6.1，概论
数据设计步骤
六个阶段：需求分析（充分分析用户需求，最困难）、概念结构设计（通过抽象成概念模型，最关键）、逻辑结构设计（将概念模型转化为数据模型并优化）、物理结构设计（选择存储结构和存储方法）、数据库实施（编写调制，数据入库）、数据库运行和维护。
6.2，需求分析
数据字典
包括数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理过程五个部分。数据项是最小的组成单位，若干数据项组成一个数据结构。
数据项描述={数据项名，含义说明，别名，类型，长度，取值范围，等等等等}
数据结构描述={结构名，含义，组成：{数据项或数据结构}}
数据流是数据结构在系统内的传输路径。
数据存储是数据存储的位置，是数据的来源或去向之一。
处理过程，在数据字典中只需要描述说明信息。
6.3，概念结构设计
数据抽象
三种抽象：分类（A is a member of B）、聚集（A is a part of B）、概括（父类与子类）。
视图设计（就是画ER图）
局部视图设计：1，选择局部应用；2，逐一设计局部ER图
集合局部ER为整体ER：1，消除冲突，形成初步ER；2，消除冗余，形成基本ER
6.4，逻辑结构设计
三步
1，将概念模型转为关系或网状或层次数据模型；2，将第一步得到的模型向DBMS支持的模型转换；3，优化
设计外模式（也就是视图）
根据不用的用户级别设置不同的视图。
6.5，物理设计
两步
1，确定物理结构（存取方法和存储结构）
2，评价时间空间效率
存取方法
三种：1，索引方法（B+树）；2，聚簇方法（cluster）；3，哈希方法。其中B+树方法最经典最普遍。
存储结构
根据数据访问频繁程度不同放在不同位置，根据实际情况设置不同的系统配置。
评价
选择较优的方案。
6.6，数据库的实施、运行、维护
一堆废话。
