一、數據庫設計過程
數據庫技術是信息資源管理最有效的手段。數據庫設計是指對於一個給定的應用環境，構造最優的數據庫模式，建立數據庫及其應用系統，有效存儲數據，滿足用戶信息要求和處理要求。
數據庫設計中需求分析階段綜合各個用戶的應用需求（現實世界的需求），在概念設計階段形成獨立於機器特點、獨立於各個DBMS產品的概念模式（信息世界模型），用E-R圖來描述。在邏輯設計階段將E-R圖轉換成具體的數據庫產品支持的數據模型如關系模型，形成數據庫邏輯模式。然後根據用戶處理的要求，安全性的考慮，在基本表的基礎上再建立必要的視圖（VIEW）形成數據的外模式。在物理設計階段根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成數據庫內模式。
1. 需求分析階段
需求收集和分析，結果得到數據字典描述的數據需求（和數據流圖描述的處理需求）。
需求分析的重點是調查、收集與分析用戶在數據管理中的信息要求、處理要求、安全性與完整性要求。
需求分析的方法：調查組織機構情況、調查各部門的業務活動情況、協助用戶明確對新系統的各種要求、確定新系統的邊界。
常用的調查方法有： 跟班作業、開調查會、請專人介紹、詢問、設計調查表請用戶填寫、查閱記錄。
分析和表達用戶需求的方法主要包括自頂向下和自底向上兩類方法。自頂向下的結構化分析方法（Structured Analysis，簡稱SA方法）從最上層的系統組織機構入手，采用逐層分解的方式分析系統，並把每一層用數據流圖和數據字典描述。
數據流圖表達了數據和處理過程的關系。系統中的數據則借助數據字典（Data Dictionary，簡稱DD）來描述。
數據字典是各類數據描述的集合，它是關於數據庫中數據的描述，即元數據，而不是數據本身。數據字典通常包括數據項、數據結構、數據流、數據存儲和處理過程五個部分(至少應該包含每個字段的數據類型和在每個表內的主外鍵)。
數據項描述＝｛數據項名，數據項含義說明，別名，數據類型，長度，
取值范圍，取值含義，與其他數據項的邏輯關系｝
數據結構描述＝｛數據結構名，含義說明，組成:｛數據項或數據結構｝｝
數據流描述＝｛數據流名，說明，數據流來源，數據流去向，
組成:｛數據結構｝，平均流量，高峰期流量｝
數據存儲描述＝｛數據存儲名，說明，編號，流入的數據流，流出的數據流，
組成:｛數據結構｝，數據量，存取方式｝
處理過程描述＝｛處理過程名，說明，輸入:｛數據流｝，輸出:｛數據流｝,
處理:｛簡要說明｝｝
2. 概念結構設計階段
通過對用戶需求進行綜合、歸納與抽象，形成一個獨立於具體DBMS的概念模型，可以用E-R圖表示。
概念模型用於信息世界的建模。概念模型不依賴於某一個DBMS支持的數據模型。概念模型可以轉換為計算機上某一DBMS支持的特定數據模型。
概念模型特點：
(1) 具有較強的語義表達能力，能夠方便、直接地表達應用中的各種語義知識。
(2) 應該簡單、清晰、易於用戶理解，是用戶與數據庫設計人員之間進行交流的語言。
概念模型設計的一種常用方法為IDEF1X方法，它就是把實體-聯系方法應用到語義數據模型中的一種語義模型化技術，用於建立系統信息模型。
使用IDEF1X方法創建E-R模型的步驟如下所示:
2.1 第零步——初始化工程
這個階段的任務是從目的描述和范圍描述開始，確定建模目標，開發建模計劃，組織建模隊伍，收集源材料，制定約束和規范。收集源材料是這階段的重點。通過調查和觀察結果，業務流程，原有系統的輸入輸出，各種報表，收集原始數據，形成了基本數據資料表。
2.2 第一步——定義實體
實體集成員都有一個共同的特征和屬性集，可以從收集的源材料——基本數據資料表中直接或間接標識出大部分實體。根據源材料名字表中表示物的術語以及具有“代碼”結尾的術語，如客戶代碼、代理商代碼、產品代碼等將其名詞部分代表的實體標識出來，從而初步找出潛在的實體，形成初步實體表。
2.3 第二步——定義聯系
IDEF1X模型中只允許二元聯系，n元聯系必須定義為n個二元聯系。根據實際的業務需求和規則，使用實體聯系矩陣來標識實體間的二元關系，然後根據實際情況確定出連接關系的勢、關系名和說明，確定關系類型，是標識關系、非標識關系（強制的或可選的）還是非確定關系、分類關系。如果子實體的每個實例都需要通過和父實體的關系來標識，則為標識關系，否則為非標識關系。非標識關系中，如果每個子實體的實例都與而且只與一個父實體關聯，則為強制的，否則為非強制的。如果父實體與子實體代表的是同一現實對象，那麼它們為分類關系。
2.4 第三步——定義碼
通過引入交叉實體除去上一階段產生的非確定關系，然後從非交叉實體和獨立實體開始標識侯選碼屬性，以便唯一識別每個實體的實例，再從侯選碼中確定主碼。為了確定主碼和關系的有效性，通過非空規則和非多值規則來保證，即一個實體實例的一個屬性不能是空值，也不能在同一個時刻有一個以上的值。找出誤認的確定關系，將實體進一步分解，最後構造出IDEF1X模型的鍵基視圖（KB圖）。
2.5 第四步——定義屬性
從源數據表中抽取說明性的名詞開發出屬性表，確定屬性的所有者。定義非主碼屬性，檢查屬性的非空及非多值規則。此外，還要檢查完全依賴函數規則和非傳遞依賴規則，保證一個非主碼屬性必須依賴於主碼、整個主碼、僅僅是主碼。以此得到了至少符合關系理論第三范式的改進的IDEF1X模型的全屬性視圖。
2.6 第五步——定義其他對象和規則
定義屬性的數據類型、長度、精度、非空、缺省值、約束規則等。定義觸發器、存儲過程、視圖、角色、同義詞、序列等對象信息。
3. 邏輯結構設計階段
將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型（例如關系模型），並對其進行優化。設計邏輯結構應該選擇最適於描述與表達相應概念結構的數據模型，然後選擇最合適的DBMS。
將E-R圖轉換為關系模型實際上就是要將實體、實體的屬性和實體之間的聯系轉化為關系模式,這種轉換一般遵循如下原則：
1）一個實體型轉換為一個關系模式。實體的屬性就是關系的屬性。實體的碼就是關系的碼。
2）一個m:n聯系轉換為一個關系模式。與該聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性。而關系的碼為各實體碼的組合。
3）一個1:n聯系可以轉換為一個獨立的關系模式，也可以與n端對應的關系模式合並。如果轉換為一個獨立的關系模式，則與該聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性，而關系的碼為n端實體的碼。
4）一個1:1聯系可以轉換為一個獨立的關系模式，也可以與任意一端對應的關系模式合並。
5）三個或三個以上實體間的一個多元聯系轉換為一個關系模式。與該多元聯系相連的各實體的碼以及聯系本身的屬性均轉換為關系的屬性。而關系的碼為各實體碼的組合。
6）同一實體集的實體間的聯系，即自聯系，也可按上述1:1、1:n和m:n三種情況分別處理。
7）具有相同碼的關系模式可合並。
為了進一步提高數據庫應用系統的性能，通常以規范化理論為指導，還應該適當地修改、調整數據模型的結構，這就是數據模型的優化。確定數據依賴。消除冗余的聯系。確定各關系模式分別屬於第幾范式。確定是否要對它們進行合並或分解。一般來說將關系分解為3NF的標准，即：
表內的每一個值都只能被表達一次。
表內的每一行都應該被唯一的標識（有唯一鍵）。
表內不應該存儲依賴於其他鍵的非鍵信息。
4. 數據庫物理設計階段
為邏輯數據模型選取一個最適合應用環境的物理結構（包括存儲結構和存取方法）。根據DBMS特點和處理的需要，進行物理存儲安排，設計索引，形成數據庫內模式。
5. 數據庫實施階段
運用DBMS提供的數據語言（例如SQL）及其宿主語言（例如C），根據邏輯設計和物理設計的結果建立數據庫，編制與調試應用程序，組織數據入庫，並進行試運行。 數據庫實施主要包括以下工作：用DDL定義數據庫結構、組織數據入庫 、編制與調試應用程序、數據庫試運行
6. 數據庫運行和維護階段
數據庫應用系統經過試運行後即可投入正式運行。在數據庫系統運行過程中必須不斷地對其進行評價、調整與修改。包括：數據庫的轉儲和恢復、數據庫的安全性、完整性控制、數據庫性能的監督、分析和改進、數據庫的重組織和重構造。
建模工具的使用
為加快數據庫設計速度，目前有很多數據庫輔助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。
ERwin主要用來建立數據庫的概念模型和物理模型。它能用圖形化的方式，描述出實體、聯系及實體的屬性。ERwin支持IDEF1X方法。通過使用ERwin建模工具自動生成、更改和分析IDEF1X模型，不僅能得到優秀的業務功能和數據需求模型，而且可以實現從IDEF1X模型到數據庫物理設計的轉變。ERwin工具繪制的模型對應於邏輯模型和物理模型兩種。在邏輯模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用圖形化的方式構建和繪制實體聯系及實體的屬性。在物理模型中，ERwin可以定義對應的表、列，並可針對各種數據庫管理系統自動轉換為適當的類型。
設計人員可根據需要選用相應的數據庫設計建模工具。例如需求分析完成之後，設計人員可以使用Erwin畫ER圖，將ER圖轉換為關系數據模型，生成數據庫結構；畫數據流圖，生成應用程序。
二、數據庫設計技巧
1. 設計數據庫之前（需求分析階段）
1) 理解客戶需求，詢問用戶如何看待未來需求變化。讓客戶解釋其需求，而且隨著開發的繼續，還要經常詢問客戶保證其需求仍然在開發的目的之中。
2) 了解企業業務可以在以後的開發階段節約大量的時間。
3) 重視輸入輸出。
在定義數據庫表和字段需求（輸入）時，首先應檢查現有的或者已經設計出的報表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和字段。
舉例：假如客戶需要一個報表按照郵政編碼排序、分段和求和，你要保證其中包括了單獨的郵政編碼字段而不要把郵政編碼糅進地址字段裡。
4) 創建數據字典和ER 圖表
ER 圖表和數據字典可以讓任何了解數據庫的人都明確如何從數據庫中獲得數據。ER圖對表明表之間關系很有用，而數據字典則說明了每個字段的用途以及任何可能存在的別名。對SQL 表達式的文檔化來說這是完全必要的。
5) 定義標准的對象命名規范
數據庫各種對象的命名必須規范。
2. 表和字段的設計（數據庫邏輯設計）
表設計原則
1) 標准化和規范化
數據的標准化有助於消除數據庫中的數據冗余。標准化有好幾種形式，但Third Normal Form（3NF）通常被認為在性能、擴展性和數據完整性方面達到了最好平衡。簡單來說，遵守3NF 標准的數據庫的表設計原則是：“One Fact in One Place”即某個表只包括其本身基本的屬性，當不是它們本身所具有的屬性時需進行分解。表之間的關系通過外鍵相連接。它具有以下特點：有一組表專門存放通過鍵連接起來的關聯數據。
舉例：某個存放客戶及其有關定單的3NF 數據庫就可能有兩個表：Customer 和Order。Order 表不包含定單關聯客戶的任何信息，但表內
會存放一個鍵值，該鍵指向Customer 表裡包含該客戶信息的那一行。
事實上，為了效率的緣故，對表不進行標准化有時也是必要的。
2) 數據驅動
采用數據驅動而非硬編碼的方式，許多策略變更和維護都會方便得多，大大增強系統的靈活性和擴展性。
舉例，假如用戶界面要訪問外部數據源（文件、XML 文檔、其他數據庫等），不妨把相應的連接和路徑信息存儲在用戶界面支持表裡。還有，如果用戶界面執行工作流之類的任務（發送郵件、打印信箋、修改記錄狀態等），那麼產生工作流的數據也可以存放在數據庫裡。角色權限管理也可以通過數據驅動來完成。事實上，如果過程是數據驅動的，你就可以把相當大的責任推給用戶，由用戶來維護自己的工作流過程。
3) 考慮各種變化
在設計數據庫的時候考慮到哪些數據字段將來可能會發生變更。
舉例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性結婚後從夫姓等）。所以，在建立系統存儲客戶信息時，在單獨的一個數據表裡存儲姓氏字段，而且還附加起始日和終止日等字段，這樣就可以跟蹤這一數據條目的變化。
字段設計原則
4) 每個表中都應該添加的3 個有用的字段
•dRecordCreationDate，在VB 下默認是Now()，而在SQL Server 下默認為GETDATE()
•sRecordCreator，在SQL Server 下默認為NOT NULL DEFAULT USER
•nRecordVersion，記錄的版本標記；有助於准確說明記錄中出現null 數據或者丟失數據的原因
5) 對地址和電話采用多個字段
描述街道地址就短短一行記錄是不夠的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的靈活性。還有，電話號碼和郵件地址最好擁有自己的數據表，其間具有自身的類型和標記類別。
6) 使用角色實體定義屬於某類別的列
在需要對屬於特定類別或者具有特定角色的事物做定義時，可以用角色實體來創建特定的時間關聯關系，從而可以實現自我文檔化。
舉例：用PERSON 實體和PERSON_TYPE 實體來描述人員。比方說，當John Smith, Engineer 提升為John Smith, Director 乃至最後爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不過是改變兩個表PERSON 和PERSON_TYPE 之間關系的鍵值，同時增加一個日期/時間字段來知道變化是何時發生的。這樣，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能類型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。還有個替代辦法就是改變PERSON 記錄來反映新頭銜的變化，不過這樣一來在時間上無法跟蹤個人所處位置的具體時間。
7) 選擇數字類型和文本類型盡量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 類型要特別小心。比如，假如想看看月銷售總額，總額字段類型是smallint，那麼，如果總額超過了$32,767 就不能進行計算操作了。
而ID 類型的文本字段，比如客戶ID 或定單號等等都應該設置得比一般想象更大。假設客戶ID 為10 位數長。那你應該把數據庫表字段的長度設為12 或者13 個字符長。但這額外占據的空間卻無需將來重構整個數據庫就可以實現數據庫規模的增長了。
8) 增加刪除標記字段
在表中包含一個“刪除標記”字段，這樣就可以把行標記為刪除。在關系數據庫裡不要單獨刪除某一行；最好采用清除數據程序而且要仔細維護索引整體性。
3. 選擇鍵和索引（數據庫邏輯設計）
鍵選擇原則：
1) 鍵設計4 原則
•為關聯字段創建外鍵。
•所有的鍵都必須唯一。
•避免使用復合鍵。
•外鍵總是關聯唯一的鍵字段。
2) 使用系統生成的主鍵
設計數據庫的時候采用系統生成的鍵作為主鍵，那麼實際控制了數據庫的索引完整性。這樣，數據庫和非人工機制就有效地控制了對存儲數據中每一行的訪問。采用系統生成鍵作為主鍵還有一個優點：當擁有一致的鍵結構時，找到邏輯缺陷很容易。
3) 不要用用戶的鍵(不讓主鍵具有可更新性)
在確定采用什麼字段作為表的鍵的時候，可一定要小心用戶將要編輯的字段。通常的情況下不要選擇用戶可編輯的字段作為鍵。
4) 可選鍵有時可做主鍵
把可選鍵進一步用做主鍵，可以擁有建立強大索引的能力。
索引使用原則：
索引是從數據庫中獲取數據的最高效方式之一。95%的數據庫性能問題都可以采用索引技術得到解決。
1) 邏輯主鍵使用唯一的成組索引，對系統鍵（作為存儲過程）采用唯一的非成組索引，對任何外鍵列采用非成組索引。考慮數據庫的空間有多大，表如何進行訪問，還有這些訪問是否主要用作讀寫。
2) 大多數數據庫都索引自動創建的主鍵字段，但是可別忘了索引外鍵，它們也是經常使用的鍵，比如運行查詢顯示主表和所有關聯表的某條記錄就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），這樣作會讓索引占用太多的存儲空間。
4) 不要索引常用的小型表
不要為小型數據表設置任何鍵，假如它們經常有插入和刪除操作就更別這樣作了。對這些插入和刪除操作的索引維護可能比掃描表空間消耗更多的時間。
4. 數據完整性設計（數據庫邏輯設計）
1) 完整性實現機制：
實體完整性：主鍵
參照完整性：
父表中刪除數據：級聯刪除；受限刪除；置空值
父表中插入數據：受限插入；遞歸插入
父表中更新數據：級聯更新；受限更新；置空值
DBMS對參照完整性可以有兩種方法實現：外鍵實現機制（約束規則）和觸發器實現機制
用戶定義完整性：
NOT NULL；CHECK；觸發器
2) 用約束而非商務規則強制數據完整性
采用數據庫系統實現數據的完整性。這不但包括通過標准化實現的完整性而且還包括數據的功能性。在寫數據的時候還可以增加觸發器來保證數據的正確性。不要依賴於商務層保證數據完整性；它不能保證表之間（外鍵）的完整性所以不能強加於其他完整性規則之上。
3) 強制指示完整性
在有害數據進入數據庫之前將其剔除。激活數據庫系統的指示完整性特性。這樣可以保持數據的清潔而能迫使開發人員投入更多的時間處理錯誤條件。
4) 使用查找控制數據完整性
控制數據完整性的最佳方式就是限制用戶的選擇。只要有可能都應該提供給用戶一個清晰的價值列表供其選擇。這樣將減少鍵入代碼的錯誤和誤解同時提供數據的一致性。某些公共數據特別適合查找：國家代碼、狀態代碼等。
5) 采用視圖
為了在數據庫和應用程序代碼之間提供另一層抽象，可以為應用程序建立專門的視圖而不必非要應用程序直接訪問數據表。這樣做還等於在處理數據庫變更時給你提供了更多的自由。
5. 其他設計技巧
1) 避免使用觸發器
觸發器的功能通常可以用其他方式實現。在調試程序時觸發器可能成為干擾。假如你確實需要采用觸發器，你最好集中對它文檔化。
2) 使用常用英語（或者其他任何語言）而不要使用編碼
在創建下拉菜單、列表、報表時最好按照英語名排序。假如需要編碼，可以在編碼旁附上用戶知道的英語。
3) 保存常用信息
讓一個表專門存放一般數據庫信息非常有用。在這個表裡存放數據庫當前版本、最近檢查/修復（對Access）、關聯設計文檔的名稱、客戶等信息。這樣可以實現一種簡單機制跟蹤數據庫，當客戶抱怨他們的數據庫沒有達到希望的要求而與你聯系時，這樣做對非客戶機/服務器環境特別有用。
4) 包含版本機制
在數據庫中引入版本控制機制來確定使用中的數據庫的版本。時間一長，用戶的需求總是會改變的。最終可能會要求修改數據庫結構。把版本信息直接存放到數據庫中更為方便。
5) 編制文檔
對所有的快捷方式、命名規范、限制和函數都要編制文檔。
采用給表、列、觸發器等加注釋的數據庫工具。對開發、支持和跟蹤修改非常有用。
對數據庫文檔化，或者在數據庫自身的內部或者單獨建立文檔。這樣，當過了一年多時間後再回過頭來做第2 個版本，犯錯的機會將大大減少。
6) 測試、測試、反復測試
建立或者修訂數據庫之後，必須用用戶新輸入的數據測試數據字段。最重要的是，讓用戶進行測試並且同用戶一道保證選擇的數據類型滿足商業要求。測試需要在把新數據庫投入實際服務之前完成。
7) 檢查設計
在開發期間檢查數據庫設計的常用技術是通過其所支持的應用程序原型檢查數據庫。換句話說，針對每一種最終表達數據的原型應用，保證你檢查了數據模型並且查看如何取出數據。
三、數據庫命名規范
1. 實體（表）的命名
1) 表以名詞或名詞短語命名，確定表名是采用復數還是單數形式，此外給表的別名定義簡單規則（比方說，如果表名是一個單詞，別名就取單詞的前4 個字母；如果表名是兩個單詞，就各取兩個單詞的前兩個字母組成4 個字母長的別名；如果表的名字由3 個單詞組成，從頭兩個單詞中各取一個然後從最後一個單詞中再取出兩個字母，結果還是組成4 字母長的別名，其余依次類推）
對工作用表來說，表名可以加上前綴WORK_ 後面附上采用該表的應用程序的名字。在命名過程當中，根據語義拼湊縮寫即可。注意，由於ORCLE會將字段名稱統一成大寫或者小寫中的一種，所以要求加上下劃線。
舉例：
定義的縮寫 Sales: Sal 銷售；
Order: Ord 訂單；
Detail: Dtl 明細；
則銷售訂單明細表命名為：Sal_Ord_Dtl;
2) 如果表或者是字段的名稱僅有一個單詞，那麼建議不使用縮寫，而是用完整的單詞。
舉例：
定義的縮寫 Material Ma 物品；
物品表名為：Material, 而不是 Ma.
但是字段物品編碼則是：Ma_ID;而不是Material_ID
3) 所有的存儲值列表的表前面加上前綴Z
目的是將這些值列表類排序在數據庫最後。
4) 所有的冗余類的命名(主要是累計表)前面加上前綴X
冗余類是為了提高數據庫效率，非規范化數據庫的時候加入的字段或者表
5) 關聯類通過用下劃線連接兩個基本類之後，再加前綴R的方式命名,後面按照字母順序羅列兩個表名或者表名的縮寫。
關聯表用於保存多對多關系。
如果被關聯的表名大於10個字母，必須將原來的表名的進行縮寫。如果沒有其他原因，建議都使用縮寫。
舉例：表Object與自身存在多對多的關系,則保存多對多關系的表命名為：R_Object；
表 Depart和Employee;存在多對多的關系；則關聯表命名為R_Dept_Emp
2. 屬性（列）的命名
1) 采用有意義的列名，表內的列要針對鍵采用一整套設計規則。每一個表都將有一個自動ID作為主健,邏輯上的主健作為第一組候選主健來定義,如果是數據庫自動生成的編碼，統一命名為：ID;如果是自定義的邏輯上的編碼則用縮寫加“ID”的方法命名。如果鍵是數字類型，你可以用_NO 作為後綴；如果是字符類型則可以采用_CODE 後綴。對列名應該采用標准的前綴和後綴。
舉例：銷售訂單的編號字段命名：Sal_Ord_ID；如果還存在一個數據庫生成的自動編號，則命名為：ID。
2) 所有的屬性加上有關類型的後綴，注意，如果還需要其它的後綴，都放在類型後綴之前。
注: 數據類型是文本的字段，類型後綴TX可以不寫。有些類型比較明顯的字段，可以不寫類型後綴。
3) 采用前綴命名
給每個表的列名都采用統一的前綴，那麼在編寫SQL表達式的時候會得到大大的簡化。這樣做也確實有缺點，比如破壞了自動表連接工具的作用，後者把公共列名同某些數據庫聯系起來。
3. 視圖的命名
1) 視圖以V作為前綴，其他命名規則和表的命名類似；
2) 命名應盡量體現各視圖的功能。
4. 觸發器的命名
觸發器以TR作為前綴，觸發器名為相應的表名加上後綴，Insert觸發器加"_I"，Delete觸發器加"_D"，Update觸發器加"_U"，如：
TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。
5. 存儲過程名
存儲過程應以"UP_"開頭，和系統的存儲過程區分，後續部分主要以動賓形式構成，並用下劃線分割各個組成部分。如增加代理商的帳戶的存儲過程為"UP_Ins_Agent_Account"。
6. 變量名
變量名采用小寫，若屬於詞組形式，用下劃線分隔每個單詞，如@my_err_no。
7. 命名中其他注意事項
1) 以上命名都不得超過30個字符的系統限制。變量名的長度限制為29（不包括標識字符@）。
2) 數據對象、變量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。絕對不要在對象名的字符之間留空格。
3) 小心保留詞，要保證你的字段名沒有和保留詞、數據庫系統或者常用訪問方法沖突
5) 保持字段名和類型的一致性，在命名字段並為其指定數據類型的時候一定要保證一致性。假如數據類型在一個表裡是整數，那在另一個表裡可就別變成字符型了。
