数据库设计注意事项

DBMS数据库管理系统

数据库设计

1、有效存储
2、高效访问

目的：

1、减少数据冗余
2、避免数据维护异常
3、节约存储空间
4、高效的访问

数据库设计过程:

1、需求分析: 分析需要存储的数据是哪些,这些数据有哪些属性,这些属性各自的特点是什么
2、逻辑设计: 使用ER图对数据库进行逻辑建模,
3、物理设计: 使用哪款数据库设计建表(oracle,myslq,sqlserver)
4、维护优化: 索引优化,大表拆分

数据库设计布置

需求分析—>逻辑设计—>物理设计—>优化

需求分析

数据内容
数据存储特性：时效性
数据生命周期：增长快、量大、非核心，分库分表，归档清理规则
实体间及实体与表的关系，1对1，1对多，多对多
实体的属性，单一属性or属性组合 可以唯一标识实体的

逻辑设计

ER图例说明:

矩形:表示实体集,矩形内写实体的名字
菱形:表示联系集
椭圆:表示实体属性
线段:将属性链接到实体集

名词解释

关系是表，
元组是行，
属性是列。
候选码是属性组，可以唯一的确定一个元祖（列）
候选码中选一个当主码
域是属性的取值范围
分量是元组中的一个属性值

常见数据库设计范式：

第一范式、所有字段不可拆分
第二范式、单关键字
第三范式、不存在传递依赖
BC范式(Boyce.Codd)、解决部分主键依赖于非主键部分
第四范式
第五范式

插入异常，更新异常，删除异常
数据冗余：重复数据

数据库物理设计

1、选择合适的数据库管理系统
-商业数据库 oracle、sqlserver
-开源数据库 mysql pgsql
2、定义数据库、表以及字段的命名规范
3、根据所选的dbms系统选择合适的字段类型
4、反范式化设计：刻意增加冗余，以空间换取时间

MySQL常用的存储引擎：

MylSAM   不支持事务  表级锁 读写效率更高
MRG_MYISAM   不支持事务，表级锁 分段归档
Innodb（推荐）  支持事务   行级锁 
Archive 行级锁  日志记录
Ndb cluster(MYSQL集群) 支持事务 行级锁 高可用

数据库表及字段的命名规则：

可读性原则（用大小写区分来提高可读性等）
表意性原则（表的名称应能体现其存储内容等）
长名原则（少用缩写）

字段类型选择原则

优先选择数字类型,其次是日期和二进制类型,最后才是字符串类型;
字符比数据处理慢;
在数据库中,数据处理以页为单位,列的长度越小,利于性能提升;
磁盘的I/O性能决定了数据库的性能。
数字的查询和排序操作优于char和varchar;

decimal 与 float 如何选择:

decimal用于存储精确数据
float只能用于存储非精确数据

char 与 varchar 如何选择：

如果列中要存储的数据长度差不多是一致的，则应该考虑用char，反之使用varchar。
如果列中的最大数据长度小于50byte（utf-8格式中大概13个字符），则一般也考虑用char。（如果这个 列很少用，内里基于节省空间和减少I/O的考虑，还是可以选择用varchar）
一般不宜定义大于50Byte的char类型列
在mysql中，utf8的一个字符占3个字节，
当某个字段的字符数大于15时，要用varchar，小于就用char

时间类型如何存储：

使用int来存储时间字段的优缺点
优点： 字段长度比datetime小。
缺点：使用不方便，要进行函数转换。
限制：只能存储到2038-1-19 11:14:07 即2^32为2147483648

注意事项：

主键: 可以存储业务主键(标识业务数据,进行标语表关联)和数据库主键(优化数据库)
避免使用外键约束: 降低数据导入效率,增加维护成本
避免使用触发器: 导致意想不到的数据异常,是业务逻辑变复杂
严禁预留字段

为什么反范式化

读 > 写
减少表的关联数量
增加数据的读取效率
反范式化一定要适度

维护数据

维护各优化中要做什么

1、维护数据字典
2、维护索引
3、维护表结构
4、在适当的时候对表进行水平拆分或垂直拆分

导出数据字典

SELECT a.table_name,b.TABLE_COMMENT,a.COLUMN_NAME,a.COLUMN_TYPE,a.COLUMN_COMMENT FROM information_schema.COLUMNS a JOIN information_schema.TABLES b ON a.table_schema = b.table_schema AND a.table_name = b.table_name WHERE a.table_name = 'customer'

如何维护索引

建立索引：出现在WHERE从句， GROUP BY从句， ORDER BY 从句中的列
可选择性高的列要放到索引的前面
索引中不要包括太长的数据类型

注意事项：

索引并不是越多越好，过多的索引不但会降低写效率而且会降低读的效率

定期维护索引碎片

在SQL语句中不要使用强制索引关键字

数据库中适合的操作

批量操作
禁止使用 select * 这样的查询
控制使用用户自定义函数
不要使用数据库中的全文索引

垂直拆分：

经常一起查询的列放在一起
text，blob等大字段拆分出到附加表中

水平拆分

表结构相同 数据不同
通过主键hash->平均分表