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什么是數據庫設計

數據庫設計就是根據業務系統的具體要求，結合我們所選擇的DBMS，為這個業務系統構造出最優的數據存儲模型。并建立好數據庫中的表結構及表于表之間的關聯關系的過程。使之能有效的對應用系統中的數據進行存儲，并可以高效的對已經存儲的數據進行訪問。

優良的數據庫設計

1、減少數據冗余

2、避免數據維護異常

3、節約存儲空間

4、高效訪問

數據庫設計大致步驟

1、需求分析（數據有哪些、數據有哪些屬性，數據和屬性它們各自的特點有哪些）

2、邏輯設計（ER圖對數據庫進行邏輯建模）

3、物理設計（根據選擇數據庫的特點把邏輯設計轉換為物理設計）

4、維護優化（新的需求建表、索引優化、大表拆分）

數據庫需求分析

1、了解系統中所要存儲的數據

實體與實體之間的關系（1對1，1對多，多對多）

2、了解數據的存儲特點

實體的屬性特點（唯一標識一個實體）

3、了解數據的生命周期

數據的存儲特點（永久、暫時）

數據庫邏輯設計

1、將需求轉化為數據庫的邏輯模型

2、通過ER圖的型式對邏輯模型進行展示

矩形：表示實體集

菱形：表示關系集

橢圓：表示實體屬性

線段：將屬性連接到實體集；將實體連接到聯系集

3、與DBMS的選擇無關

數據庫邏輯設計中的規范

1、第一范式

要求數據庫中的表都是二維表（由行和列組成）

2、第二范式

所有單關鍵字段的表都符合第二范式。

數據庫中的表不存在非關鍵字段對任一候選關鍵字段的部分依賴

3、第三范式

數據表中的非關鍵字段對任意候選關鍵字段的傳遞函數依賴

4、BC范式

數據表中不存在任意字段對任意候選字段的傳遞函數依賴

數據庫物理設計

1、選擇合適的數據庫管理系統

Oracle：商業數據庫、基于服務器核心數收費、適用于企業級項目、金融業

SQLServer：商業數據庫、基于服務器核心數收費

MySQL：開源數據庫、互聯網項目

PgSQL：開源數據庫

2、定義數據表、表及字段的命名規范

a、可讀性原則

b、表意性原則

c、長名原則

3、根據所選的DBMS系統選擇合適的字段類型

列的數據類型一方面會影響數據存儲空間的開銷，另一方面也會影響數據查詢性能

選擇原則：優先考慮數字類型、其次是日期或二進制類型、最后是字符類型。對于相同級別 的數據類型，應該優先選擇占用空間小的數據類型

選擇角度：

1、對數據進行操作時，同樣數據字符的處理要比數字處理慢

2、數據處理以頁為單位，列的長度越小，利于性能提升

同級別的選擇：

char和varchar

1、列中存儲的數據長度都差不多一致時，選char否則選varchar

2、如果列的最大數據長度小于50Byte選char，否則varchar

3、如果這個列很少用，基于節省空間和減少I/O考慮，選擇varchar

float和decimal

1、decimal精確存儲，float非精確，精確存儲選decimal

2、float存儲空間開銷一般比decimal小，非精確選float

int與datetime

1、字段長度int小于datetime

2、int每次使用要進行函數轉換

3、int只能存儲到2037-1-19-11-14-07

4、datetime要考慮時間粒度的問題

4、反范式化設計（空間換時間）

目的：為了性能和讀取效率的考慮而適當對第三范式的要求進行違反

1、減少表的關聯數量

2、增加數據的讀取效率

3、反范式化一定要適度

5、其他注意事項

a、如何選擇主鍵

業務主鍵：標識業務數據，進行表于表間的關聯

數據庫主鍵：為了優化數據存儲（Innodb會自動生成6個字節的隱含主鍵）

b、主鍵是否要順序增長

c、主鍵的字段類型所占的空間盡可能小

d、少用外鍵

1、降低數據的導入效率

2、增加維護成本

3、雖然不建議使用外鍵、但相關聯的列上一定要建立索引

e、避免使用觸發器

1、降低數據導入的效率

2、可能會出現意想不到的數據異常

3、使業務邏輯變的復雜

f、嚴禁使用預留字段（無任何意義）

MYSQL常用的存儲引擎

MylSAM：不支持事務、支持表級鎖、不適合讀寫頻繁、但讀寫速度快

MRG_MYLSAM：不支持事務、支持表級鎖、不適合全局查找較多、但適合分段歸檔，數據倉庫

Innodb：支持事務、支持MVCC的行級鎖、適合事務處理，讀寫高效

Archive：不支持事務、行級鎖、但支持insert，select、占用空間小

Ndb cluster：支持事務、行級鎖、高可用性

數據庫的優化

1、維護數據字典

a、第三方工具對數據字典進行維護

b、利用數據庫本身的備注字段來維護數據字典

2、維護索引

a、選擇在where中、group by從句、order by從句中的列

b、可選擇性高的列要放在索引前面

c、索引中不要包括太長的數據結構

注意

a、索引不是越多越好，過多的索引會降低讀與寫的效率

b、定期維護索引碎片

c、在SQL語句中不要使用強制索引關鍵字

3、維護表結構

a、使用在線變更表結構工具

b、同時對數據字典進行維護

c、控制表的寬度與大小

4、數據庫適合操作

a、盡量使用批量操作而不是逐條操作

b、禁止使用select *

c、控制用戶使用自定義函數

d、不要使用數據庫中的全文索引

5、在適當的時候對表進行水平拆分或垂直拆分

a、垂直拆分

經常一起查詢的列放在一起

text，blog等大字段拆分出到附加表

b、水平拆分

Hash Key的方式進行平均拆分

列的數據類型影響存儲空間開銷,另一方面影響查詢性能,當一個列可以選擇多種數據類型時,優先選擇數字類型,其次是日期和二進制類型,最后才是字符串類型;

注意:在對數據處理時(查詢提條件,join條件及排序)操作時,同樣的數據,字符往往比數據處理慢;

在數據庫中,數據處理以頁為單位,列的長度越長,利于性能提升;

數據庫表及字段的命名規則：

1. 可讀性原則（用大小寫區分來提高可讀性等）；

2. 表意性原則（表的名稱應能體現其存儲內容等）；

3. 長名原則（少用縮寫）。

常用存儲引擎

日志記錄archive

第二范式

單關鍵字：都符合第二范式

多關鍵字：如學生和課程或班級在一張表里，那就應該拆分開來

定義：所有字段單一且不可再分

->?第一范式要求數據庫中的表都是二維表。

常見的存儲贏你去哪個

MySQL常用存儲引擎

數據庫操作異常

實力演示！

名詞解釋！

電子商務網站關系

插入異常，更新異常，刪除異常

數據冗余：重復數據

需求分析過程：（電子商務舉例）

1. 模塊劃分：用戶、商品、訂單、購物車、供應商

2. 模塊分析

   具體屬性，可選唯一標識屬性[組]，存儲特點（永久、歸檔、分表分庫）
   

3. 模塊關系：一對一，一對多，多對多

需求分析需要了解啥：

1. 數據內容

2. 數據存儲特性：時效性

3. 數據生命周期：增長快、量大、非核心，分庫分表，歸檔清理規則

????實體間及實體與表的關系，1對1，1對多，多對多

????實體的屬性，單一屬性or屬性組合 可以唯一標識實體的

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