数据库设计注意事项

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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

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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

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