数据库设计全过程：概念到物理实现的10大关键步骤


# 摘要
本文全面探讨了数据库设计的各个环节，从需求分析、概念设计到逻辑设计、物理设计，最终实现部署和维护。首先介绍了数据库设计的基本概念，然后深入到需求分析和概念模型的建立，阐述了实体-关系模型的重要性及其构建步骤。接着，文章讨论了逻辑设计过程中的数据模型选择和规范化理论，强调了规范化的目的和方法，以及其优劣。在物理设计阶段，着重分析了数据库的存储结构和性能优化策略。最后，详细说明了数据库的实现、安全设置、维护和管理，包括数据备份、恢复策略和性能监控与调优。本文为数据库设计和管理提供了一个系统的框架和实践指导。

# 关键字
数据库设计；需求分析；概念模型；逻辑设计；规范化理论；物理设计；性能优化；数据库维护

参考资源链接：[软考中级《软件设计师》备考笔记精华要点](https://wenku.csdn.net/doc/1zc6zno4c5?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 数据库设计概述

数据库设计是构建高效、稳定数据存储与检索系统的基础。它涉及需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实现部署以及维护管理等多个阶段。在本章中，我们将对数据库设计的基本概念进行介绍，并概述其在现代信息技术中的重要性及其核心要素。首先，我们将探讨数据库设计的定义，以及它如何满足业务需求。然后，本章将介绍数据库设计的主要目标与原则，包括数据的完整性、一致性和安全性。通过这些基础知识的讲解，读者将能够理解数据库设计在数据管理和业务决策中的关键作用。

# 2. 需求分析与概念设计

## 2.1 需求收集与分析

在数据库设计的早期阶段，需求收集与分析是至关重要的步骤。这一过程包括与系统未来的用户进行交流，以了解他们的需求和期望，以及将这些需求转化为明确的规格说明。

### 2.1.1 识别用户需求

识别用户需求通常需要进行一系列的访谈和问卷调查。在这一过程中，应确保涵盖所有相关的用户群体，从最终用户到系统管理员。通过这些讨论，可以揭示用户期望的数据库系统能够完成哪些任务。

| 用户角色       | 需求描述                                                                                             |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 销售人员       | 能够快速查询客户订单信息，更新销售记录                                                             |
| 客户服务代表   | 能够访问客户历史信息，以提供个性化的服务                                                         |
| 管理员         | 需要能够跟踪库存水平，生成销售和库存报表                                                           |
| 财务部门       | 需要数据库支持财务报表生成，以及对收入和支出的准确记录                                             |
| IT支持团队     | 需要能够管理数据库的性能和安全性，确保系统的稳定性和数据的完整性                                   |

### 2.1.2 需求规格说明

需求规格说明是将收集到的用户需求转化为详细的文档，供后续的数据库设计参考。这一文档需要详细、无歧义，并且得到所有利益相关者的同意。它通常包括数据需求、功能需求和性能需求等。

- **数据需求**: 确定需要存储哪些类型的数据，例如客户信息、订单详情、产品目录等。
- **功能需求**: 描述用户需要通过数据库执行哪些操作，例如搜索、排序、统计等。
- **性能需求**: 指定数据库响应时间、并发用户数等性能指标。

## 2.2 概念模型建立

概念模型是数据库设计的基础，它以一种高级别抽象的方式表达了系统中的关键信息，以及这些信息是如何相互关联的。

### 2.2.1 实体-关系模型（ER模型）概述

ER模型是一种用于表达实体之间关系的概念模型。它包含实体、属性和实体间的关系三个主要组成部分。实体通常是指现实世界中可以区分的事物，而属性是实体的特性描述，关系则表达了实体之间的联系。

### 2.2.2 构建ER图的步骤

构建ER图的步骤通常包括确定实体、定义实体的属性、标识实体间的联系以及规定联系的类型和属性。

erDiagram
  CUSTOMER ||--o{ ORDER : places
  ORDER ||--|{ LINE-ITEM : contains
  CUSTOMER {
    string name
    string address
    string phone
  }
  ORDER {
    int order-id
    date order-date
  }
  LINE-ITEM {
    int item-id
    int quantity
    float price
  }

### 2.2.3 确定实体间的关系

确定实体间的关系是建立概念模型的核心。关系的类型包括一对一(1:1)、一对多(1:M)和多对多(M:N)等。在确定关系时，需要考虑业务逻辑和数据完整性。

以书店数据库为例，一个“作者”与多个“书籍”之间存在一对多的关系。一个“书籍”与多个“订单”之间存在多对多的关系，因为一本书可以在多个订单中出现，而一个订单又可以包含多本书。

通过深入的分析需求并构建概念模型，设计者可以确保所设计的数据库既满足业务需求，又具有良好的结构和扩展性。接下来的章节将介绍如何将概念模型转化为逻辑设计，并介绍数据库规范化的重要性。

# 3. 逻辑设计与规范化

## 3.1 数据库逻辑结构设计

### 3.1.1 从概念模型到逻辑模型

逻辑设计阶段是将概念模型转化为数据库系统能够理解和实现的数据模型的过程。在这一过程中，我们首先将概念模型中的实体-关系模型（ER模型）映射到数据库的数据模型，如关系模型。

在概念模型阶段，我们通常使用ER图来表示实体及其之间的关系。而在逻辑模型阶段，我们需要将这些概念性的实体和关系转换为适用于特定数据库管理系统（DBMS）的具体数据结构。例如，实体可能被转换为表，实体属性转换为列，而实体之间的关系可能通过外键在表之间建立。

这个过程的详细步骤包括：

1. **实体转换**：确定实体是否应该映射为一个表。这取决于实体属性的数量和实体与关系的复杂度。通常，每个实体都会对应一个表。

2. **属性映射**：将实体的每个属性映射到表的列。需要考虑数据类型、是否允许为空等属性定义。

3. **关系转换**：根据实体间的关系，决定是否在表之间建立外键关联。例如，一对一、一对多和多对多关系。

4. **标识符的确定**：每个表都应该有一个主键，用来唯一标识表中的每一行。主键的选择应该遵循最小化、不为空的原则。

5. **约束的设定**：对表中的数据施加约束以保证数据的完整性和一致性，如非空约束、唯一约束和外键约束。

在转换的过程中，数据模型的特性（如支持的SQL语言特性）和性能要求也必须考虑进来，以保证数据模型既符合逻辑又能高效运行。

### 3.1.2 数据模型的选择

在数据库逻辑设计中，选择适合的数据模型至关重要。主要的数据模型有：

- **关系模型**：目前最广泛使用的数据模型，它使用二维表来表示数据，每一行代表一个数据实体，每一列代表一个实体属性。

- **面向对象模型**：这种模型支持复杂的数据结构和程序设计语言的集成，允许在数据库中存储复杂的对象。

- **文档模型**：适合存储和查询半结构化的数据，如JSON文档。它提供了一个灵活的数据模型，易于扩展。

- **图数据库模型**：这种模型用于表示和存储大量复杂的关系数据，特别适用于社交网络、推荐系统等领域。

在选择数据模型时，需要考虑多种因素，包括数据访问模式、数据结构的复杂度、查询效率和维护便利性。例如，如果应用需要处理大量复杂的关联数据，则可能会选择图数据库模型。如果应用主要涉及到查询和更新文档格式的数据，则可能会选择文档模型。

一旦选择好数据模型，就需要在数据库系统中实现该逻辑模型。这通常涉及到使用SQL或特定数据库的查询语言来创建表、索引、触发器等数据库对象。

## 3.2 数据库规范化理论

### 3.2.1 规范化的定义与目的

规范化是数据库设计的一个关键步骤，其目的是消除数据冗余和确保数据的一致性。在不规范的数据库结构中，数据可能会被多次存储在多个表中，导致更新、删除和插入操作的异常。

规范化通过一系列规则或“范式”来组织数据表，这些规则能够确保数据的结构化和逻辑性，从而减少数据冗余和提升数据操作的效率。常见的范式包括：

1. **第一范式（1NF）**：确保表中的每个字段都是不可分割的基本数据项。

2. **第二范式（2NF）**：在满足1NF的基础上，确保非主属性完全依赖于主键。

3. **第三范式（3NF）**：在满足2NF的基础上，消除传递依赖，即非主属性不依赖于其他非主属性。

4. **BCNF（Boyce-Codd范式）**：一种比3NF更强的范式，用于处理更加复杂的数据依赖情况。

5. **第四范式（4NF）** 和 **第五范式（5NF）**：解决多值依赖和连接依赖的问题，确保数据的进一步分解。

规范化设计可以有效避免更新异常、删除异常和插入异常，提高数据的完整性和一致性，为数据库操作提供更高效的性能。

### 3.2.2 规范化的步骤与级别

规范化过程通常遵循以下步骤：

1. **确定候选键**：识别表中用于唯一标识记录的候选键。

2. **找出依赖关系**：分析表中各属性之间的函数依赖关系。

3. **进行分解**：将表分解为满足更高范式要求的多个表。

4. **检查并继续分解**：检查新生成的表是否满足当前范式，如果不满足，则继续分解直至满足为止。

规范化的过程可以看作是一系列的“分表”操作，每个步骤都是为了进一步消除冗余和依赖问题，提高数据的组织性。

### 3.2.3 规范化的优势与局限

规范化的优势主要体现在以下几个方面：

- **数据完整性**：通过消除数据冗余，规范化保证了数据的一致性和完整性。

- **查询优化**：规范化后的数据库结构更清晰，有利于数据库查询优化。

- **数据操作简化**：减少了数据维护的复杂性，简化了数据库的更新操作。

然而，规范化也存在一些局限性：

- **查询性能下降**：有时过分规范化会导致数据分散在多个表中，导致数据库连接操作增多，可能会影响查询性能。

- **复杂性增加**：规范化增加了数据库的设计复杂性，对数据库管理员的技能要求更高。

- **更新操作成本**：虽然规范化减少了冗余，但也可能导致更新操作涉及更多的表，从而增加了操作成本。

因此，在实际应用中，需要在规范化带来的好处与可能的性能损失之间寻求平衡。在某些情况下，可能需要反规范化来优化性能，特别是在数据量极大或者查询性能要求极高的情况下。反规范化是通过对规范化数据库结构进行合并或调整，以减少查询时需要进行的连接操作，从而提高数据库性能的过程。

以上，我们介绍了逻辑设计与规范化的两个主要部分。在下一章节，我们将深入探讨物理设计阶段，包括如何针对数据库文件的组织和存储结构进行优化，以及索引的设计和选择等关键主题。

# 4. 物理设计与优化

## 4.1 物理数据库设计
### 4.1.1 文件组织与存储结构

数据库的物理设计阶段涉及到数据文件、日志文件、索引文件以及其他存储结构的详细配置。这一步骤的核心目标是确定数据如何在存储介质上分布以及如何组织，以便优化存取速度和存储效率。数据库文件的组织通常包括数据页的大小设置、数据段、索引段的配置以及对存储设备的分区。

在选择文件组织和存储结构时，数据库管理员需要考虑以下因素：

- 数据访问模式：对频繁访问的数据可能需要放在更快的存储设备上。
- 数据增长预测：考虑到未来数据量的增长，合理预留存储空间。
- 硬件配置：不同的存储硬件，如SSD和HDD，有不同的读写速度和成本效益。
- 备份与恢复策略：某些文件组织方式可能更有利于备份和恢复操作。

### 4.1.2 索引的设计与选择

索引的创建是数据库物理设计的重要组成部分，能够显著提高查询性能。然而，不恰当的索引设计可能会造成资源浪费，甚至降低性能。索引设计需要遵循以下原则：

- 识别热点查询：分析查询日志，找出需要高性能支撑的查询语句。
- 选择合适的索引类型：如B-tree索引适用于等值查找和范围查询；而哈希索引则适用于等值查找。
- 避免过拟合：过多的索引会导致写操作性能下降和额外存储成本。
- 监控索引使用情况：定期审查和调整索引，移除不再使用的索引。

示例代码块展示如何在MySQL数据库中创建一个简单的B-tree索引：

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

创建索引后，数据库会自动维护这个结构，每当对`column_name`进行数据变更操作时，索引也会相应更新。该操作将有助于优化涉及`column_name`的查询性能。

## 4.2 数据库性能优化
### 4.2.1 优化策略概述

数据库性能优化是一个持续的过程，它涉及到针对特定数据库环境和工作负载的定制调整。性能优化的基本策略包括但不限于以下几点：

- 查询优化：调整SQL语句和表结构，减少不必要的数据扫描。
- 系统配置调整：改变数据库的配置参数，以适应不同的硬件条件和使用模式。
- 硬件升级：在必要时增加更多的内存、更快的CPU或更大的存储空间。
- 索引管理：定期审查和维护索引，以保持查询性能。
- 事务和锁优化：减少锁竞争和事务冲突，改善并发处理能力。

### 4.2.2 索引优化

索引优化是数据库性能优化中最直接也是最有效的方式之一。优化索引的步骤可能包括：

- 分析查询日志：识别执行频率高和响应时间长的查询。
- 评估现有索引：使用数据库提供的工具评估现有索引的效率和必要性。
- 创建和删除索引：根据分析结果创建缺失的索引，并删除冗余或不使用的索引。

以下是一个创建索引的示例代码：

CREATE INDEX idx_name ON table_name (column1, column2);

在这个例子中，我们创建了一个复合索引，它包含`column1`和`column2`。复合索引可以提高对这两个字段组合条件查询的性能。

### 4.2.3 查询优化

查询优化的目的是最小化数据库查询所需要的时间和资源。可以通过以下方法实现：

- 选择最有效的查询方式：使用`SELECT`语句时，应尽可能使用具体字段而非`*`，减少数据传输量。
- 使用连接替代子查询：在多个表间进行数据关联时，优先考虑使用连接（JOIN）而非子查询。
- 优化表关联顺序：在多表连接查询中，合理安排表的连接顺序，可以减少中间结果的大小，提高查询效率。

考虑以下查询优化的例子：

SELECT * FROM table1 
JOIN table2 ON table1.id = table2.foreign_id 
WHERE table1.column1 = 'value1';

该查询将`table1`和`table2`通过`foreign_id`和`id`进行连接，并且只选择满足`column1`条件的记录。如果`table1`中`column1`字段上有索引，则该查询的性能会得到显著提升。

在物理设计与优化这一章节中，我们深入探讨了数据库物理层面的构建和性能提升方法。我们了解到，物理设计对数据库的整体性能有着直接的影响，而性能优化则要求数据库管理员具备细致入微的分析能力和针对性的解决策略。通过合理设计文件组织和存储结构、精心选择和管理索引、以及不断调整查询方式，可以有效提升数据库的性能和稳定性。在下一章节中，我们将探讨数据库实现与部署的具体过程，包括安装配置和安全设置等重要实践。

# 5. 数据库实现与部署

在数据库设计的漫长旅程中，实现与部署阶段标志着项目的完成并进入了实际使用阶段。本章节将重点介绍数据库的搭建与配置、安全设置等关键环节，确保数据库不仅能够正确安装，而且在安全性、性能上也能达到预期的要求。

## 5.1 数据库的搭建与配置

数据库搭建与配置是整个数据库实施过程中的基础工作，包括了数据库的选择、安装、配置与优化等步骤。良好的搭建与配置不仅可以保证数据库的稳定性，而且还能在一定程度上提升数据库的性能。

### 5.1.1 数据库安装过程

安装数据库是实现与部署阶段的第一个步骤。以MySQL为例，安装过程通常包括以下步骤：

1. **环境准备**：安装之前需要确保操作系统满足数据库软件的运行需求，包括硬件资源（CPU、内存、存储空间）以及操作系统兼容性。

2. **下载与解压**：从官方网站下载适合操作系统版本的数据库软件包，并进行解压。

3. **安装依赖**：根据数据库软件的说明安装所有必需的依赖库。

4. **初始化数据库**：运行初始化脚本来设置数据库的数据目录与系统表空间。

5. **启动数据库服务**：配置数据库服务以便能够随系统启动自动运行，并手动启动数据库服务。

6. **配置系统参数**：调整数据库的配置文件（如`my.cnf`或`my.ini`），设置合适的参数，例如缓冲池大小、最大连接数、慢查询日志等。

7. **安全设置**：执行数据库安全脚本，设置root用户的密码以及其他安全相关配置。

安装过程的具体命令和参数因操作系统的不同而有所差异。以Linux系统下安装MySQL为例：

# 下载MySQL 8.0 Community版
wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz

# 解压
tar -xvf mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz

# 创建mysql组和用户
groupadd mysql
useradd -r -g mysql -s /bin/false mysql

# 初始化数据目录
cd mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64
bin/mysqld --initialize --user=mysql --basedir=./ --datadir=./data

# 配置系统服务
cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
chmod +x /etc/init.d/mysqld

# 设置环境变量（可选）
echo 'export PATH=/path/to/mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile

# 启动服务
service mysqld start

安装过程中的每一步都需要确保正确无误，因为任何疏漏都可能导致数据库运行不稳定或者出现安全问题。

### 5.1.2 系统参数的调整

数据库的性能和稳定性在很大程度上取决于系统参数的配置。调整系统参数的目的是为了使数据库能够适应特定的应用场景，优化其性能。

以MySQL为例，常见的系统参数调整包括：

- **缓冲池大小（innodb_buffer_pool_size）**：这是最重要的InnoDB参数，用于设置缓冲池的大小，它对数据库的性能有着巨大的影响，因为缓冲池用于缓存表和索引数据。

- **最大连接数（max_connections）**：设置允许的同时连接数，根据应用的负载情况适当调整。

- **慢查询日志（slow_query_log）**：开启慢查询日志可以帮助跟踪那些执行时间超过一定阈值的查询语句，从而对性能进行优化。

- **字符集（character_set_server）**：设置数据库服务器的默认字符集，通常选择`utf8mb4`以支持更广泛的字符。

- **日志文件大小（innodb_log_file_size）和数量（innodb_log_files_in_group）**：InnoDB的重做日志，用于崩溃恢复和故障转移，大小和数量对性能影响很大。

[mysqld]
# 缓冲池大小设置为服务器可用内存的70%
innodb_buffer_pool_size = 1024M

# 最大连接数根据服务器配置进行调整
max_connections = 151

# 开启慢查询日志并设置阈值为2秒
slow_query_log = on
long_query_time = 2

# 设置服务器字符集为utf8mb4
character_set_server = utf8mb4

# InnoDB重做日志相关配置
innodb_log_file_size = 256M
innodb_log_files_in_group = 2

这些配置项仅是众多可配置参数中的一小部分。在数据库部署初期，通常会采用默认配置，随着数据库的运行，根据性能监控的结果不断调整参数以获得最佳性能。

## 5.2 数据库的安全设置

数据库的安全设置是确保数据库系统安全稳定运行的必要步骤。在部署数据库时，应该从用户账户管理、权限分配、网络安全性等多个方面入手，建立全方位的安全保障体系。

### 5.2.1 用户账户管理

用户账户是数据库安全的首要关卡。数据库系统中通常存在多个用户账户，包括应用程序账户、开发测试账户和管理员账户。对于这些账户，需要进行以下管理：

- **创建用户账户**：为应用程序创建专用账户，并根据实际需求分配最小权限。

- **账户密码策略**：为每个账户设置强密码，并定期更换密码。

- **账户权限限制**：尽量避免使用root或具有管理员权限的账户进行日常操作。

- **账户锁定与审计**：对于访问异常或长时间不活跃的账户，应进行锁定和审计。

-- 创建用户账户并授权
CREATE USER 'app_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'strong_password';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON db_name.* TO 'app_user'@'localhost';

-- 锁定账户
ALTER USER 'user_to_lock'@'host' ACCOUNT LOCK;

-- 更改密码策略（具体命令取决于数据库类型和版本）

### 5.2.2 权限分配与控制

权限分配是数据库安全设置中极为重要的一环，需要根据职责分离原则，对不同级别的用户赋予不同的权限。以下是权限分配的几个基本原则：

- **最小权限原则**：任何用户都只应被授予完成其工作所必需的权限，而不是无限制的全权。

- **职责分离**：不同职能的用户应有分离的账户和权限，例如，开发人员不应具有删除数据的权限。

- **定期审核**：定期对数据库用户权限进行审核，发现并撤销不合理的授权。

-- 更改用户权限
GRANT SELECT ON db_name.table_name TO 'user_to_update'@'host';

-- 撤销权限
REVOKE INSERT ON db_name.table_name FROM 'user_to_revoke'@'host';

-- 删除用户
DROP USER 'user_to_drop'@'host';

通过上述步骤，我们能够为数据库系统搭建起一个坚固的安全防线。这不仅有助于防止数据泄露，还能在发生安全事件时，能够快速定位问题，限制损害的范围。

至此，我们已经详细讨论了数据库搭建与配置、安全设置等关键环节。在下一章节中，我们将讨论数据库的维护与管理，包括数据备份与恢复策略、数据库监控与调优等内容，这是确保数据库长期稳定运行的重要环节。

# 6. 数据库维护与管理

数据库作为信息系统的核心，其稳定性和性能直接关系到整个系统的可用性。有效的数据库维护和管理策略是确保数据库高效运行、数据安全和业务连续性的关键。本章节将深入探讨数据库备份与恢复策略，以及数据库监控与调优的重要性及其实施方法。

## 6.1 数据备份与恢复策略

### 6.1.1 备份的重要性

数据库备份是防止数据丢失的必要措施。在面临硬件故障、自然灾害、人为错误或恶意软件攻击时，备份能够迅速恢复数据，减少或避免业务中断带来的损失。合理安排备份计划，可以实现数据的即时恢复，保持业务的连续性。

### 6.1.2 不同备份类型与方法

根据备份需求和目标，可以采取不同类型的备份方法，常见的有：

- **全备份**：备份整个数据库的所有数据。
- **增量备份**：只备份自上次备份以来发生变化的数据。
- **差异备份**：备份自上次全备份以来发生变化的数据。
- **日志备份**：备份数据库的事务日志，以实现数据的点恢复。

每种备份方法都有其适用场景，比如全备份适用于首次备份和系统恢复，增量备份和差异备份适用于日常备份，日志备份则适用于灾难恢复。

以下是一个简单的数据库备份策略示例代码，以MySQL数据库为例：

-- 全备份
mysqldump -u username -p DB_NAME > /path/to/backup/full_backup.sql

-- 差异备份示例（需先执行全备份）
mysqldump -u username -p DB_NAME --single-transaction --master-data=2 --flush-logs | grep -- '-- CHANGE MASTER' > /path/to/backup/differential_backup.sql

-- 日志备份（需先开启二进制日志）
FLUSH LOGS;

在实际应用中，应结合自动化工具和脚本来实现备份过程的自动化，减少人工干预。

## 6.2 数据库监控与调优

### 6.2.1 监控指标与工具

数据库监控是数据库管理的重要组成部分，需要关注多个性能指标，例如：

- **查询响应时间**：衡量数据库性能的关键指标。
- **内存使用率**：包括缓存命中率、内存分配和使用情况。
- **CPU使用率**：分析数据库操作的负载情况。
- **I/O吞吐量**：监控磁盘读写速率。

监控工具可以是开源的，如Percona Monitoring and Management (PMM), 或者商业产品如Oracle Enterprise Manager。监控工具可以帮助DBA持续跟踪这些关键指标，从而及时发现性能瓶颈。

### 6.2.2 性能调优实践

性能调优是一个持续的过程，以下是一些常见的数据库性能调优方法：

- **索引优化**：创建适当的索引可以显著提高查询性能。使用EXPLAIN命令可以帮助理解查询的执行计划。
- **查询优化**：优化SQL语句，避免不必要的表扫描，使用LIMIT来减少返回的数据量。
- **配置调优**：合理配置数据库参数，如缓存大小、连接数等，以适应工作负载。

例如，针对MySQL数据库，一个常见的索引优化实践是：

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_column_name ON table_name (column_name);

-- 使用EXPLAIN分析查询计划
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

调优过程通常需要对数据库的行为和工作负载有深刻理解，并且要通过不断测试和评估来实现最佳性能。

通过监控和调优，DBA可以确保数据库系统运行在最佳状态，从而支撑业务的高效运行。未来的数据库维护与管理将更加智能化和自动化，但核心原则和方法仍将持续有效。