数据库管理规范

㈠ 如何数据库管理的行为规范

通常情况下，有两个方面的标准来判断数据库是否设计的比较规范：一是看看是否拥有大量的窄表，二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个基本条件，则说明这个数据库的规范化水平还是比较高的。
当然这两个指标只是最基础的判定条件。为了让数据库更加的规范，需要符合以下五点要求。

要求一：表中应该避免可为空的列。
虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比较特殊的数据类型。数据库处理时需要进行特殊的处理。如此的话，就会增加数据库处理记录的复杂性。当表中有比较多的空字段时，在同等条件下，数据库处理的性能会降低许多。
所以，虽然在数据库表设计的时候，允许表中具有空字段，但是，我们应该尽量避免。若确实需要的话，我们可以通过一些折中的方式，来处理这些空字段，让其对数据库性能的影响降低到最少。
一是通过设置默认值的形式，来避免空字段的产生。如在一个人事管理系统中，有时候身份证号码字段可能允许为空。因为不是每个人都可以记住自己的身份证号码。为此，身份证号码字段可以允许为空，以满足这些特殊情况的需要。但是，在数据库设计的时候，则可以做一些处理。如当用户没有输入内容的时候，则把这个字段的默认值设置为0或者为N/A。以避免空字段的产生。
二是若一张表中，允许为空的列比较多，接近表全部列数的三分之一。而且，这些列在大部分情况下，都是可有可无的。若数据库管理员遇到这种情况，笔者建议另外建立一张副表，以保存这些列。然后通过关键字把主表跟这张副表关联起来。将数据存储在两个独立的表中使得主表的设计更为简单，同时也能够满足存储空值信息的需要。

要求二：表不应该有重复的值或者列。
如现在有一个进销存管理系统，这个系统中有一张产品基本信息表中。这个产品开发有时候可以是一个人完成，而有时候又需要多个人合作才能够完成。所以，在产品基本信息表产品开发者这个字段中，有时候可能需要填入多个开发者的名字。

㈡ 基础数据库

(一)数据内容

基础数据库包括系统运行前所采集到的所有支撑数据，数据的具体内容在数据分类与数据源章节中已描述，概括可分为以下几类。

(1)遥感影像数据:包括历史图像数据，以及按照一定监测周期更新的遥感图像数据。

(2)数字线划图数据:矢量数据(现状专题图和历史专题图数据)、栅格数据、元数据等。入库前数据以ArcInfoCoverage格式分幅或整体存储，采用地理坐标系统。

(3)数字栅格图数据:包括1∶5万和1∶10万基础地理图形数据的扫描栅格数据。

(4)数字高程模型数据:塔里木河干流河道1∶1万和“四源一干”区域1∶10万数字高程模型。

(5)多媒体数据:考察照片、录像、录音和虚拟演示成果等多媒体资料。

(6)属性数据:社会经济与水资源数据、水利工程数据、生态环境数据等。

(二)数据存储结构

1.栅格数据

栅格数据包括遥感影像、数字栅格图、数字正射影像图、数字高程模型等，这些数据的存储结构基本类似，因此可进行统一设计。遥感图像数据库与普通的图像数据库在存储上有些差别，遥感图像作为传感器对地理、空间环境在不同条件下的测量结果(如光谱辐射特性、微波辐射特性)，必须结合同时得到的几个图像才可以认为是对环境在一定的时间条件下的完整的描述，也即是说，可能需要一个图像集合才能构成一个图像的完整的概念，并使之与语义信息产生联系(罗睿等，2000)。因此，遥感图像数据存储结构模型必须能够描述几个图像(波段)之间的逻辑关系。利用ArcSDE进行数据入库时，系统可自动建立各图像(波段)之间的关系，并按一定规则存储在数据库系统中。

对栅格数据在后台将采用Oracle数据库管理系统进行存储。Oracle系统可直接存储影像信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现栅格数据信息的快速检索和提取。数据引擎采用ArcSDE，实现各类影像数据的入库。数据存储的关键是建立图幅索引，本系统数据的存储按图幅号、图名、采集时间等内容建立索引。

栅格数据依据图形属性一体化的存储思想，采用大二进制格式直接存储数据，这种方式的存储可实现内容的快速检索查询，按索引表检索出相关项后可直接打开栅格数据，提高栅格数据的管理效率。

2.矢量数据

本系统采用图属一体化思想即将空间数据和属性数据合二为一，全部存在一个记录集中的思想存储空间数据，是目前GIS数据非常流行的存储方法。考虑到数据的具体情况，决定采用数据库存储空间数据和属性数据，部分具有少量、定型几何信息的地理要素如水文测站、河流、湖泊等，采用图属一体化思想存储其信息，而与其有关联关系的大量、多边化的属性信息如水文信息，则存储在属性数据表中，利用唯一标识符信息建立两表的关联。

针对本系统空间数据的特点，系统按照“数据库—子库—专题(基础数据)—层—要素—属性”的层次框架来构筑空间数据库，按照统一的地理坐标系统来存储空间数据，以实现对地理实体/专题要素进行分层叠加显示。

3.多媒体数据

Oracle系统可直接存储图片和视频信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现多媒体信息的快速检索和提取。多媒体数据存储的关键是建立索引表，本系统多媒体数据的存储按类型、时间、内容等项目建立索引，直接存储于Oracle数据库中。

多媒体数据存储时，可以将多媒体内容与索引表结构合为一体，采用大二进制格式直接存储，这种存储方式可实现内容的快速检索和查询，按索引表检索出相关项后可直接打开多媒体内容，而且多媒体数据库也便于维护管理。

(三)空间索引设计

1.矢量空间索引

确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大，在一个格网内有多个空间实体，查询检索的准确度就低。格网太小，则索引数据量成倍增长和冗余，检索的速度和效率低。每一个数据层可采用不同大小、不同级别的空间索引格网单元，但每层级数最多不能超过三级。索引方式设置遵循以下基本原则:

(1)对于简单要素的数据层，尽可能选择单级索引格网，减少RDBMS搜索格网单元索引的级数，缩短空间索引搜索的过程;

(2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大，应选择2或3级索引格网;

(3)如果用户经常对图层执行相同的查询，最佳格网的大小应是平均查询范围的1.5倍;

(4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小。为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性，格网单元的大小应取要素封装边界平均大小的3倍;

(5)格网单元的大小不是一个确定性的问题，需要多次尝试和努力才会得到好的结果。有一些确定格网初始值的原则，用它们可以进一步确定最佳的格网大小。

SDE(Spatial Data Engine，即空间数据引擎)，从空间管理的角度看，是一个连续的空间数据模型，可将地理特征的空间数据和属性数据统一集成在关系型数据库管理系统中。关系型数据库系统支持对海量数据的存储，从而也可实现对空间数据的海量存储。空间数据可通过层来进行数据的划分，将具有共同属性的一类要素放到一层中，每个数据库记录对应一层中一个实际要素，这样避免了检索整个数据表，减少了检索的数据记录数量，从而减少磁盘输入/输出的操作，加快了对空间数据查询的速度。

ArcSDE采用格网索引方式，将空间区域划分成合适大小的正方形格网，记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)，以及每一个实体的封装边界范围，即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后通过格网号，就可以快速检索到所需的空间实体。因此确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键，太大或太小均不合适，这就需要进行多次尝试，确定合适的网格大小，以保证各单元能均匀落在网格内。利用ArcSDE的索引表创建功能，记录每一网格单元的实体分布情况，形成图层空间索引表。根据空间索引表，ArcSDE实现了对空间数据的快速查询。

2.栅格数据空间索引

栅格数据的空间索引通过建立多级金字塔结构来实现。以高分辨率栅格数据为底层，逐级抽取数据，建立不同分辨率的数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的栅格数据。该方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高栅格数据的显示速度。在数据库查询检索时，调用合适级别的栅格数据，可提高浏览和显示速度。

(四)入库数据校验

入库数据的质量关系到系统评价分析结果的准确性。数据在生产中就需要严格进行质量控制。依据数据生产流程，将数据质量控制分成生产过程控制和结果控制。生产过程控制包括数据生产前期的质量控制、数据生产过程中的实时质量控制，结果质量控制为数据生产完成后的质量控制(裴亚波等，2003)。对入库数据的校验主要是进行数据生产完成后的质量控制和检查。

1.规范化检查

(1)代码规范化:所有地理代码尽量采用国家标准和行业标准，例如，行政代码采用中华人民共和国行政区划代码国标。

(2)数据格式规范化:所有数据采用标准交换数据格式，例如，矢量数据采用标准输出Coverage格式和E00格式。

(3)属性数据和关系数据字段规范化:所有属性数据和关系数据提前分门别类地设计字段的内容、长短和格式，操作过程中严格执行。

(4)坐标系统规范化:本系统所有与空间有关的数据采用统一的空间坐标系统，即地理坐标系统。

(5)精度规范化:所有数据按照数据精度与质量控制中所要求的精度进行采集和处理。

(6)命名规范化:所有数据按照命名要求统一命名，便于系统的查询。

(7)元数据规范化:依照元数据标准要求，进行元数据检查。

2.质量控制

数据质量是GIS成败的关键。对于关系型数据库设计，只要能保证表的实体完整性和参照完整性，并使之符合关系数据库的三个范式即可。对于空间数据库设计，则不仅要考虑数据采样、数据处理流程、空间配准、投影变换等问题，还应对数据质量做出定量分析。

数据质量一般可以通过以下几个方面来描述(吴芳华等，2001):

(1)准确度(Accuracy):即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量;

(2)精度(Precision):即对现象描述得详细程度;

(3)不确定性(Uncertainty):指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差;

(4)相容性(Compatibility):指两个来源不同的数据在同一个应用中使用的难易程度;

(5)一致性(Consistency):指对同一现象或同类现象表达的一致程度;

(6)完整性(Completeness):指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定空间范围内完整的程度;

(7)可得性(Accessibility):指获取或使用数据的容易程度;

(8)现势性(Timeliness):指数据反映客观现象目前状况的程度。

塔里木河流域生态环境动态监测系统的所有数据在数据质量评价后，还需要从数据格式、坐标一致性等方面进行入库质量检验，只有通过质量检验的数据才可以入库。

3.数据检验

空间数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;

(2)数据是否能够正常打开;

(3)投影方式是否正确;

(4)坐标系统是否正确;

(5)改错是否完成，拓扑关系是否建立;

(6)属性数据是否正确，包括字段设置是否依据设计进行、是否有空属性记录、是否有属性错误记录等。

关系数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;

(2)数据是否能够正常打开;

(3)数据字段是否按设计要求设置;

(4)是否有空属性记录;

(5)是否有属性错误记录。

属性数据的校验，主要采用以下三种方式:

(1)两次录入校验:对一些相互之间毫无关联的数据，进行两次的录入，编写程序对两次录入的结果进行比较，找出两次录入结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

(2)折线图检验:对一些相互之间有关联的序列数据，如人口统计数据，对这一类数据，编写程序把数据以折线图的形式显示在显示器上，数据的序列一般都有一定规律，如果出现较大的波动，则需对此点的数据进行检查修改。

(3)计算校验:对一些按一定公式计算后所得结果与其他数据有关联的数据，如某些数据的合计等于另一数据，编写程序对这类数据进行计算，计算结果与有关联的数据进行比较，找出结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

图形数据的校验，主要包括以下步骤(陈俊杰等，2005):

(1)图层校验:图形要素的放置图层是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据图层代码进行检查，确保图形要素对层入座。

(2)代码检查:图形要素的代码是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据入库要素代码与特征表中的代码进行比较，确保入库数据代码存在，杜绝非法代码入库。

(3)类型检查:对入库的数据，检查该要素的类型与特征表中的类型是否一致，确保图形要素对表入座。如点要素、线要素、面要素仅能赋相应的点、线、面代码，且该代码必须与特征表中的数据类型代码相同。

(4)范围检查:根据入库的数据，确定该类要素的大体范围(如X、Y坐标等)，在数据入库前，比较入库数据与范围数据的大小，若入库数据在该范围内，则入库，否则给出提示检查信息。

(五)数据入库

1.遥感影像数据

利用空间数据引擎———ArcSDE可实现遥感影像数据在Oracle数据库中的存储和管理，在影像数据进行入库时，应加入相应的索引和影像描述字段。

遥感影像入库步骤:

(1)影像数据预处理:要将塔里木河遥感影像数据库建成一个多分辨率无缝影像数据库系统，客观上要求数据库中的影像数据在几何空间、灰度空间连续一致。因此，在数据采集阶段就需要对影像数据进行预处理，包括图像几何校正、灰度拼接(无缝镶嵌)、正射处理、投影变换等。

几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式，以适用于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、DTM等的套合显示与处理。几何校正多采用二次多项式算法和图像双线性内插重采样法进行图像校正。将纠正后具有规定地理编码的图像按多边形圈定需要拼接的子区，逐一镶嵌到指定模版，同时进行必要的色彩匹配，使整体图像色调一致，完成图像的几何拼接，再采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略实现逐级拼接。

数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达，易于制作具有“独立于比例尺”的多级金字塔结构影像。可以采用DTM和外方位元素经过数字微分纠正方法，获得数字正射影像，它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等(方涛等，1997)。

投影变换需根据数据库系统定义的标准转换到统一的投影体系下。

(2)影像数据压缩:随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长，获取的影像数据量成几何级数增大，如此庞大的数据将占用较大的存储空间，给影像的存储和传输带来不便(葛咏等，2000)。目前，系统处理的遥感影像数据已达数百千兆，单个文件的影像数据最大达到了2G，这样的数据量在调用显示时速度很慢，对影像数据进行压缩存储，将大大提高影像访问效率。本系统采用ArcSDE软件提供的无损压缩模式对入库影像进行压缩。

(3)影像导入:遥感影像的入库可通过ArcSDE或入库程序进行导入，并填写相关的索引信息，在入库时对大型的遥感影像数据进行自动分割，分为若干的块(tiles)进行存储。

(4)图像金字塔构建:采用ArcSDE提供的金字塔构建工具在入库时自动生成图像金字塔，用户只需要选择相应的参数设置即可。图像金字塔及其层级图像按分辨率分级存储与管理。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，分辨率越低，其数据量越小，这样，不同的分辨率遥感图像形成了塔式结构。采用这种图像金字塔结构建立的遥感影像数据库，便于组织、存储与管理多尺度、多数据源遥感影像数据，实现了跨分辨率的索引与浏览，极大地提高了影像数据的浏览显示速度。

2.数字线划图

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和拼接存储的数字矢量图，就可以进行图形数据入库。

(1)分幅矢量图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

(2)拼接矢量图形数据:按图形比例尺、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

3.栅格数据

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和整体存储的数字栅格图，然后进行图形数据入库。

(1)分幅栅格图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)整幅栅格图形数据:按比例尺、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

4.数字高程模型

(1)分幅数字高程模型数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)拼接数字高程模型数据:按比例尺、制作时间等方式通过入库程序导入到数据库中。

5.多媒体数据

多媒体数据入库可根据多媒体数据库内容的需要对入库数据进行预处理，包括音频、视频信息录制剪接、文字编辑、色彩选配等。对多媒体信息的加工处理需要使用特定的工具软件进行编辑。由于音频信息和视频信息数据量巨大，因此，对多媒体数据存储时需采用数据压缩技术，现在的许多商用软件已能够直接存储或播放压缩后的多媒体数据文件，这里主要考虑根据数据显示质量要求选择采用不同的存储格式。图4－2为各类多媒体数据的加工处理流程。

图4－2 多媒体数据加工处理流程图

6.属性数据

将收集的社会经济、水利工程、生态环境等属性资料，进行分析整理，输入计算机，最后经过程序的计算处理，存储到数据库中，具体流程如图4－3所示。

图4－3 属性数据入库流程图

㈢ 理解什么是数据库规范化

规范化是对数据库数据进行有效组织的过程。规范化过程的两个主要目的是：消除冗余数据(如把相同的数据存储在超过一个表里)和确保数据的依赖性处于有效状态(相关数据只存储在一个表里)。这两个目标的实现很有意义，因为能够减少数据库和表的空间消耗，并确保数据存储的一致性和逻辑性。
范式
国际数据库界制定了一系列构建数据库必须遵循的特殊规则，以确保数据库的规范化。在关系数据库里，这种规则就是范式，在数据库的世界里用数字来定义不同级别的范式，从低到高共分为五种：第一范式(简称1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。第一范式需要满足的要求最低，第二范式在第一范式的基础上增加了更多的要求，以此类推。在实际应用当中，最常见的是第一范式、第二范式和第三范式

㈣ 关于档案数据库建设问题的探讨

余虹剑

(中国地质调查局南京地质调查中心)

摘要 数字化各种档案的目的是要向社会提供信息服务，这种服务需要一个由档案网络体系、网站、数据库、信息服务系统、档案资源等组成的良好的服务平台做支撑。档案数据库建设就是为数字化了的档案提供服务的资源平台。

关键词 着录 数据库 规范 管理

1 标准化、规范化数据着录

档案数据库属于文献数据库，是档案自动化的重要内容。档案数据库是以系统的方法编排的，并可通过电子方式单独访问的档案数据的集合。^[1]档案数据库建设的成功与否，在很大程度上取决于数据库的质量。库中的数据条目必须标准、规范，达到有序、有效，库管理本身是科学合理的，这样的数据库操作性一般较强、使用面也较广。科学实用的档案数据库在建库时，一般都会按照相应的技术标准、管理标准和工作标准，最终形成一个自身的标准，形成规范的档案数字化利用平台。作为一个数字档案馆，应先建立馆藏档案的目录数据库，也是着录数据库，包括全宗级、案卷级、文件级目录，并应注意它们之间的关系。另外，根据本单位的馆藏特色开展档案全文数据库建设。档案全文数据库涵盖面较广，一般含有文本型、图形图像型和多媒体型。目录数据库与全文数据库要实现结构化，促发式。档案目录数据库是档案数据库的基本，它能提供便捷的查询路径，阅览者可根据需要，通过一次输入就能提取阅览者希望查询的结果。提供类似查询前必须建立基础信息数据，这些数据包括档案题名、责任者、来源、页码、分类号、主题词、摘要等，少数包含档案全文。^[2]这项工作对着录的内容特征如关键词、题名、项目负责人等着录不详细、标准不统一、索引的档案内容深度广度不够，在检索时就会有误差，出现检索不准确、不全面的现象，在一定程度上会影响档案利用率。可以说，着录标引是否标准规范是影响数据库管理的关键因素之一，这项工作大体上决定着数据结构的合理性，这项工作能完成好是检索系统查全、查准的前提。除档案目录数据库外，档案全文数据库、多媒体档案数据库、Web数据库的建设也必须遵守档案着录、标引等标准的原则要求。

2 建立数据库

现阶段根据有关部门的工作需要和计划，按照内容不同，我们建立的数据库分为成果数据库和科技档案数据库，分别针对地质大调查形成的资料和单位各项目形成的资料、收集来的各项各类资料录入数据条目。该数据库更新到目前已收集的所有合格项目的资料和数据，针对这个数据库还建立了目录级数据库共分两级：第一级是项目大类共552条。第二级是各个项目详细内容条目，截至拟稿更新到第一级第240条记录的具体内容共5836条记录。还有一大半有待继续更新录入。

3 保障数据安全是档案信息数据库的根本

档案数据生成即必须长期甚至永久保存。该怎么保证经过数字化后的档案的原始性，防范这些数字内容不被篡改等，都是建设档案数据库时在安全方面应解决的问题。数据库的参数设定、数据存储方式和位置、数据传输途径、使用等各个环节和整个过程都涉及档案数据库的安全。为防止数据丢失、损毁，避免保密信息流失等事故，又要保障海量信息数据的安全、完整，使日积月累产生和收集来的档案数据能在日后长期得到利用，必须把更新档案数据库安全体系、合乎实际工作需求的管理制度作为数据库建设的关键环节。制定既利于工作又能监管数据出入的防范措施，加强数据运行中的监控和管理，使数据库从建设到利用各环节都万无一失。档案数据库建设时，经常使用技术手段实现权限控制，日常的数据备份必不可少。广义上，权限控制应设置读写控制、数据加密等方面，从实际工作需求出发，一般根据用户类别、部门允许访问范围内(包括阅览、下载等)的目录和档案数据对访问和使用设置可访问层度、控制和监督。防写控制是使信息保真的手段，使得用户只能读取信息，而不能修改、复制，以防止信息被篡改。加密技术可以确保控制档案内容的非公开性。为保证权限控制的有效性，要在系统中配置使用记录系统，全程跟踪、自动记录使用情况，进行定期检测与维护，还要随着高新技术的发展，引进新的安防技术。

4 档案信息化建设需要切实加强集中统一的管理体制

档案信息化建设的管理体制是从管理制度上保证业务技术的规范、标准和硬软件选用的统一性，使各层次、各专业办公都纳入统一的档案信息自动化系统管理当中，实现集中统一的管理。使其不能各行其是自建系统，从而减少信息分割和资源浪费现象的发生。档案信息化系统的管理体制，要在较强的管理和先进的技术条件下，实行高度集中管理和方便使用相结合的模式。

5 结束语

本文阐述的只限于在档案资料数据库建设中遇到的极有限的实际工作问题。档案数据库建设是一项长期、持久的工作，作为档案管理部门在进行数据库建设时，要有规划地形成数据库产品，一般需要做用户需求分析、本馆状况分析、效益分析等。科学选题，合理规划，循序渐进，杜绝短期行为的发生，形成良性循环，档案数据库建设才能有持久发展的动力。

参考文献

[1]孙淑梅.档案管理与计算机[M].北京：档案出版社，1987.

[2]洪漪编.档案信息组织与检索[M].武汉：武汉大学出版社，1998.

㈤ 数据库系统管理规范

管理规范这个要根据实际情况，数据库类型，数据量，数据流，等等来制订！！
这个需要经验，没有固定的模板，但你可以在网上找一些有这方面经验的人的文章来做参考！！
----上面说了相当于没说！仅仅做个标记！：）

㈥ 如何对数据库进行管理

数据库管理其实不难，前提是有一个公司的标准管理规范。对数据库的操作有可遵循的流程。

首先是数据库的规范。数据库命名，字符集，必须都要严格统一。命名一定要有规范，包含层次，业务系统等，望文生义。

其次表名要规范，团帆事实表，维度表要分清，按业务类型分好表。表的字段命名要规范尽量不要用拼音，过长的单词可以用缩写。相同的含义的字段在不同塌罩雹表中命名要保持一致，字段类型要统一，长度统一，字段有注释说明，并且每建一个表都要做好数据字典归档，所有的表都能找到字段的含义。

存储过程，触发器也一样，命名要能够区分是什么业务系统的什么类型的功能。

数据库用户管理采取最小权限管理。所有当前权限之外的操作必须申请权限才能闷握放开。所有对现有表做修改操作应该提交申请，做好改动表设计对数据上下游影响的评估。

数据的治理，可以对表做好数据分层，数据经过etl的流转最终统一存储到数据集市，数据仓库中。应用层再从中取数。

好的数据库系统一定是可用的，安全的。需要设计好容灾处理，定期检查备份，做好数据库高可用。设置安全级别更高的数据库访问方式，启用SSL等.