一、数据库设计的基本步骤：

1. 需求分析阶段：
? 准确了解与分析用户需求（包括数据与处理），是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
2.数据库设计阶段

?（1）概念结构设计阶段：
? 是整个数据库设计的关键,通过对用户的需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型。从实际到理论。
?（2）逻辑结构设计阶段：
? 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,对其进行优化。优化理论。
（3）数据库物理设计阶段：
? 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。选择理论落脚点。
3.数据库实施阶段：
? 运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果,建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。理论应用于实践。
4.数据库运行和维护优化阶段：
? 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。理论指导实践，反过来实践修正理论。

二、详解数据库设计阶段几个概念区别：

?? 概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。

? （1）在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model ，中文一般翻译为“概念数据模型”。

角度：概念数据模型是最终用户对数据存储的看法 ，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。

内容：概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。（ 在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。）

目标：概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。（在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的）。例如：

(2)在数据仓库领域有一个概念叫logical data model ，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。

? 角度：逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化 。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。

内容：逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。

目标：逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。

?? 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。

（3）在数据仓库领域有一个概念叫physical data model ，中文一般翻译为“物理数据模型”。

角度：是从数据库实施人员的角度考虑，物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。

内容：物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。 在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

目标：物理数据模型的目标是指定如何用数