对于很多应用系统来说，数据库结构是应用运行的基础，这就好像房子的地基一样，地基不牢，地动山摇。当应用程序建立之后，再改数据库表结构，就会导致很多不必要的冗余工作量。

(相关资料图)

然而很多开发团队却非常不重视这个过程，数据库及接口的设计极其随意。甚至还有一些大神认为，数据库和接口的改变是避免不了的事情，做项目就是做完之后试试看，不行再改。可以说，从方法论上就存在问题，就好像修路一样，修好了挖，挖好了修，反反复复，来来回回，开发者和用户都苦不堪言。

说了这么多，下面我们来正式介绍一下数据库设计的整个流程。

数据库设计的基本步骤包括以下几个方面：

一、需求分析阶段

需求分析是整个数据库设计的基础和核心，需求分析的结果是否能准确地反映用户的实际需求，将直接影响到后面各个阶段的设计，并影响到设计结果是否合理、实用。这一阶段要收集和分析用户对系统的信息需求和处理需求，以及后续可以存在的扩展功能，从而得到设计系统所必需的信息，建立系统的需求说明文档。

在很多项目中，存在的最大问题就是开发团队对于项目，没有从日常使用者的角度去考虑问题，对项目所涉及的业务流程不熟悉，完全根据用户的描述来被动设计。而往往不懂技术的用户描述是不完备的，最终导致完全的项目在用户试用之后发现很多问题，导致工作量的大幅增加。

因此，在做一个项目之前，完全了解项目用户的业务流程，是对于开发团队素质的一个重要考验。

二、概念设计阶段

概念设计是数据库设计的关键所在，这一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，并且用E-R图表示出来。

概念模型也称为信息模型，用于信息世界的建模，实现了由现实世界到信息世界的第一层抽象。

信息世界涉及的主要概念有：

1、实体(Entity)：现实世界中存在的可以相互区分的事物或概念，如一个学生

2、实体集（Entity Set）：同一类实体的集合，如全体学生

3、属性（Attribute）：实体所具有的特征，如学生姓名、性别

4、码/键（Key）：唯一标识实体的属性集，例如学生的学号

5、联系（Relationship）:实体集之间的对应关系，如一个教师教多个学生、多个学生选多门课

概念模型最常用的表示方法是P.P.S.Chen在1976年提出的实体-联系（Entity-Relationship）模型，简称E-R模型或E-R图

三、逻辑结构设计阶段

这一阶段在概念模型的基础之上，根据转换规则导出一种DBMS支持的逻辑数据库模型，比如说目前最常用的关系型数据库，该模型应满足数据库存取、一致性及运行等方面的用户需求，并且在一定程度上，对些模型进行优化。

例如，一个一对一的E-R模型，可以建立一个单表，比如说班级，对班主任，是一对一的关系，那么只需要一张表。而一个一对多的关系，则需要两张表，比如说班级对学生，就需要把班级设置为一张表，而将班级号作为学生表里的一个外键。多对多的关系，就需要设计三张表，比如说学生和课程，就需要学生、课程、学生选的课程三张表来反映三者之间的关系。

四、物理结构设计阶段

为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构，利用已经确定的逻辑结构的结果以及DBMS提供的方法、技术，以设计出高效可实现的数据库结构。但一般情况下，在关系型数据库中，数据的存取对用户是透明的，所以对物理设计考虑会相对少一点。尤其是现在有了诸如Spring Data Jpa之类的持久层框架之后，开发者的精力可以主要放在实体之间的关系上面。

五、数据库实施阶段

根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，将数据录入到数据库中，同时进行数据库系统的试运行。

以上就是数据库设计的几个重要步骤，在实际操作中，最重要的是正确划分实体和实体间的对应关系，而这也是优秀开发者与普通开发者最大的区别之一。往往优秀的开发者可以看透一个项目之间存在的实体，和实体间的对应关系，从而方便快捷地确定项目的数据库基础。而普通或者低劣的开发人员，则很有可能将实体关系搞得一团糟，最终在实际应用中才发现表设计存在较大的缺陷，最终不得不耗费大量的工作量来解决这个问题。

就好像地心说时代，天文学家用本轮均轮，等大小齿轮咬合模拟的方式来推演太阳、月亮和各行星的轨道。一开始只有地球、太阳、月亮的时候还很好拟合，但是随着多颗行星的发现，到了哥白尼时代，需要模拟的齿轮已经达到了上百个，导致人们苦不堪言。但是，改成以太阳为中心的话，那么一切就清爽直观了。

数据库设计也是如此，如果实体之间的关系没有理顺，那么最终将严重影响项目的开发质量。读者们，你们被实体关系设计得很糟糕的数据库结构坑过吗？如果被坑过，欢迎说出你的故事哦。

关键词： 概念模型 信息世界 这一阶段 对应关系 需求分析