大型ERP数据库系统常见的几种设计有什么(ERP系统设计)

采用自增长主要是性能

早期的数据库系统，经常采用某种编号，比如身份z号码，公司编号等等作为数据库表的

然而，很快，大家就发现其中的不利之处

比如早期的医院管理系统，用身份z号码作为病人表的

然而，第一，不是每个人都有身份z；第二，对于国外来的病人，不同国家的病人的证件号码并不见得没有重复

因此，用身份z号码作为病人表的是一个非常糟糕的设计

考虑到没有医生或者护士会刻意去记这些号码，使用自增长是更好的设计

公司编号采用某种特定的编码方法，这也是早期的数据库系统常见的做法

它的缺点也显而易见：很容易出现像千年虫的软件问题，因为当初设计数据库表的时候设计的位数太短，导致系统使用几年后不能满足要求，只有修改程序才能继续使用

问题在于，任何人设计系统的时候，在预计某某编号多少位可以够用的时候，都存在预计不准的风险

而采用自增长则不存在这种问题

同样的道理，没有人可以去记这些号码

使用自增长另外一个原因是性能问题

略有编程常识的人都知道，数字大小比较比字符串大小比较要快得多

使用自增长可以大大地提高数据查找速度

2

避免用复合主键(compound)这主要还是因为性能问题

数据检索是要用到大量的值比较，只比较一个字段比比较多个字段快很多

使用单个从编程的角度也很有好处，sql语句中where条件可以写更少的代码，这意味着出错的机会大大减少

3

双主键双主键是指数据库表有两个字段，这两个字段独立成为主键，但又同时存在

数据库系统的双主键最早用在用户管理模块

最早的来源可能是参照 *** 作系统的用户管理模块

*** 作系统的用户管理有两个独立的主键： *** 作系统自己自动生成的随机ID(Linux,windows的SID),loginid

这两个ID都必须是唯一的，不同的是，删除用户test然后增加一个用户test,SID不同，loginid相同

采用双主键主要目的是为了防止删除后增加同样的loginid造成的混乱

比如销售经理hellen本机共享文件给总经理peter,一年后总经理离开公司，进来一个普通员工peter，两个peter用同样的loginid,如果只用loginid作 *** 作系统的用户管理主键，则存在漏洞：普通员工peter可以访问原来只有总经理才能看的文件

*** 作系统自己自动生成的随机ID一般情况下面用户是看不到的

双主键现在已经广泛用在各种数据库系统中，不限于用户管理系统

4

以固定的数据库、表应付变化的客户需求这主要基于以下几个因素的考虑：4

1大型EPR系统的正常使用、维护需要软件厂商及其众多的合作伙伴共同给客户提供技术服务，包括大量的二次开发

如果用户在软件正常使用过程中需要增加新的表或者数据库，将给软件厂商及其众多的合作伙伴带来难题

4

2软件升级的需要

没有一个软件能够让客户使用几十上百年不用升级的

软件升级往往涉及数据库表结构的改变

软件厂商会做额外的程序将早期版本软件的数据库数据升级到新的版本，但是对于用户使用过程中生成的表进行处理就比较为难

4

3软件开发的需要

使用固定的数据库库表从开发、二次开发来说，更加容易

对于用户使用过程中生成的表，每次查找数据时都要先查表名，再找数据，比较麻烦

举例来说，早期的用友财务软件用Aess作数据库，每年建立一个新的数据库

很快，用户和用友公司都发现，跨年度数据分析很难做

因此这是一个不好的设计

在ERP中，很少有不同的年度数据单独分开

一般来说，所有年份的数据都在同一个表中

对于跨国公司甚至整个集团公司都用同一个ERP系统的时候，所有公司的数据都在一起

这样的好处是数据分析比较容易做

现在大多数数据库系统都能做到在常数时间内返回一定量的数据

比如，Oracle数据库中，根据在100万条数据中取10条数据，与在1亿条数据中取10条数据，时间相差并不多

5

避免一次取数据库大量数据，取大量数据一定要用分页

这基本上是现在很多数据库系统设计的基本守则

ERP系统中超过100万条数据的表很多，对于很多表中的任何一个，一次取所有的会导致数据库服务器长时间处于停滞状态，并且影响其它在线用户的系统响应速度

一般来说，日常 *** 作，在分页显示的情况下面，每次取得数据在1-100之间，系统响应速度足够快，客户端基本没有特别长的停顿

这是比较理想的设计

这也是大型数据库系统往往用ODBC,ADO等等通用的数据库联接组件而不用特定的速度较快的专用数据库联接组件的原因

因为系统瓶颈在于数据库(Database)方面(数据量大)，而不在于客户端(客户端每次只取少量数据)

在B/S数据库系统中，分页非常普遍

早期的数据库系统经常有客户端程序中一次性取大量数据做缓冲

现在已经不是特别需要了，主要原因有：5

1数据库本身的缓冲技术大大提高

大部分数据库都会自动将常用的数据自动放在内存中缓冲，以提高性能

5

2数据库联接组件的缓冲技术也在提高

包括ADO在内的一些数据库联接组件都会自动对数据结果集(resultset)进行缓冲，并且效果不错

比较新颖的数据库联接组件，比如Hibernate也加入了一些数据结果集缓冲功能

当然，也有一些数据库联接组件没有对数据结果集进行缓冲，比如JDBCDriver，不过几年之内情况应该有所改观

也有些不太成功的数据缓冲，比如EJB中的实体Bean，性能就不尽如人意，实体Bean数据也是放在内存中，可能是因为占用内存过多的缘故

相对来说，今天的程序员写客户端数据缓冲，能够超过以上两个缓冲效果的，已经比较难了

Mysql是目前互联网使用最广的关系数据库，关系数据库的本质是将问题分解为多个分类然后通过关系来查询。 一个经典的问题是用户借书，三张表，一个用户，一个书，一个借书的关系表。当需要查询某个用户借书情况或者是书被那些人借了，就用关系查询来实现。

关系数据库范式

来自英文Normal form，简称NF。要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update) *** 作异常。总共有六种范式：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）。

1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。2NF必须满足1NF，要求数据库表中的每行记录必须可以被唯一地区分。3NF在2NF基础上，任何非主 属性 不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）。BCNF是在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）， 满足BCNF不再会有任何由于函数依赖导致的异常，但是我们还可能会遇到由于多值依赖导致的异常。4NF的定义很简单：已经是BC范式，并且不包含多值依赖关系。5NF处理的是无损连接问题，这个范式基本没有实际意义，因为无损连接很少出现，而且难以察觉。而域键范式试图定义一个终极范式，该范式考虑所有的依赖和约束类型，但是实用价值也是最小的，只存在理论研究中。

Catalog和Schema

是数据库对象命名空间中的层次，主要用来解决命名冲突的问题。从概念上说，一个数据库系统包含多个Catalog，每个Catalog又包含多个Schema，而每个Schema又包含多个数据库对象（表、视图、字段等）。但是Mysql的数据库名就是Schema，不支持Catalog。

Mysql的数据库引擎主要有两种MyISAM和InnoDB，MyISAM支持全文检索，InnoDB支持事务。

SQL中的通配符‘%’代表任意字符出现任意次数。‘_’代表任意字符出现一次。SQL与正则表达式结合查询一般用在WHERE table_name REGEXP '^1234'。子查询是从里到外执行。

数据库联结（join）涉及到外键，外键是指一个表的列是另一个表的主键，那么它就是外键。笛卡尔积联结（不指定联结条件时）生成的记录条目是单纯的第一个表的行乘以第二个表的列数。用得最多的是等值联结也叫内部联结。

高级联结还有自连接，是指查询中的两张表是同一张表，它通常作为外部语句用来代替从相同表中检索数据时使用的子查询。自然联结使每个列只返回一次。外部联结是指联结包含了那些在相关表中没有关联行的行。例如列出所有产品及其订购数量，包括没有人订购的产品。LEFT OUTER JOIN指选择左边表的所有行。

组合查询是指采用UNION等将两个查询结果取并集。

视图是查看存储在别处的数据的一种工具，它本身并不包含数据，因此表的数据修改了，视图返回的数据也将随之修改，因此如果使用了复杂或嵌套视图会对性能有较大的影响。视图的作用之一是隐藏复杂的SQL通常会涉及到联结查询。

存储过程类似于批处理，包含了一条或多条SQL语句。语法：

CREATE PROCEDURE name（）

BEGIN

SQL

END

-------------------------

CALL name（）//来调用存储过程

游标有DECLARE定义，游标与存储过程是绑定的，存储过程处理完成，游标就会消失。游标被打开后可以使用FETCH语句访问每一行。

触发器是在某个时间发生时自动执行某条SQL语句。语法：

CREATE TRIGGER name AFTER INSERT ON talbe_name FOR EACH ROW

事务处理可以维护数据库的完整性，保证批量的 *** 作要么完全执行，要么完全不执行。包括事务、回退、提交、保留点几个关键术语。ROLLBACK只能在一个事务处理内使用。他不能回退CREATE和DROP *** 作。使用COMMIT保证事务提交。复杂的事务处理需要部分提交或回退，因此我们需要使用保留点SAVEPOINT。可以使用ROLLBACK TO savepoint_name。保留点越多越好。保留点在事务执行完成后自动释放。

数据库索引文件采用数据结构概述：1、非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低

反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销

非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where

)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高

（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）;2、如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间

3、不过一般说索引对查询速度的影响，主要指第一种情况

关于数据库索引的数据结构，大多数数据库都是采用B树

可参照文章：非主键索引需要在数据表本身的存储空间外额外开销存储空间，所以在更新的时候可能不仅要更新数据表本身，还要更新非主键索引，更新内容更多了，所以导致速度降低

反过来，如果数据表中的数据按照主键索引的顺序存储，更新的时候就没有额外的开销

非主键索引对提高查询速度来讲，主要的方面是：检索的条件(where

)如果命中对应的非主键索引的话，就不需要对数据表做全表扫描，效率肯定是大大提高

（索引的创建和使用是数据库设计和优化的重要部分，是一个数据库程序员的必修课，不同数据库系统的语法不同，但是原理基本相同）;另一方面，也有如下的可能：如果检索结果的字段包含在非主键索引中，即使对非主键索引做全扫描，也比对整表字段做全扫描快，因为只有非主键索引本身的数据需要从存储设备调入内存，节约了IO时间

不过一般说索引对查询速度的影响，主要指第一种情况

明确说，不该用。

1 外键属于业务需求

2 在数据量稍微大点的数据库极大影响性能。

3 影响业务扩展，并且业务本身能够代替处理一致性关联。

即便业务端忘记处理关联信息的删除，也不影响最终查询结果。比如user和user_info表， user删除了，user_info忘记删除。正常关联user_info表， 左连user结果正常。仅仅增加冗余数据而已。相比检索写入性能的指数级降低，业务处理更好。况且，现在也不会真的删除一条记录，仅仅一个标记。忘记标记某给表，影响不大。

键：唯一标识表中的所有行的一个列或一组列。

主键不允许空值。不能存在具有相同的主键值的两个行，因此主键值总是唯一标识单个行。

表中可以有不止一个键唯一标识行，每个键都称作候选键。只有一个候选键可以选作表的主键，所有其它候选键称作备用键。尽管表不要求具有主键，但定义主键是很好的做法。

外键(FK)：

是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列。通过将保存表中主键值的一列或多列添加到另一个表中，可创建两个表之间的链接。这个列就成为第二个表的外键。

例如：成绩表中的学号不能做成绩表的主键（因为一个学生可以有多行成绩数据），但每行的学号和学生表中的学号相对应，并且学生表中的学号是学生表的主键，则称成绩表中的学号是学生表的外键

。（典型的一对多关系）

凯乐石是一种人造大理石，编号不同可能是因为生产批次不同或者定制不同规格所致。有些编号查不到可能是因为查询的方式不正确，或者该编号的生产记录没有被正确地记录在数据库中。另外，如果你是通过官方渠道进行查询，可以尝试联系凯乐石官方客服咨询该编号的相关信息。

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