数据库设计分为哪几个步骤

(1) 存储记录结构 设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。 (2) 存储空间分配 存储空间分配有两个原则： ①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。 ②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。 从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。 (3) 访问方法的设计 一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。 (4) 物理设计的性能评价 ① 查询响应时间 从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。 在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。 ⊙ CPU服务时间和I/O服务时间的长短取决于应用程序设计。 ⊙ CPU队列等待时间和I/O队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。 ⊙ 设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。 ② 存储空间 存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、DBMS子程序、OS子程序等。数据包括用户工作区、DBMS工作区、OS工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。 存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。 ③ 开销与效率 设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。 ⊙ 事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等 *** 作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。 ⊙ 报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用CPU及I/O的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。 ⊙ 对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。 在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。 建立数据库时，DBA依据物理数据库结构说明书，使用DBMS提供的工具可以进行数据库配置。 在数据库运行时，DBA监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化 *** 作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。 6程序编制及调试 在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开 程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点： (1) 建立数据库结构 根据逻辑设计和物理设计的结果，用DBMS提供的数据语言(DDL)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。 (2) 调试运行 数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试 (3) 装入实际的初始数据 在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作： (1) 制定数据库重新组织的可行方案。 (2) 制定故障恢复规范 (3) 制定系统的安全规范 7运行和维护 数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是： (1) 维护数据库的安全性与完整性。 按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。 (2) 监察系统的性能。 运用DBMS提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。 (3) 扩充系统的功能 在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

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。

对于第一个问题，设计一个schema->(messageID，likedCount)，记录每条微博的点赞数。messageID是微博的编号，likedCount是该微博的点赞人数。但是这里有两个问题需要解决，第一是并发，第二是数据量。

每条微博都有可能有很多人同时点赞，为了保证点赞人数精确就需要保证likedCount是原子 *** 作，这个可以由应用程序来实现，也可以用redis的事务来实现(如果redis有事务机制或者自增功能的话)，但是我觉得为了性能考虑，也可以不用实现原子 *** 作，具体原因就不展开了。

每天都上亿可能更多的微博内容产生，这样就会有上亿个新的(messageID，likedCount)生成，这样的数据量是比较大的，单机数据库比较难提供高效的服务，所以需要采取sharding的功能(有时候也叫分表分库)，可能根据messageID把这些schema分散到十个或者更多的shards上(据说，sina微博有600个节点，如何三个节点组成一个shard，就有200个shards)，这样每个shard处理的请求就只有原来的十分之一，从而就能提高服务的性能。

关于点赞人列表的设计，一般来说，可能想到的schema是(messageID，userID)，但是这样的设计有一个小问题，就是有些大发的微博可能会得到几十万的点赞，这样就会产生几十万个条数据，这样数据有点多，读取起来可能也慢。所以可以用这样一个schema(messageID，partID，userIDs)，让一个messageID对于多个userID，同时比对应太多的userID，所以加入一个新的partID，一个part存1000个userID，这样几十万个点赞，只需要存几百条数据。这样做还有一个好处，用户点赞人时的，一般都不是完全显示所有点赞人，而是一批一批显示，这样可以一次只读一条数据，就可显示一批点赞用户信息。

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