逻辑结构设计是将概念结构设计阶段完成的概念模型转换成能被选定的数据库管理系统支持的数据模型。一般数据模型有三种，层次模型、网状模型、关系模型。关系模型是使用最多的一种。
（一）E-R模型向关系模型的转换
关系数据模型可以由E-R图转化形成。对于E-R图中的每一个实体都转换成一个关系，该关系要包括对应实体的全部属性，并根据关系表达的语义确定出关键字（属性或属性的集合，能唯一地识别实体）。对于E-R图中的联系，要根据联系的方式不同，采用不同的方法。具体方式有以下三种：
1.实体间联系是1∶1。
这种方式下，可以在两个实体类型转换成的两个关系模式中任意一个模式中加入另一个模式的关键字和联系类型的属性。
图6-7 场地与器材间的1∶1的关系
如图6-7，场地与器材间存在1∶1关系，转换成关系模型时，场地与器材各成为一个关系模式，在查询场地时经常查询器材信息，可以在场地模式中加入器材的关键字“名称”和联系“属于”的属性“所属场地”关系模式如下：
场地（场地编号，场地名称，类型，状态，场地信息，开放时间）
器材（所属场地，名称，编号，状态，使用时间）
2.实体间联系是1∶N。
在这种方式下，可以在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型的关键字和联系类型的属性。
如图6-8所示，教学计划与场地存在1∶N联系，转化成关系模型时，在教学计划实体关系中添加场地的关键字“场地编号”和联系“安排”的属性“教学时间”，模式如下：
教学计划（教学时间，使用场地，使用场馆，编号）
场地（场地编号，场地名称，类型，状态，场地信息，开放时间）
图6-8 教学计划与场地的一对多的关系
3.实体间联系是M∶N。
在这种方式下，除了将实体转换成关系模式外，将联系类型也转换成关系模式，其属性的关键字加上联系的属性，关键字为两端实体类型关键字的组合。
图6-9 场地与会员的多对多关系
如图6-9所示，会员和场地存在M∶N关系，关系模式如下：
会员（会员编号，会员名称，注册时间，联系电话，余额，状态，会员等级）
场地（场地编号，场地名称，类型，状态，场地信息，开放时间）
预定（会员编号，会员名称，场地编号，场地名称，使用时间）
数据组织的规范化形式是关系数据库的创始人——IBM公司的科德（E.F.Codd）首先提出，从1971年开始逐步形成一整套规范理论，是关系数据库设计的重要理论基础。
在规范化理论中，表是二维的。但它和日常生活中的表又有所区别，对于这样的二维表有如下要求：
第一，表中的任意一列上的数据项应属于同一个属性；
第二，表中所有的行都是不相同的；
第三，表中的行的顺序无关紧要，表中的列的顺序也无关紧要。
除了对表的形式进行了规定外，科德还对数据结构进行了五种规范化定义，称为规范化模式，简称范式。这五种范式是“向上兼容”的，即第二范式自动满足第一范式。一般常用的是前三种。
1.第一范式
第一范式（First normal form，简称1st NF），满足最基本的要求，每一个分量是不可再分的。表6-1所示的是一个不规范的关系，课程任务可以分为几项，不满足第一范式要求。
表6-1 不规范的教师表
将表6-1分解成教师表和课程任务表，如表6-2，表6-3所示。每个字段信息都单一，满足了第一范式的要求，同时也可以减少数据冗余。
表6-2 教师表
表6-3 班级课程任务表
续表(www.xing528.com)
2.第二范式
第二范式（second normal form，简称2nd NF），指每个表必须有且仅有一个数据元素为主关键字，其他数据元素与主关键字一一对应。如表6-3中，编号为主关键字（没有重的，其他字段有重名的），满足第二范式。但在表6-3中，只有将编号和班级组合起来才能唯一地确定一个记录，所以课程任务表不满足第二范式。
如果一个关系不满足第二范式，会出现插入异常、删除异常和修改异常。解决的方法是投影分解。如表6-4，表6-5。
表6-4 课程表
表6-5 任课表
续表
课程名可以决定班级和编号，所以将它作为关键字投影成两个表。
3.第三范式
第三范式（third normal form，简称3rd NF），指表中的所有元素不但能够唯一地被关键字所标识，而且它们之间必须互相独立，不存在其他的函数关系。如表6-4，课程名和班级、课时完全独立。但表6-5中，编号和课程课程名存在传递联系（通过班级传递），所以不是完全相互独立的。可以把表继续分解，如表6-6，表6-7。
表6-6 任课表
表6-7 课程表
在设计数据库时，数据结构应当符合范式要求，但有时为了提高数据的查询效率，也可以折中，可以不满足范式要求，尤其是第三范式。
（三）数据库的设计
通过前面所讲的方法，基本上可以确定了各种关系。在关系数据库中，一个关系就是一个二维表；每一行是一个元组，对应一个具体的记录；每一列称为属性，有一个属性名。数据库的设计也就是二维表的设计，包括三个方面：
1.确定表的字段和表之间的联系
（1）确定主关键字字段。关系数据库管理系统能迅速查找存储在多个表中的数据并组合信息，每个表必须有唯一确定记录的关键字，便于系统有效工作。这项工作可以在数据结构规范化或E-R图的转换中完成。
（2）每个二维表中的字段直接和表的实体相关。表中的每个字段直接描述该表的实体，如果多个表中重复相同的信息，应删除不必要的字段。然后表示表之间的联系，确定描述另一个实体的字段是否为该表的外部关键字（该字段不是本表的主关键字，但是另外一个表的主关键字，用来实现表间的联系）。
（3）以最小的逻辑单位存储信息。表中字段必须是基本数据元素，不能是多项数据的组合。比如身高体重分成两个字段，商品名、商品类别、商品描述创建不同的字段。
（4）表中的字段必须是原始数据。一般情况下不用将计算结果存储，需要时可以推导计算得到。比如，可以不用选择年龄字段，而将它换为出生日期字段，通过计算推导得到年龄；知道单价和数量，可以不用设置总价字段，而通过单价和数量计算出。
2.确定单一的父子关系结构
在建立的各种表中消除多对多的现象，设法使所有表中记录之间的关系呈树状结构（只能有一个主干发出若干条分支，而不能有若干条主干交错发出若干条分支）。消除多对多的关系可以借助E-R图的方法解决或在系统分析时加以注意。
如果两个表中存在多对多的关系，也可以通过在两个表之间增加一个表来解决。例如，图书馆管理系统中，有学生表和图书表，两表之间是多对多的关系，一个学生可以借多本书，一本书可以被多个学生借阅，将两表联系起来就
必须在两个表中间加一个借阅表，将两表的主关键字填入，如图6-10。
图6-10 表间多对多关系解决方法
3.建立整个数据库的关系结构
将各个表和表间关系解决，构成整体数据库的关系结构。
数据库建立后，检查各个整体数据库的关系结构，进行设计求精，主要检查以下几个方面：
（1）是否有遗忘字段。如果不属于已创建表，需考虑创建新表。
（2）是否存在大量的空白字段。如果有此类情况，证明这些字段不应该属于此表。
（3）每个表的关键字是否合适。
（4）是否有包含同样字段的表。如同时存在表结构相同的表，此时就可考虑将同一实体的相关信息合并到一个表，可以添加一个区分字段。如：有一季度和二季度两个表，其结构相同，可将其合并，在合并后的表中添加一个销售日期的字段。
（5）是否有字段很多而记录很少的表。如果有就应该重新设计，使字段减少，记录增多。
数据库的设计也是需要检验和用户确认的，可能会多次的修改和完善。
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