数据库的知识从基础的SQL语法（DDL、DML、DCL、DQL）、事务（隔离级别&传播级别）、索引（下推&命中）、锁（MVCC和LBCC），到其中的应用技巧与底层原理，错综复杂，学习成长之路漫漫。

本文先抛开上述，总结一下自己在实践中领悟到的数据库设计的思路，万事开头难，只要表结构设计得当，可以省去后期诸多不必要的SQL优化，事半功倍。

1、数据库的选择：关系型数据库 or 非关系型数据库

主业务数据普遍选择建立在 中，方便维护，考虑业务数据量巨大或者是审计日志、操作记录等非主要业务数据，可以使用NoSql，减少对主数据库的存储及性能压力。
业务的增长会让数据量的估值不够准确，而后常常会根据业务特性使用的方案的来解决性能瓶颈。

2、恰当的关联关系：基于业务关系的梳理

• A表对B表 ：A或B上建立关联主键皆可，通常看驱动关系或者数据流向，如果A->B或者说B依赖A，建议在B表上建立A表关联主键；
• A表对B表 ：在B表上建立A表的关联主键；
• A表对B表 ：建立新的关联表来记录A和B的关联关系。

3、表粒度

可以通过增加type区分的业务组合，减少重复表结构的建立，相对代码也是对表的一种封装；
业务数据隔离或者数据量庞大的情况，即使表结构类似，也应当独立出来；
业务字段过多，可能根据业务划分出基础信息、扩展信息表等；
，通常独立于主业务表，否则会影响主业务表的性能和结构化关系。

4、常用字段的处理：mysql5.7+

• 考虑存储大小：满足业务需求
  varchar(30)可以存储 30个数字/30个字母/30个汉字；
  longtext可以无限存储；
  date只能存日期，timestamp和datetime可以精确到时分秒；
  整型和浮点型BigDecimal。
• 考虑占用空间：限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节
  date类型 3字节、timestamp类型 4字节、datetime类型 8字节；
  char(n) n字节 ; vharchar(n) 3n+2字节[如果是UTF-8编码，2存储长度]，如果是可以为null的字段，还要加1。
• 考虑场景：
  莫非定理下的唯一性索引；
  常用查询的普通索引或者联合索引。

数据库知识丰富多彩，耐人寻味，多看几遍58沈剑数据库30条军规、阿里数据库操作规范等，学习理论结合工作实践，提升技术，提升对数据库的理解。