项目中常见的数据库设计_项目管理数据库设计

前言：本文章只是本人对目前为止项目中常见的概括和总结，大家有更好的方案和思路，欢迎私信或者在评论区留言！

 数据库表中常见的设计思路

相信大家在项目开发的时候，拿到需求文档的第一件事就是对照原型图建数据库，但是一个好的数据库表结构设计对于该功能或整体项目起着至关重要的作用。下面我们就来谈谈本人在做数据库设计的经验和总结。

1. 范式化设计

 目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF），又称完美范式）。

但是在实际项目中我们，我们只用做到第三范式就行了，下面我们重点来谈谈什么是数据库中的三范式。

以下是三范式的简单概括：

1. 第一范式（1NF）：
   - 数据表中的每个字段都是不可再分的原子值，即每个字段都是不可再分的基本数据单位。
   - 不存在重复的字段或分组。

2. 第二范式（2NF）：
   - 数据表必须符合第一范式（1NF）。
   - 所有非主键字段必须完全依赖于全部主键，而不是部分主键。换句话说，非主键字段不能依赖于主键的一部分。

3. 第三范式（3NF）：
   - 数据表必须符合第二范式（2NF）。
   - 非主键字段之间不能存在传递依赖关系。换句话说，如果 A→B，B→C，那么 A→C 不能成立。

当数据库表符合三范式时，我们可以通过一个示例来说明。假设我们有一个订单管理系统，包括以下两个表：订单表（Orders）和顾客表（Customers）。

- 订单表（Orders）包括以下字段：
  - 订单号（OrderID，主键）
  - 顾客ID（CustomerID，外键）
  - 订单日期（OrderDate）
  - 订单金额（Amount）

- 顾客表（Customers）包括以下字段：
  - 顾客ID（CustomerID，主键）
  - 顾客姓名（CustomerName）
  - 顾客地址（Address）

这两个表在三范式下的示例：
1. 第一范式（1NF）：每个字段都是原子的，没有重复的字段或分组。
2. 第二范式（2NF）：非主键字段完全依赖于全部主键。在订单表中，订单金额完全依赖于订单号，而不是部分依赖于订单号和顾客ID。
3. 第三范式（3NF）：非主键字段之间不存在传递依赖关系。在顾客表中，顾客地址不依赖于顾客姓名，而是直接依赖于顾客ID。

这个示例表明了订单管理系统中的两个表符合三范式的要求。

接下来是一个反例，假设我们有一个包含员工信息的表（Employees）：

- 员工表（Employees）包括以下字段：
  - 员工ID（EmployeeID，主键）
  - 员工姓名（EmployeeName）
  - 部门ID（DepartmentID）
  - 部门名称（DepartmentName）

在这个反例中，部门名称字段依赖于部门ID，而不是直接依赖于员工ID。这违反了第三范式的要求，因为非主键字段之间存在传递依赖关系。

优点：减少数据冗余，提高数据的一致性和可维护性（在一定情况下，三范式可以提高查询性能，因为数据表结构更加规范化，可以更好地利用索引和减少不必要的数据扫描）。

缺点：连接操作增加，更新操作复杂

总结：数据库的三范式（3NF）是关系数据库设计中的一种范式化设计原则。三范式通过一系列规范化步骤，将数据库表的结构优化为更加合理和标准化的形式。通过符合三范式，可以有效地减少数据冗余，提高数据的一致性和可维护性。然而，在实际设计中，并非所有情况都适合严格符合三范式，有时候需要根据具体的业务需求和性能考虑做出权衡。

2. 反范式化设计

反范式化设计的主要方法包括：
1. **冗余数据存储**：将某些数据重复存储在不同的表中，以避免频繁的连接操作，提高查询性能。
2. **合并表**：将多个关联的表合并为一个表，以简化复杂的连接查询操作。
3. **增加冗余列**：在表中增加冗余列，以避免频繁的连接查询或简化复杂的计算操作。
4. **使用非关系型数据库**：在某些情况下，选择使用非关系型数据库，如文档型数据库或键值对数据库，来满足特定的查询需求。

反范式化设计示例：

在订单管理系统中，为了提高查询性能，可以在订单表中增加“顾客姓名”这样的冗余列。这样做可以避免在查询订单时频繁地进行订单表和顾客表的连接操作，从而提高查询的效率。

举例来说，原始的订单表如下所示：

- 订单表（Orders）包括以下字段：
  - 订单号（OrderID，主键）
  - 顾客ID（CustomerID，外键）
  - 订单日期（OrderDate）
  - 订单金额（Amount）

为了实现反范式化设计，可以将顾客姓名（CustomerName）作为冗余列添加到订单表中：

- 订单表（Orders）包括以下字段：
  - 订单号（OrderID，主键）
  - 顾客ID（CustomerID，外键）
  - 顾客姓名（CustomerName，冗余列）
  - 订单日期（OrderDate）
  - 订单金额（Amount）

通过这样的反范式化设计，查询订单时就无需每次都连接顾客表来获取顾客姓名，而是直接从订单表中获取，从而提高了查询性能。

然而，需要注意的是，反范式化设计可能会引入数据冗余，并增加了维护数据一致性的复杂性。因此，在使用反范式化设计时，需要权衡查询性能和数据一致性之间的关系，并确保在设计和应用过程中仍然能够维持数据的准确性和完整性。

优点：查询性能提高，简化数据操作，减少表的数量

缺点：数据冗余增加，更新异常（对于某些数据实时性要求比较高的时候就慎用），空间占用增加

总结：虽然反范式化设计可以提高查询性能和简化操作，但也可能导致数据冗余增加、更新异常、数据一致性降低等问题。因此，在选择采用反范式化设计时，需要谨慎权衡，并充分考虑到业务需求、数据更新频率、数据一致性要求等因素。总之，反范式化设计是指在数据库设计中有意地违反范式化原则，以提高特定查询性能、简化复杂查询或减少连接操作的设计方法。虽然范式化设计有助于减少数据冗余和提高数据一致性，但在某些情况下，为了满足特定的性能需求或简化查询操作，可以选择采用反范式化设计。

但是一般情况下，项目中都是范式化设计和反范式化设计一起使用的！！！

3. 索引设计

数据库中常见的索引设计包括以下几种类型：

1. **单列索引**：针对单个列进行索引，可以加快针对该列的查询速度。适用于经常被查询的列。

2. **组合索引**：针对多个列进行索引，可以加快涉及这些列的联合查询速度。适用于经常作为联合条件进行查询的列。

3. **唯一索引**：确保索引列的数值唯一，用于实现数据完整性约束或提高查询速度。

4. **全文索引**：用于对文本字段进行全文搜索，如文章内容、评论等。全文索引可以加快文本搜索的速度。

5. **空间索引**：用于地理空间数据或几何数据类型，支持空间查询和空间关系操作。

6. **覆盖索引**：包含了查询所需的所有数据，避免了对表的实际数据行的访问，从而提高查询性能。

7. **条件索引**：针对特定条件的索引，可以在满足条件的情况下加快查询速度，如部分匹配的查询条件。

但是并不是建好了索引就一定能提升查询效率，这里有一个案例：

假设在一个包含百万条记录的订单表中，针对订单日期的查询非常频繁。数据库管理员决定对订单日期字段创建一个索引，以提高按日期查询的效率。然而，由于订单表中的大部分订单都是最近的，而旧订单的数量相对较少，因此索引的选择性不高。

在这种情况下，如果只对订单日期字段创建了索引，那么当查询最近日期的订单时，索引可能会发挥作用，加快查询速度。但是，当查询旧日期的订单时，由于索引的选择性不高，数据库可能会选择不使用索引，而是进行全表扫描。这样一来，索引反而成为了一个负担，因为数据库系统会浪费时间去评估是否使用索引进行查询，最终导致查询效率下降。

更好的索引设计可能是创建一个复合索引，包括订单日期和其他选择性较高的字段，或者使用其他技术（如分区表）来优化针对不同时间段的查询性能。

因此，索引设计需要综合考虑查询的选择性、数据分布情况以及实际的查询需求，以避免降低查询效率的情况发生。

优点：好的索引设计可以大大提高数据库的查询性能。

缺点：当数据过多时，会占用很多磁盘空间。

总结：索引设计可以大大提高数据库查询的性能，但过多或不合理的索引也可能导致写入性能下降、占用过多的存储空间以及维护成本增加。因此，在设计索引时需要根据实际的查询需求和数据库操作特点进行合理的选择和权衡。

4. 分区设计

对于大型数据库，分区设计可以帮助提高性能和管理数据。根据数据的访问模式和特性，可以将数据分布到不同的存储区域，以实现更高效的数据访问和管理。

有关数据库的分区设计在这里我就不做过多的赘述了，因为涉及到的知识面和细节非常多。有需求的可以移步：

数据库分区、分表、分库、分片_数据库分区是什么意思-CSDN博客

作者：殇莫忆

数据库架构设计——分布式数据库设计-CSDN博客

作者：庄小焱

5. 数据完整性约束

数据完整性：存储在数据库中的所有数据值均正确的状态。

完整性约束：防止不符合规范的数据进入数据库，在用户对数据进行插入、修改、删除等操作时，DBMS自动按照一定的约束条件对数据进行监测，使不符合规范的数据不能进入数据库，以确保数据库中存储的数据正确、有效、相容。

在数据库中设置合适的数据完整性约束，如主键约束、外键约束、唯一约束等，可以确保数据的完整性和一致性。

有关数据完整性约束和详解可移步：

数据库中的数据完整性约束_数据库实体完整性约束-CSDN博客

作者：叶清逸

数据库其他知识扩展：

1. 安全性设计

在设计数据库时，需要考虑数据的安全性，包括合理的用户权限管理、数据加密、安全审计等方面。

因为一般的项目上账号管理层直接分配的，我们拿到都是直接就用了。有关数据库的安全性设计可以移步（非常详细）：

【数据库系统设计】数据库安全性_数据库安全性设计-CSDN博客

2. 备份和恢复策略

设计合理的备份和恢复策略，以确保数据的安全性和可靠性。一般的数据库备份和恢复策略，具体的备份和恢复策略还需要根据数据库类型、业务需求和安全要求进行定制化设计。

以下是一般的数据库备份和恢复策略：

1. 定期备份：制定一个定期的备份计划，根据数据的重要性和变化频率，可以选择每日、每周或每月进行备份。

2. 完整备份和增量备份：完整备份是对整个数据库进行备份，而增量备份是对自上次备份以来发生变化的数据进行备份。结合使用完整备份和增量备份可以提高备份效率和节省存储空间。

3. 存储备份数据：备份数据需要存储在可靠的介质上，可以选择使用磁带、硬盘、云存储等方式进行备份数据的存储。

4. 测试恢复：定期测试备份数据的恢复过程，以确保备份数据的完整性和可用性。

5. 灾难恢复计划：制定灾难恢复计划，包括在数据丢失或损坏时的应急措施和恢复流程。

6. 数据库日志备份：定期备份数据库的事务日志，以便在需要时进行恢复操作。

7. 自动化备份和监控：使用自动化工具进行备份操作，并设置监控系统以确保备份任务的执行情况。

以上是本人总结的一些常见的数据库设计思路，合理的数据库设计需要综合考虑数据的结构、访问模式、性能需求和安全需求等方面。

其他的一些细节和技巧可以看看这位老哥写的（非常有帮助）：

数据库设计步骤、基本原则、思路及技巧_数据库级设计决策-CSDN博客

作者：对的man