数据库结构

数据库结构优化的目的

• 减少数据冗余
• 尽量避免数据维护中出现更新，插入和删除异常，尽量按照范式化设计，避免这类异常
  插入异常：如果表中的某个实体随着另一个实体而存在
  更新异常：如果更改表中的某个实体的单独属性时，需对多行进行更新
  删除异常：如果删除表中的某一实体则会导致其他实体的消失
• 节约存储空间
• 提高查询的效率

---

设计步骤

1. 需求分析：全面了解产品设计的存储需求、数据处理需求、数据的安全和完整性
2. 逻辑设计：设计数据的逻辑存储结构，数据实体之间的逻辑关系，解决数据冗余和数据维护异常 设计范式
3. 物理设计：根据所用数据库的特点进行表结构的设计 关系型数据库和非关系型数据库
4. 维护优化：根据实际情况对索引、存储结构进行优化

---

数据库设计范式

根据数据库设计范式，可以设计出没有冗余和维护异常的数据库

1. 数据库设计第一范式(确保每列保持原子)
   数据库表中的所有字段具有单一属性
   单一属性的列是由基本的数据类型所构成的
   设计出来的表都是简单的二维表
2. 数据库设计第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
   要求表中只能有单一主键，不能存在非主键列对部分主键的依赖关系
3. 数据库设计第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)
   指每一个非主属性既不可部分依赖于也不可传递依赖于业务主键，也就是在第二范式基础上消除了非主属性对主键的传递依赖

---

范式化优点

• 可以尽量减少数据的冗余
• 范式化的更新操作比反范式化快
• 范式化的表通常比反范式化更小

范式化缺点

• 对于查询需要对多个表进行关联
• 更难对查询进行索引优化

反范式化

通过违反范式化的方法，来达到提升数据库查询性能

反范式化优点

• 可以减少表的关联
• 可以更好进行索引优化

反法式化缺点

• 存在数据冗余及数据维护异常
• 对数据修改需要更多的成本

设计数据库应该结合两者，达到项目的需求和性能需求

---

物理设计

设计内容

• 定义数据库、表及字段的命名规则
  数据库、表及字段要遵守可读性原则
  数据库、表及字段要遵守表意性原则
  数据库、表及字段要遵守长名原则
• 选择合适的存储引擎
  无innodb所没有的需求，则选择innodb
• 为表中的字段选择合适的数据类型
  当一个列可选择多种数据类型，应首选考虑数字类型，其次是日期或二进制类型，最后是字符类型
  对于相同级别的数据类型，应优先考虑占用空间小的数据类型
• 建立数据库结构