山大数据库实验

一、山大数据库实验

山大数据库实验

数据库实验是山东大学计算机科学与技术专业的重要课程之一，通过这门课程的学习，学生将能够掌握数据库设计、SQL语言、数据管理等方面的知识和技能。山东大学作为国内顶尖高校之一，其数据库实验课程设置与教学质量备受学生和教育界的关注与认可。

在山大数据库实验课程中，学生将深入学习数据库的基本概念和原理，掌握数据库设计的方法和技巧，了解各种数据库管理系统的特点与应用。通过实验操作，学生不仅能够熟练运用SQL语言进行数据查询和操作，还能够实践数据库设计与管理的实际技能，为日后从事相关工作奠定坚实的基础。

实验内容

山东大学数据库实验课程内容丰富多样，主要包括以下几个方面：

• 数据库基本概念：学习数据库的定义、特点、组成结构等基本概念；
• SQL语言：掌握SQL语言的基本语法和常用命令，能够编写简单的SQL查询语句；
• 数据库设计：学习数据库设计的原则和方法，了解实体关系模型、范式化设计等概念；
• 数据库管理：了解数据库管理系统的功能和特点，学习数据库的安全性与完整性管理；
• 实验操作：通过实际操作，完成数据库设计、数据导入、查询分析等实验任务。

通过这些实验内容的学习和实践，学生将能够全面掌握数据库相关知识，提升数据处理和管理能力，为未来的职业发展做好准备。

实验要求

在山东大学数据库实验课程中，学生需要满足一定的实验要求，包括：

1. 认真学习课程理论知识，掌握数据库的基本概念和原理；
2. 按时完成实验任务，熟练掌握SQL语言及数据库设计方法；
3. 积极参与实验讨论和交流，加强理论与实践的结合；
4. 遵守实验室规章制度，保证实验操作安全和数据安全。

只有认真对待实验课程，才能够真正从中受益，提升自身的技能水平和专业素养。

实验经验

许多山东大学计算机科学与技术专业的学生在学习数据库实验课程过程中，积累了丰富的实验经验。他们分享的一些建议包括：

理论联系实际：数据库实验不仅仅是知识的传授，更重要的是要将理论知识与实际操作相结合，通过实践来加深理解。

多做实验练习：熟能生巧，只有通过不断的实验练习，才能够真正掌握数据库设计与管理的技能。

团队合作：在实验过程中，可以与同学们进行合作，共同讨论问题、解决难题，提升自己的实际操作能力。

通过这些实验经验的总结和分享，山东大学的学生们相互学习、共同进步，为自己的学习之路增添色彩和动力。

结语

山东大学数据库实验课程的开设，为学生提供了一个重要的学习平台，让他们在实践中掌握专业知识，提高技能水平。希望学生们能够珍惜这个学习机会，认真对待每一堂实验课程，不断学习、实践和探索，成为有志向、有作为的计算机科学与技术人才。

二、中文文献数据库实验步骤？

中文文献数据库的实验步骤可以根据不同的数据库系统略有不同，但大致可以分为以下几个步骤：打开数据库系统：首先需要打开相应的中文文献数据库系统，如中国知网、万方数据、维普网等。这些数据库系统通常需要使用浏览器进行访问。搜索文献：在数据库系统中，可以通过关键词、作者、标题、期刊名称等途径搜索相关文献。搜索方式可以根据数据库系统的特点而有所不同。筛选文献：搜索到的文献可以进行筛选，以缩小范围。可以根据文献的出版时间、研究领域、主题等条件进行筛选。阅读文献：选定的文献可以进行阅读。阅读时需要注意文献的质量和相关性，以及文献中的关键词、摘要和结论等关键信息。下载文献：如果需要下载文献，可以根据数据库系统的规定进行下载。通常需要登录用户的账号或邮箱，然后选择需要下载的文献和格式。整理文献：下载的文献可以进行整理，以方便后续的阅读和研究。可以按照不同的主题或领域进行分类，或者按照出版时间进行排序。分析文献：对于下载整理的文献，可以进行进一步的分析。可以统计关键词出现的频率、分析研究领域的热点等。需要注意的是，中文文献数据库的使用需要一定的技能和经验，因此需要进行学习和培训。同时，还需要遵守学术规范和版权法规，不得抄袭或盗用他人成果。

三、哈工大数据库实验

哈工大数据库实验

哈尔滨工业大学（简称哈工大）数据库实验是计算机科学与技术相关专业的重要实践课程之一，旨在帮助学生掌握数据库管理系统的基本原理和应用技巧，提升其数据库设计和管理能力。

实验目标

哈工大数据库实验的主要目标是让学生通过实际操作，深入理解数据库系统的核心概念和功能，培养他们独立设计和实现数据库应用系统的能力。通过本实验课程，学生将掌握以下关键技能：

• 数据库的基本概念与原理
• SQL语言的基本语法和高级应用
• 数据库设计与规范化
• 数据库管理系统的安装与配置
• 数据库系统性能调优与优化

实验内容

哈工大数据库实验涵盖了数据库系统的各个方面，从基础到实践都有相应的内容安排。典型的实验内容包括但不限于：

1. 数据库建模与设计
2. SQL语句练习与优化
3. 数据库管理系统的安装与配置
4. 数据库性能调优
5. 数据库应用开发实践

实验环境

为了保证学生能够顺利完成数据库实验任务，哈工大提供了完善的实验环境。学生可以在实验室或者远程服务器上进行实验操作，实时监控和指导，确保实验过程顺利进行。

实验考核

哈工大数据库实验的考核方式多样，旨在全面评估学生对数据库系统的理解和应用能力。常见的考核形式包括：

• 实验报告：详细记录实验过程和结果分析
• 数据库设计项目：独立完成一个实际数据库应用项目
• 数据库系统维护与优化：根据给定情景，进行数据库性能调优
• 开卷考试：考察学生对数据库理论知识的掌握程度

实验意义

哈工大数据库实验作为计算机专业的重要实践课程，对学生的综合能力提升具有重要意义。通过实验操作，学生可以更直观地了解数据库系统的工作原理，提升解决实际问题的能力，为未来的数据库应用开发和管理打下坚实基础。

总的来说，哈工大数据库实验是一门既具有理论深度又具有实践意义的课程，对学生的专业发展和职业规划都有着积极的促进作用。

四、实验室管理系统数据库

实验室管理系统数据库的重要性和作用

实验室管理系统数据库在当代科研领域中扮演着至关重要的角色。它不仅仅是一个简单的数据存储和管理工具，更是实验室运营和科学研究的核心支撑。通过建立和维护一个高效的实验室管理系统数据库，实验室管理者可以更好地组织实验室资源、管理项目进度、跟踪科研数据，提高工作效率，确保实验数据的准确性和可靠性，加速科研成果的产出与交流。

实验室管理系统数据库的设计原则

设计一个优秀的实验室管理系统数据库需要遵循一些重要的原则，以确保系统的稳定性、可靠性和灵活性：

• **数据安全性**：数据库应具备严格的权限控制和数据加密机制，保障实验数据的安全性。
• **数据一致性**：确保数据库中的数据保持一致性，避免重复、错误或不完整的数据。
• **数据可追溯性**：数据库应记录数据的变更历史，方便用户追溯数据的来源和处理过程。
• **性能优化**：合理设计数据库结构、索引和查询语句，以提升系统的性能和响应速度。
• **扩展性**：考虑未来业务的扩展需求，设计具备良好扩展性的数据库架构。

实验室管理系统数据库的核心功能

一个完善的实验室管理系统数据库应当具备以下核心功能来支持实验室的日常运作：

• **实验数据管理**：包括数据采集、存储、备份、共享与管理。
• **实验室资源管理**：对实验室设备、耗材、人员等资源进行有效管理和调度。
• **实验项目管理**：跟踪和管理实验项目的进度、预算、人员分配等信息。
• **科研成果管理**：记录和共享科研成果，支持论文、专利等成果的管理与查阅。
• **实验安全管理**：制定实验室安全准则，记录安全事故及处理过程。

实验室管理系统数据库的优化策略

为了提升实验室管理系统数据库的性能和效率，可以采用以下优化策略：

1. **数据库索引优化**：对经常查询的字段添加索引，加快数据检索速度。
2. **数据归档策略**：定期清理和归档历史数据，减轻数据库负担，提升性能。
3. **定时备份**：建立定期备份机制，确保数据安全，防止意外数据丢失。
4. **系统监控**：实时监控数据库性能指标，发现问题并及时进行处理。
5. **容量规划**：根据实验数据增长趋势，合理规划数据库容量，避免存储空间不足。

结语

实验室管理系统数据库的优化设计和高效运营对于实验室的科研工作至关重要。只有建立起一个稳定、安全、高效的数据库系统，才能更好地支持实验室的科研活动，促进科技创新和成果转化。

五、厦大数据库实验室

厦大数据库实验室：培养未来数据科学家的摇篮

厦门大学数据库实验室作为该校计算机科学与技术学院的重要研究机构之一，长期致力于数据库系统、数据挖掘、大数据分析等领域的研究与实践。通过多年的发展，该实验室已经成为国内在数据库与数据科学研究领域具有较高声誉和影响力的研究机构之一。

借助厦大数据库实验室自身在相关领域的优势资源和专业团队，学生在这里不仅可以接受到系统而全面的数据库与数据科学知识培训，还能参与各类实践项目，提升实践能力和解决问题的能力。

实验室特色

厦大数据库实验室以其独特的实验室环境和丰富的实践机会而闻名。实验室拥有一支高水平的研究团队，涵盖了数据库系统、数据挖掘、人工智能等多个领域。同时，实验室还与国内外多家知名高校和企业建立了合作关系，为学生提供更广阔的发展平台。

此外，厦大数据库实验室还注重培养学生的创新能力和团队合作精神。学生们在这里不仅可以独立开展科研项目，还能与导师和同学们共同探讨问题、分享经验，形成良好的学术氛围。

师资力量

厦大数据库实验室拥有一支强大的师资队伍，导师们均具有丰富的科研经验和教学经验。他们潜心研究数据库与数据科学领域的前沿问题，不断探索新的研究方向，指导学生进行科研项目，培养学生的科研能力和创新精神。

在厦大数据库实验室，学生可以选择与对口导师合作进行科研项目，共同探讨问题、解决难题。导师们不仅在学术上给予学生指导，还会关心学生的个人成长和发展，帮助他们树立正确的学术价值观和人生观。

学术成果

厦大数据库实验室以其卓越的学术成果而闻名于业内。实验室的研究团队在数据库系统、数据挖掘、大数据分析等领域发表了大量高水平的学术论文，多次荣获国内外知名学术会议的最佳论文奖和杰出论文奖。

此外，实验室的研究成果还得到了国内外同行的认可和好评，为厦门大学在数据库与数据科学领域的学术声誉提升了不少。许多学生在参与实验室的科研项目后，也获得了各种奖学金和科研成果展示的机会，为他们的个人发展打下了坚实的基础。

未来展望

随着数据时代的到来，数据库与数据科学领域的重要性日益凸显。厦大数据库实验室将继续致力于研究与实践，培养更多的优秀数据科学家和信息技术人才，为我国在信息化建设和科技创新方面做出更大的贡献。

相信在厦大数据库实验室的熏陶与培养下，越来越多的学子将在数据科学领域有所建树，成为行业的佼佼者和技术领军者。

厦大数据库实验室，将始终致力于培养未来数据科学家的摇篮！

六、数据库的实验总结报告

数据库的实验总结报告

数据库课程是计算机科学领域的重要基础课之一，通过数据库实验的学习和实践，学生能够掌握数据库管理系统的基本原理和操作技能。在本次实验中，我们以为基础，通过使用SQL语言操作数据库，设计了一个简单的学生信息管理系统，并对实验过程和结果进行了总结和分析。

实验目的

数据库实验的主要目的是让学生掌握数据库的基本概念和操作技巧，培养学生的数据库设计与管理能力。在本次实验中，我们通过设计学生信息管理系统，旨在使学生了解数据库的基本操作、表的设计、数据的插入与查询等内容。

实验环境

本实验采用了以下环境和工具：

• 操作系统：Windows 10
• 数据库管理系统：MySQL
• 开发工具：Notepad++、phpMyAdmin

实验步骤

下面是我们完成实验的步骤：

1. 数据库设计

根据学生信息管理系统的功能需求，我们设计了以下两个表格：

学生表格（Student）：包含学生ID、姓名和年龄字段。

课程表格（Course）：包含课程ID、课程名称和学生ID字段。

2. 创建数据库和表格

在MySQL中创建名为"student_info"的数据库，并在其中创建学生表格（Student）和课程表格（Course）。

3. 插入数据

使用SQL语句向学生表格和课程表格中插入一些测试数据，以验证数据的插入功能是否正常。

4. 查询数据

通过编写SQL查询语句，实现学生信息的查询功能。我们可以根据学生的ID或姓名进行查询，并获取学生的基本信息以及所选课程的详细信息。

5. 系统测试

通过运行学生信息管理系统，测试系统功能的完整性和稳定性。我们针对不同的查询条件进行测试，验证系统的响应时间和数据准确性。

实验结果

通过本次实验，我们成功地设计和实现了一个简单的学生信息管理系统。以下是我们的实验结果：

1. 数据库和表格的创建

我们成功地创建了名为"student_info"的数据库，并在其中创建了学生表格（Student）和课程表格（Course）。表格的字段和属性设计合理，可以满足学生信息管理系统的需求。

2. 数据的插入

我们通过执行SQL语句，成功地向学生表格和课程表格中插入了一些测试数据。插入操作的结果正确，数据被准确地存储在了数据库中。

3. 数据的查询

通过编写SQL查询语句，我们实现了学生信息的查询功能。无论是根据学生的ID还是姓名进行查询，系统都能够正确地返回学生的基本信息和所选课程的详细信息。

4. 系统测试

我们对学生信息管理系统进行了全面的测试，包括各种查询条件以及大量数据的查询。系统的响应时间非常快，查询结果准确无误，具有稳定性和可靠性。

实验总结

通过本次数据库实验，我们深入学习了数据库的基本原理和操作技巧。我们掌握了SQL语言的基本语法和常用的查询语句，了解了数据库表的设计和数据的插入与查询过程。

同时，我们通过设计和实现学生信息管理系统，加深了对数据库应用的理解和实践能力。我们学会了如何利用数据库管理系统进行数据的存储和查询，为日后的数据库设计和开发工作奠定了坚实的基础。

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七、实验室数据库管理系统

实验室数据库管理系统是一个关键的组织工具，对于研究实验室和科研团队来说至关重要。它不仅可以帮助科研人员更有效地管理和检索数据，还能提高实验室的生产力和效率。随着科研工作的不断发展，实验室数据库管理系统的作用变得愈发重要。

优点

实验室数据库管理系统的优点之一是提供了一个集中的平台，让研究人员可以快速方便地访问他们需要的数据。这种集中管理的方式可以大大节省时间和精力，避免数据散落和重复输入的情况发生。此外，通过建立系统化的数据管理模式，实验室可以更好地保护数据的安全性和完整性。

功能

实验室数据库管理系统通常具有多种功能，包括数据输入、存储、检索、分享和分析等。通过这些功能，研究人员可以更加高效地进行实验数据的管理和分析。此外，一些高级的数据库系统还能够提供数据可视化、报告生成和团队协作等功能，进一步提升了实验室的工作效率。

选择

在选择适合自己实验室的数据库管理系统时，有几个关键因素需要考虑。首先是系统的易用性和用户界面设计，这将直接影响到研究人员对系统的接受程度。其次是系统的功能和扩展性，要确保系统能够满足实验室的需求并随着实验室规模的扩大而灵活调整。最后，安全性也是选型的重要考量因素，确保数据在系统中的存储和传输是安全可靠的。

未来发展

随着科研领域的不断进步和实验室工作的日益复杂化，实验室数据库管理系统将会迎来更广阔的发展前景。未来的系统可能会更加智能化和自动化，能够更好地满足科研工作者的需求。同时，数据挖掘和人工智能技术的应用将进一步提升数据库管理系统的功能和效率，帮助科研人员更好地进行数据分析和决策。

八、数据库系统领域（oltp，olap都包括）有哪些顶级的实验室呢？

数据库是三大基础软件系统（操作系统，编译系统，数据库）之一。从研究和实际系统结合的角度，我把数据库方向排在三大软件系统之首，因为其起到了承上启下的作用，向下和操作系统及硬件结合，向上和数据及应用结合，因此可研究的子方向非常多，当然研究方向仁者见仁智者见智，我仅仅表达我的观点，仅供参考。下面我以国内外数据库实验室为入口介绍下我认识的或者接触过的教授，希望能对感兴趣的朋友，特别是想申请PhD的同学启到帮助作用。

美国

• MIT数据库组。该实验室包括三位重量级教授：Sam Madden, Mike Stonebraker和Tim Kraska。这三位教授可以说是数据库领域的引领者，Mike Stonebraker是元老级人物，2014年图灵奖获得者，是和Jim Gray并列的数据库始祖，一直以来大范围使用的开源数据库Postgres就是出自他手；Mike虽然年纪已高，但是思维极为活跃，最近一次交流老人家直接在白板上算用多少VoltDB节点就可以解决问题。Sam Madden可以称之为是数据库领域的中流砥柱人物，获得了N多该领域的顶级奖项，各个数据库顶会的组织者和领导者，除此之外，Sam在分布式系统，大数据，网络等方向也颇有建树。Tim Kraska是较为年轻的教授，之前在布朗大学任助理教授，17年去MIT并升任副教授，可见实力超强，目前主要致力于机器学习和数据库的结合，人很open，你如果想邀请他来给talk，他都很愿意。
• Berkeley AMPLab(现为RICE LAB)。Berkeley在数据库的发展使上可谓举足轻重，如BDB，Spark都出自berkeley，无论对学术界还是工业界影响极为深远广泛。上面提到的Mike Stonebraker开始也在Berkeley任教，后来去的MIT。AMPLab之前的掌门人是Mike Franklin（不要和Mike Stonebraker混了，在美国Mike实在太多了），其在数据库领域的影响力仅次于Mike Stonebraker，有兴趣的同学可以查一下两位Mike的论文引用数。Mike Franklin于2016年跳槽去了芝加哥大学，任系主任，正在大张旗鼓扩大芝加哥大学CS的规模和影响力。Mike Franklin我比较熟悉，所以多说几句，Mike虽然不年轻，但是做事非常认真，对所带的学生和博后指导非常仔细，并且人非常nice，我不确定他现在是否还带学生，可以直接发邮件问问，如果带，强烈建议申请。
• CMU数据库组。该实验室也是我曾经待过的地方，可以说那段时间是我人生最充实，最美好的时光，CMU的科研氛围和教授学者会潜移默化的影响你的一生，所以我很推荐来CMU读PhD做研究。回到CMU数据库组，包含两位教授Andy Pavlo和Christos Faloutsos。Andy Pavlo的思维极为活跃，治学严谨，非常热爱写code，对学生非常负责，是Self-driving Database System的主要引领者。除此之外，其PPT和网站做的也很漂亮，最近得了很多奖，包括SIGMOD最佳论文奖，VLDB亚军论文奖等，推荐申请他的PhD，但是他对学生要求比较高，因为经费有限，如果申请之前你有顶会论文还是有戏的。Christos严格来说属于data mining领域，在该领域属于大佬级人物，不过DBMS和data mining原本就属于一家，所以Andy来CMU之前都是Christos教数据库课程。
• Stanford系统组。严格说来，这个实验室并不仅仅focus在数据库领域，我主要想提到的是Peter Bailis。Peter是Berkeley AMPLab博士毕业， 在MIT读了一年博后，加入了Stanford做助理教授。Peter的独立研究能力相当强，他读博期间Berkeley AMPLab已经没多少人做OLTP了，他自己一人独立开展分布式事务研究，取得了非常好的研究成果，并且十分高产，论文数量和质量都很高。加入Stanford之后主要关注系统+机器学习领域，该方向并不是他PhD方向，但是做的风生水起，产出也很不错。可见，牛人在什么领域都是牛人。Peter个子很高，人很热情，只不过现在创业开了家Startup，有兴趣的同学可以等他回归学术界申请他的PhD。

聊完美国计算机四大高校，让我们聊聊其他学校：

• 布朗大学。布朗大学是常青藤之一，其CS包括数据库方向规模并不大，但是小而精，HStore就是MIT、Brown和其他几所学校一起搞的，里面的教授都是圈内人，如Stan Zdonik就是Mike Stonebraker的老友，上面提到的Andy Pavlo和Tim Kraska也出自Brown。
• 马里兰大学。提到马里兰大学主要是因为Daniel Abadi从Yale跳槽去了马里兰，Daniel Abadi非常聪明，对学生的指导也非常认真，工作很实际，代表工作HadoopDB卖了一个好价钱，现在以Calvin为基础在做startup。
• 密歇根大学。密歇根大学是一所很好的综合性大学，其数据库组也是很有名，特别是在数据库测量、自动调参方面有很深的造诣，其中的教授没怎么接触过，就不过多评论了。
• 华盛顿大学。非常不错的大学，校园也很美，数据库组很强。工作有交集是Alvin Cheung，华裔教授（看姓应该是新加坡人，我不确定），其主要方向是programming language和数据库的结合。
• 威斯康辛。老牌数据库名校，很多大佬都是这个学校出来的，如Mike Franklin和后面要提到的Anastasia Ailamaki等。不过近些年有些没落。

上面仅仅是我熟悉的老师所在的高校，关于美国数据库实验室更全面的介绍请看Andy Pavlo的介绍（Yingjun也提到了）：An Updated Guide on Where to Apply for a PhD in Databases in the US (2018)

欧洲

• EPFL(洛桑联邦理工学院)。主要介绍的是Anastasia Ailamaki。Anastasia是威斯康辛PhD毕业并在CMU任教多年，之后回到了欧洲老家。Anastasia是欧洲数据库数一数二的人物，负责EPFL的data intensive实验室，实力很强。
• TUM(慕尼黑工业大学)。Hyper就出自该校，是近些年软硬结合高性能数据库的典范，Thomas Neumann教授带领团队取得的成绩有口皆碑，研究组的PhD同学都很强，如Viktor等人。
• CWI(荷兰): 我和该实验室的Peter Boncz有过一面之交。列式数据库MonetDB出自该实验室，最近他们也在尝试在MonetDB加上AI特性。
• ETH(苏黎世联邦理工学院)：Gustavo Alonso教授，不是很熟悉就不详细介绍了。

其他：

• 新加坡。新加坡国立和南洋理工一直是数据库领域的活跃力量，有兴趣的同学可以google三大会议（SIGMOD, VLDB, ICDE）论文，都可以看到新加坡的身影。
• 澳洲。悉尼大学的Alan Fekete教授是澳洲数据库领域的代表，其早年PhD毕业于Harvard，在数据库领域与MIT和Berkeley合作密切。

中国

• 香港。香港的几所大学在数据库方向都有涉及，但是主要面向分析场景，如港科大的易珂，OLTP涉及较少。
• 人大。人大的计算机学科可以说是以数据库起家的，也是国内最早开展国产数据库系统的高校。代表人物是王珊老师，其早年在美国马里兰大学合作研发数据库系统，归国后继续开展数据库系统的研发工作，人大金仓出自该实验室。
• 哈工大。代表教授是李建中老师。李老师也是早年美国Berkeley学习工作，是中国数据库领域的开创者之一。
• 其他的学校包括东北大学，华中科大，华东师范，北大，清华，北航，复旦，北理工，西北工大，武汉大学等都有专业的数据库实验室或老师，有兴趣的同学可以google之，就不一一介绍了。本人认知有限，如有遗漏敬请谅解。

九、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

十、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；