【数据库】数据库设计的基本原则和主要步骤以及应注意什么？

忘是亡心i 2023-10-12 08:58 34阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  前言
 *  一、数据库设计的基本原则
 *  二、数据库设计的主要步骤
 *  三、数据库设计需要注意什么
 *   *  3.1、 基础规范
     *   *  3.1.1、使用InnoDB存储引擎
         *  3.1.2、新库默认使用utf8mb4字符集
         *  3.1.3、数据表、数据字段必须加注释
         *  3.1.4、禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
         *  3.1.5、禁止存储大文件或者大照片
         *  3.1.6、禁止使用应用程序配置文件内的账号手工访问线上数据库
         *  3.1.7、禁止非DBA对线上数据库进行写操作，修改线上数据需要提交工单，由DBA执行，提交的SQL语句必须经过测试
         *  3.1.8、分配非DBA以只读账号，必须通过VPN+跳板机访问授权的从库
         *  3.1.9、开发、测试、线上环境隔离
         *  3.1.10、不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层
         *  3.1.11、平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据
         *  3.1.12、拒绝3B，大SQL，大事务，大批量
     *  3.2、 命名规范
     *   *  3.2.1、只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库
         *  3.2.2、库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，禁止拼音英文混用
         *  3.2.3、表名t\_xxx，非唯一索引名idx\_xxx，唯一索引名uniq\_xxx（idx：索引文件Index file）
     *  3.3、 表设计规范
     *   *  3.3.1、单实例表数目必须小于500
         *  3.3.2、单表列数目必须小于30
         *  3.3.3、表必须有主键，例如自增主键
         *  3.3.4、禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制外键会导致表与表之间的耦合，update和delete操作都会涉及相关联的表，影响SQL的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用性能优先。
         *  3.3.5、控制单表数据量，单表记录控制在千万级。
     *  3.4、 字段设计必须规范
     *   *  3.4.1、必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
         *  3.4.2、禁止使用TEXT、BLOB类型
         *  3.4.3、禁止使用小数存储货币
         *  3.4.4、必须使用varchar（20）存储手机号
         *  3.4.5、禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替
         *  3.4.6、字段选择类型更小的通常更好：小的数据类型更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存，并且处理需要的CPU周期更少。
     *  3.5、 索引设计规范
     *   *  3.5.1、单表索引建议控制在5个内
         *  3.5.2、单索引字段数不允许草超过5个
         *  3.5.3、禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
         *  3.5.4、建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
     *  3.6、SQL语句优化
     *   *  3.6.1、禁止使用select \*，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
         *  3.6.2、禁止使用insert into t\_xxx values(xxx)，必须显示执行插入的列属性
         *  3.6.3、禁止使用属性隐式转换
         *  3.6.4、禁止在where条件的属性上使用函数或者表达式，在属性上进行计算不能命中索引
         *  3.6.5、禁止负向查询，以及%开头的模糊查询
         *  3.6.6、禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
         *  3.6.7、禁止使用OR条件，必须改为IN查询
         *  3.6.8、应用程序必须捕获SQL异常，并有相应的处理
         *  3.6.9、负向条件查询不能使用索引
         *  3.6.10、前导模糊查询不能用索引
         *  3.6.11、数据区分度不大的字段不宜使用索引
         *  3.6.12、limit高效分页
         *  3.6.13、如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好
         *  3.6.14、允许为null的列，查询有潜在大坑
 *  总结

## 前言 ##

在数据库设计的时候一般要遵循一些规范，也是工作中总结出来的经验，拿来和大家分享

## 一、数据库设计的基本原则 ##

1.  把具有同一个主题的数据存储在一个数据表中，“一表一用”。
2.  尽量消除冗余，提高访问数据库的速度。
3.  一般要求数据库设计达到第三范式，多对多，最大限度消除了数据冗余、修改异常、插入异常、删除异常，基本满足关系规范化的要求。
4.  关系数据库中，各个数据表之间关系只能为一对一和一对多的关系。对于多对多的关系必须转换为一对多的关系来处理。
5.  设计数据表结构时，应考虑表结构的动态适应性。

## 二、数据库设计的主要步骤 ##

1.  需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；
2.  概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；
3.  逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；
4.  物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；
5.  系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；
6.  运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

## 三、数据库设计需要注意什么 ##

### 3.1、 基础规范 ###

#### 3.1.1、使用InnoDB存储引擎 ####

支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高

#### 3.1.2、新库默认使用utf8mb4字符集 ####

utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。

#### 3.1.3、数据表、数据字段必须加注释 ####

添加注释能以后更好的知道是干什么用的

#### 3.1.4、禁止使用存储过程、视图、触发器、Event ####

高并发大数据的互联网业务，架构设计思想是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能会将数据库拖死，业务逻辑放在服务层具备更好的拓展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引

#### 3.1.5、禁止存储大文件或者大照片 ####

大文件和照片存储在文件系统，数据库里存URI更好

#### 3.1.6、禁止使用应用程序配置文件内的账号手工访问线上数据库 ####

#### 3.1.7、禁止非DBA对线上数据库进行写操作，修改线上数据需要提交工单，由DBA执行，提交的SQL语句必须经过测试 ####

#### 3.1.8、分配非DBA以只读账号，必须通过VPN+跳板机访问授权的从库 ####

#### 3.1.9、开发、测试、线上环境隔离 ####

#### 3.1.10、不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层 ####

#### 3.1.11、平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据 ####

#### 3.1.12、拒绝3B，大SQL，大事务，大批量 ####

### 3.2、 命名规范 ###

#### 3.2.1、只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库 ####

使用域名，在切换数据库服务器的时候，只需要更改DNS域名解析，不需要更改配置文件。不只是数据库，缓存的连接，服务的连接都必须使用内网域名。

线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名命名规范

业务名称：xxx

线上环境：dj.xxx.db  
开发环境：dj.xxx.rdb  
测试环境：dj.xxx.tdb

#### 3.2.2、库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，禁止拼音英文混用 ####

#### 3.2.3、表名t\_xxx，非唯一索引名idx\_xxx，唯一索引名uniq\_xxx（idx：索引文件Index file） ####

### 3.3、 表设计规范 ###

#### 3.3.1、单实例表数目必须小于500 ####

#### 3.3.2、单表列数目必须小于30 ####

#### 3.3.3、表必须有主键，例如自增主键 ####

#### 3.3.4、禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制外键会导致表与表之间的耦合，update和delete操作都会涉及相关联的表，影响SQL的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用性能优先。 ####

#### 3.3.5、控制单表数据量，单表记录控制在千万级。 ####

### 3.4、 字段设计必须规范 ###

#### 3.4.1、必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值 ####

*  null的列使索引/索引统计/值都比较复杂，对MySQL来说更难优化
 *  null这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性

#### 3.4.2、禁止使用TEXT、BLOB类型 ####

会浪费更多的磁盘和空间内存，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库的性能。

#### 3.4.3、禁止使用小数存储货币 ####

使用整数，小数容易导致钱对不上

#### 3.4.4、必须使用varchar（20）存储手机号 ####

*  涉及到区号或者国家的代号
 *  手机号会去做数学运算么？
 *  varchar可以支持模糊查询 例如：like”138%”

#### 3.4.5、禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替 ####

*  增加新的ENUM值要做DDL操作
 *  ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？

#### 3.4.6、字段选择类型更小的通常更好：小的数据类型更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存，并且处理需要的CPU周期更少。 ####

### 3.5、 索引设计规范 ###

#### 3.5.1、单表索引建议控制在5个内 ####

#### 3.5.2、单索引字段数不允许草超过5个 ####

字段超过5个，实际起不到有效过滤数据的作用

#### 3.5.3、禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引 ####

更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能

“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似

#### 3.5.4、建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面 ####

MyISAM和INNODB的区别

*  事务安全（MyISAM不支持事务，INNODB支持事务）
 *  外键MyISAM不支持外键，INNODB支持外键
 *  锁机制（MyISAM是表锁，INNODB是行锁）
 *  查询和添加速度（MyISAM批量插入速度快）
 *  支持全文索引（MyISAM支持全文索引，INNODB不支持全文索引）
 *  MyISAM内存空间使用率比INNODB低

### 3.6、SQL语句优化 ###

#### 3.6.1、禁止使用select \*，只获取必要的字段，需要显示说明列属性 ####

*  读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
 *  不能有效的利用覆盖索引
 *  使用select \*容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

#### 3.6.2、禁止使用insert into t\_xxx values(xxx)，必须显示执行插入的列属性 ####

*  容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

#### 3.6.3、禁止使用属性隐式转换 ####

*  Select uid from t\_user where phone=13885236846 会导致全表扫描，而不能命中phone索引

#### 3.6.4、禁止在where条件的属性上使用函数或者表达式，在属性上进行计算不能命中索引 ####

*  Select uid from t\_user where from\_unixtime(day)>=’2017-02-15’会导致全表扫描
 *  正确为：select uid from t\_user where day>=unix\_timestamp(‘2017-02-15 00:00:00’)

#### 3.6.5、禁止负向查询，以及%开头的模糊查询 ####

*  负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
 *  %开头的模糊查询，会导致全表扫描

#### 3.6.6、禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询 ####

*  会产生临时表，消耗较多的内存与CPU，极大影响数据库性能

#### 3.6.7、禁止使用OR条件，必须改为IN查询 ####

*  旧版本的MySQL的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化？

#### 3.6.8、应用程序必须捕获SQL异常，并有相应的处理 ####

#### 3.6.9、负向条件查询不能使用索引 ####

Select * from order where status!=0 and status!=1

not in/not exists都不是很好的习惯

可以优化为

Select * from order where status in(2,3)