数据库设计技巧

就我个人的经验来说，数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验，但是它并不是最难的。

对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。

就我的习惯的话，我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。

就拿一般的进销存系统来举例吧。

我有一个对于物料管理的仓库，我需要对我的物料的进销存进行管理。

那么我们就需要分析，没有系统的时候，人与人之间的业务是怎么流转的，他们都是通过哪些表单来进行流转的，上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。

当知道了业务以后，我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。

对于业务的设计完成以后，就是针对角色的了。

例如：业务的传递都是在业务人员之间的，我们已经整理表单的传递，那角色其实就已经在这些传递中存在了。

但是，业务的角色是业务的角色，我们还要包括财务的角色，那对于财务来说，他需要在哪些环节看到这些业务的单据？并且需要怎么处理？财务的处理结果又包括哪些？不同的处理结果对于下一步的 *** 作又有什么影响。

当我们把这一切的逻辑整理完成后，我们对于数据库的功能上就已经满足了。

接下来的就是抽象数据的分类了。

例如：我们需要对不同的表进行一个分类，我个人喜欢把表分成三种，一种是基础数据表，一种是过程表，一种是结果表。

怎么解释呢？

基础数据表：顾名思义，就是对于基础数据的维护，哪些可以成为基础数据呢？就是我们的业务发生的各个过程中，这些数据都是可以参与其中的，这就是基础数据。

例如：货物的信息，客户的信息。

过程表：就是仅仅在一个过程中使用的表，当这个过程结束了，这个表就没用了。

例如：订单表，付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程，关闭以后，这个订单表其实我们就不会再去使用它了。

结果表：这个表的数据有一个特点，只允许添加，不允许删除和修改，这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。

例如：日志表、账单表。

那我们在进行数据库设计的时候，就需要将这些使用情况考虑进去，将不同功能的表进行分离，尽量降低耦合，让相互表的修改不会影响使用。

例如：收款单，我们需要收一笔款的时候，就会生成这个收款单，当款收到后，这个收款单的功能就结束了。

但现实的情况中，可能财务收到了这笔钱，结束了收款单流程后，他发现填错了，本来应该收100，结果收款单写的110。

但是，收款单表示的是过程，当这个过程结束了，我们就不会再需要上一个收款单了，所以，按照我们业务的处理流程，我们应该先生成一笔冲抵的收款单，例如收到-110，然后再生成新的100的收款单。

我们每个月还会有财务统计报表，财务报表因为和现实中的财务账有关，是绝对不允许变动的，因此，这个财务报表就是一个结果表，我们会按月通过批处理程序，将收款单的明细和统计数据放到另一张表中，感觉好像比较冗余，但是这个确实非常必要的。

因为我曾经就遇到过一个情况，我们直接用过程表来进行数据的统计，然后11月30日有一笔收款已经完成了，结果发现收错了，就重新做了个收款单，结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化，导致财务实际的处理出现了问题。

因此，数据的冗余有时候是有必要的，我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。

对于数据库设计的考虑点还有很多，可能一时半会儿也说不完，大家如果有什么好的思路，也可以在下方评论或关注我给我留言。

1数据库中的多对多关联关系一般需采用中间表的方式处理，将多对多转化为两个一对多。

2通过表的关系，来帮助我们怎样建表，建几张表。

一对一

一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应，反之亦然。

学生表：姓名，性别，年龄，身高，体重，籍贯，家庭住址，紧急联系人

其中姓名、性别、年龄、身高，体重属于常用数据，但是籍贯、住址和联系人为不常用数据

如果每次查询都是查询所有数据，不常用的数据就会影响效率，实际又不用

常用信息表：ID(P)，姓名，性别，年龄，身高，体重

不常用信息表：ID(P)，籍贯，家庭住址，紧急联系人

解决方案：将常用的和不常用的信息分享存储，分成两张表

不常用信息表和常用信息表，保证不常用信息表与常用信息表能够对应上：找一个具有唯一性的

字段来共同连接两张表。

一个常用表中的一条记录永远只能在一张不常用表中匹配一条记录，反之亦然。

一对多

一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录；但是反过来，另外一张表的一条记录

只能对应第一张表的一条记录，这种关系就是一对多或多对一

母亲与孩子的关系：母亲，孩子两个实体

母亲表：ID(P),名字，年龄，性别

孩子表：ID(P),名字，年龄，性别

以上关系：一个妈妈可以在孩子表中找到多条记录（也可能是一条），但是一个孩子只能找到一个妈妈

是一种典型的一对多的关系。

但是以上设计：解决了实体的设计表问题，但是没有解决关系问题，孩子找不到母亲，母亲也找不到孩子

解决方案：在某一张表中增加一个字段，能够找到另外一张表中的记录:在孩子表中增加一个字段

指向母亲表，因为孩子表的记录只能匹配到一条母亲表的记录。

母亲表：ID(P),名字，年龄，性别

孩子表：ID(P),名字，年龄，性别，母亲表ID（母亲表主键）

多对多

一对表中（A）的一条记录能够对应另外一张表（B）中的多条记录；同时B表中的一条记录

也能对应A表中的多条记录

老师和学生

老师表T_ID(P),姓名，性别

学生表S_ID(P),姓名，性别

以上设计方案：实现了实体的设计，但是没有维护实体的关系

一个老师教过多个学生，一个学生也被多个老师教过

解决方案：增加一张中间关系表

老师与学生的关系表：ID(P),T_ID,S_ID

老师表与中间表形成一对多的关系，而中间表是多表；维护了能够唯一找到一表的关系；

同样的学生表与中间表也是一个一对多的关系;

学生找老师：找出学生ID--->中间表寻找匹配记录（多条）--->老师表匹配（一条）

老师找学生：找出老师ID--->中间表寻找匹配记录（多条）--->学生表匹配（一条）

1、首先设计一张用户表，有用户信息，方便注册（用户ID，用户姓名，用户性别。。）等一些基本信息；

2、设计一张题目表，字段有题目ID、题目内容

3、设计一张答案表，如果是选择题，设计的字段为答案ID、题目ID、答案选项、选项内容；如果是简答题，设计的字段为答案ID、题目ID、答案内容

4、设计一张用户答题表，设计的字段为ID（自增长列或者随机函数）、用户ID、题目ID、用户答题内容或者选择选项、用户答题时间、用户答题状态（状态表示是否答对，如果是0则是没答对，1则是答对）

5、在用户答题表中，用户答题状态可默认为null，当用户答完题目后点击提交时，就由系统自动批阅，同时查询题目表、答案表、用户答题表查询是否正确答案和用户答案是否一致，如果一直的话就将用户答题表中的用户答题状态更新为1，否则更新为0。

6、记录答题顺序的话，就可根据用户答题表中的用户答题时间来记录排序。

字段：菜单id | 菜单名称 | 菜单级次 | 父菜单ID | 菜单类别

数据： 001 | 新闻一级 | 1 | 0 | news

数据： 002 | 新闻二级1 | 2 | 001 | news

数据： 003 | 新闻二级2 | 2 | 001 | news

数据： 003 | 新闻三级1 | 3 | 002 | news

可以参照这样的结构去设计表，这样设计出来可以实现菜单无限级次。希望对你有帮助

首先use base_name

创建表create table table_name

( 输入：列名 类型，

…

）

或者想更直观点，在‘对象管资源理器’展开自己的数据库，点表右击‘新建表’，再输入列名和选类型

自增长primary key

采用自增长primary key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primary key 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primary key 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primary key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primary key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primary key 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primary key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primary key可以大大地提高数据查找速度

避免用复合主键 (pound primary key)

这主要还是因为性能问题 数据检索是要用到大量的 primary key 值比较 只比较一个字段比比较多个字段快很多 使用单个primary key 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

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) login id 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 login id 相同 采用双主键主要目的是为了防止删除后增加同样的 login id 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 login id 如果只用 login id 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

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

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

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

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Access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 primary key 在 万条数据中取 条数据 与在 亿条数据中取 条数据 时间相差并不多

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 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 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

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

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(result set)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 JDBC Driver 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

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16157

1,A表为销售表，可拆分为A1（商品表），A2销售主表，A3销售从表，结构如下：

A1（商品编号，品名规格,），A2（销售单号，销售时间,），A3（销售单号，商品编号，数量，价格,）

2,B表为统计表，一般通过查询实现，不用建议实体表。

他们的关系是A2对A3为1对多。

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