1。 需求分析阶段（通常是自上而下）
要进行数据库设计，我们必须首先准确地理解和分析用户需求（包括数据和处理）。 需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的步骤。 需求分析是否充分而准确地完成，将决定在其上构建数据库的速度和质量。 不良的需求分析将导致整个数据库设计的重做。
需求分析的任务是彻底调查现实世界中要处理的对象，充分了解原始系统的工作，明确用户的各种需求，然后确定新的需求。 在此系统功能的基础上，新系统必须充分考虑未来可能的扩展和更改，不仅可以根据当前的应用要求进行设计。
调查的重点是数据和处理。 满足信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
常用的分析方法SA（Structured Analysis）结构化分析方法，SA方法从系统组织结构的顶层开始，使用自顶向下，逐层分解的方法来 分析系统。
数据流图表示数据与处理之间的关系。 在SA方法中，通常借助决策表或决策树来描述处理的处理逻辑。 对于其处理功能逐渐分解的同事，系统中的数据也逐级分解以形成几个层次的数据流程图。 借助数据字典（data 字典，DD）来描述系统中的数据。 数据字典是系统中各种数据描述的集合。 数据字典通常包括五个阶段的数据项，数据结构，数据流，数据存储和处理。
2。 概念结构设计阶段（通常是自下而上）
＆nbsp; 概念结构设计是整个数据库设计的关键。 通过综合，总结和抽象用户需求，它形成了独立于特定DBMS的概念模型。
通常有四种类型的概念结构设计方法： 自顶向下。 也就是说，首先定义全局概念结构的框架，然后逐步完善它。 自下而上。 即，首先定义每个部分应用程序的概念结构，然后将它们集成以获得全局概念结构。 逐步扩大。 首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩展，并以滚雪球的方式逐渐生成其他概念结构，直到整个概念结构。 混合策略。 也就是说，自上而下和自下而上的组合。
3。 逻辑结构设计阶段（ER图）
逻辑结构设计是将概念结构转换为DBMS支持的数据模型，并将对其进行优化。
在此阶段，E-R图非常重要。 您必须学习每个实体定义的属性才能绘制整体E-R图。
E-R图之间存在三种主要类型的冲突：属性冲突，命名冲突和结构冲突。
ER图转换为关系模型时要解决的问题是如何将物理性和实体之间的联系转换为关系模式，以及如何确定这些关系的属性和代码 模式。
4。 物理设计阶段
物理设计是选择最适合应用程序环境的逻辑数据结构模型物理结构（包括存储结构和访问方法）。
首先，我们必须详细分析正在运行的事务，以获得选择物理数据库设计所需的参数。 其次，我们必须充分了解所使用的RDBMS的内部特性，尤其是系统提供的访问方法和存储结构。
共有三种常用的访问方法：1.索引方法，当前主要是B +树索引方法。 2.聚类法（Clustering）。 3.是HASH方法。
5。 数据库实现阶段
在数据库实现阶段，设计人员使用DBMS提供的数据库语言（例如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计的结果建立数据库。 物理设计，编译和调试应用程序，组织数据存储并进行试运行。
6。 数据库运维阶段
试运行后，数据库应用系统可以正式运行，在数据库系统运行过程中，必须对其进行不断的评估，调整和修改。
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