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数据库技术在生活、工作中的应用无处不在！
例如，在超市买东西，结账时，一刷会员卡和商品的条码，营业员使用的销售系统就能自动从后台存放会员信息和商品信息的数据库中检索到相关会员和商品的数据，并显示在终端屏幕上；结账后，后台数据库中会记录本次消费的详情，本次消费的所有商品库存同时减少；如果通过银行卡结账，销售系统还要联机访问银行的数据库系统查询顾客的账户信息，并把顾客的本次消费记录在银行的数据库中。
如果没有数据库技术，难以想象在这样一个小小的销售活动中发生的所有信息是如何保存和处理的。
那么数据库与Excel有什么关系呢？
它们都是通过对信息进行采集、整理，然后以数据的形式进行分类、存储的系统，日后还可以对这些存储的信息进行添加、删除、修改、查询、统计、打印等管理工作，利用好这些工具不仅可以记录日常工作中各种信息往来，还能高效进行数据分析和处理，为决策者挖掘出隐藏在数据背后的信息。
为了有效利用原始数据对其进行分析、处理，数据库技术对数据库的结构设计做了严格规定，Excel系统记录原始数据的工作表结构参照了这些规定，否则，后期对数据的处理和分析就是虚谈。
数据库与Excel显然是不同的两种系统，数据库中管理的数据要通过编程进行处理，而Excel基本不需要编程就可以让用户在工作簿中完成各种基本的数据管理工作。
如果只是把表原样输入、打印出来交给上司，那么此部分可以不用学习了。
目前最流行的是关系型数据库系统，它规定了数据结构、数据操作、完整性约束。所以，在设计一个Excel工作簿时也要把它当成一个系统来设计，分析该系统中要管理什么信息，它们是什么关系，不同工作环节中产生的信息要分别存放在不同的工作表中，每个工作表的结构要如何定义才能完整地反映工作中的所有属性，将来如何对这些数据进行分析处理，用什么方法实现。这是很复杂的。要设计好一张工作表的结构、一个工作簿的功能是非常不容易的，只有经验足够丰富后才能有所感悟。现在可以严格按照下表中的规定先做起来。
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数据效率低的根源—数据冗余性
数据的冗余性是指多余的、重复的数据，这些数据的出现不仅增加了表格设计和输入的负担，更让整个表格结构变得臃肿，大大降低了表格的可读性和可分析性！
那么，什么样的数据是冗余数据呢？如下图所示。
上图中的表格，刚看上去好像没什么问题，但仔细看就会发现，其实，有了“身份证号码”，“出生年月”和“性别”就都有了。
如果有了“身份证号码”，就可以通过公式计算“出生年月”和“性别”，如下图所示。
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“糊涂账”的解决之道—数据耦合性
耦合性指的是“你中有我，我中有你”，也可以说是“你依赖我，我依赖你”。在 Excel 中，数据的耦合性指的是两个或两个以上的对象之间存在互相依赖的关系，在同一张工作表或不同工作表之间存在耦合。如果处理好这种关系可以简化表格结构，否则就是一本“糊涂账”。
❶ 同一张工作表中的数据耦合
数据耦合性其实有很多好处，如下图中的例子。
有了“身份证号码”，可以很轻松地计算出“出生年月”和“性别”，不仅减少了手工输入的麻烦，提高了制表效率，更重要的是，不会因为输入而出错，大大提高了数据准确性！
但是，反过来，如果被依赖数据出了问题，就会出现错误，如下图所示。
❷ 不同工作表之间的数据耦合
工作表之间的数据存在依赖关系是常见的情况，通常把一些标准的、原始的数据，或者基本保持不变的数据作为参数单独存放在一张工作表中，而一些经常变化的日常数据存放在第二张工作表中，将最终的汇总、分析结果存放在第三张工作表中，这样 3 张工作表之间就存在了密不可分的关系。
（1）“基本信息”表如下图所示。
（2）“实发信息”表如下图所示。
（3）“最终信息”表如下图所示。
具体操作步骤如下。
步骤01 计算“实发工资”，如下图所示。
步骤02 计算“姓名”，如下图所示。
步骤03 使用VLOOKUP函数调用“实发工资”数据，如下左图所示，最终结果如下右图所示。
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领导交代的任务无法完成—数据完整性
从字面上理解，数据完整性就是在创建一张或多张工作表时，必须完整地记录所有需要的信息。以考勤而言，需要记录以下3类信息。
（1）基础信息：工号、姓名、上班时间、下班时间，如下图所示。
（2）考勤信息：工号、上班打卡时间、是否迟到、下班打卡时间、是否早退、是否请假、是否公出、是否旷工，如下图所示。
（3）统计信息：工号、迟到扣款、早退扣款、请假扣款、旷工扣款、实际扣款，如下图所示。
然后，计算是否“迟到”“早退”，如下图所示。
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