可能优化性能。
物理设计阶段，全局表结构可能需要进行重构来满足性能上的需求，这被称为反范式化。
反范式化的步骤包括：
1. 辨别关键性流程，如频繁运行、大容量、高优先级的处理操作
2. 通过增加冗余来提高关键性流程的性能
3. 评估所造成的代价（对查询、修改、存储的影响）和可能损失的数据一致性
阶段4 数据库的实现维护
当设计完成之后，使用数据库管理系统（DBMS）中的数据定义语言（DDL）来创建数据结构。
数据库创建完成后，应用程序或用户可以使用数据操作语言（DML）来使用（查询、修改等）该数据库。
一旦数据库开始运行，就需要对其性能进行监视。当数据库性能无法满足要求或用户提出新的功能需求时，就需要对该数据库进行再设计与修改。这形成了一个循环：监视 –> 再设计 –> 修改 –> 监视…。
|
