在系统设计中，对数据库的设计应考虑哪些设计原则？

数据库是整个软件应用的根基，是软件设计的起点，它起着决定性的质变作用，因此我们必须对数据库设计高度重视起来，培养设计良好数据库的习惯，是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件！

那么我们要做到什么程度才是对的呢？下面就说说数据库设计的原则：

1、数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间

数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确，就要分析不确定的因素，设计表时就要事先预留出可变通的字段，正所谓“有备无患”。

2、数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面

页面内容所需要的字段，在数据库设计中只是一部分，还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段，因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储，还有逻辑数据存储。

3、数据库设计完成后，项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了

每个字段的设计都是有他必要的意义的，你在设计每一个字段的同时，就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段，多张表的联系在程序中是如何体现的。换句话说，你完成数据库设计后，程序中所有的实现思路和实现方式在你的脑海中就已经考虑过了。如果达不到这种程度，那当进入编码阶段后，才发现要运用的技术或实现的方式数据库无法支持，这时再改动数据库就会很麻烦，会造成一系列不可预测的问题。

4、数据库设计时就要考虑到效率和优化问题

一开始就要分析哪些表会存储较多的数据量，对于数据量较大的表的设计往往是粗粒度的，也会冗余一些必要的字段，已达到尽量用最少的表、最弱的表关系去存储海量的数据。并且在设计表时，一般都会对主键建立聚集索引，含有大数据量的表更是要建立索引以提供查询性能。对于含有计算、数据交互、统计这类需求时，还要考虑是否有必要采用存储过程。

5、添加必要的（冗余）字段

像“创建时间”、“修改时间”、“备注”、“ *** 作用户IP”和一些用于其他需求（如统计）的字段等，在每张表中必须都要有，不是说只有系统中用到的数据才会存到数据库中，一些冗余字段是为了便于日后维护、分析、拓展而添加的，这点是非常重要的，比如黑客攻击，篡改了数据，我们便就可以根据修改时间和 *** 作用户IP来查找定位。

6、设计合理的表关联

若多张表之间的关系复杂，建议采用第三张映射表来关联维护两张表之间的关系，以降低表之间的直接耦合度。若多张表涉及到大数据量的问题，表结构尽量简单，关联也要尽可能避免。

7、设计表时不加主外键等约束性关联，系统编码阶段完成后再添加约束性关联

这样做的目的是有利于团队并行开发，减少编码时所遇到的问题，表之间的关系靠程序来控制。编码完成后再加关联并进行测试。不过也有一些公司的做法是干脆就不加表关联。

8、选择合适的主键生成策略

如果希望设计出比较好的数据库，有一些专门的规则，称为数据库的设计范式。遵循这些规则，你将设计出良好的数据库。下面将逐一对其进行说明：

1.第一范式：它的目标是确保每一列的原子性，如果每列（或属性）都是不可再分的最小数据单元，则满足第一范式。

2.第二范式：第二范式则是在第一范式的基础上，更近一层，目标是确保表中的每一列都和主键相关。如果一个关系满足第一范式，并且除了主键意外的其他列，都依赖与该主键，则满足第二范式。例如：订单表（订单编号，产品编号，订购日期，价格，。。。）该表主要用来表述订单，所以将订单设为主键，而“订购日期”，“价格”这两列与“订单编号”主键相关。但是“产品编号”并不依赖于“订单编号”，该列应当删除，放入产品表中。这样，该表就之描述一件事情：订单信息了。

3.第三范式：第三范式在第二范式的基础上更近一层，目标是确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关，如果一个关系满足第二范式，并且除了主键之外的其他列都不依赖与主键列，则满足第三范式。

例如：订单表（订单编号，订购日期，顾客编号，顾客姓名，..)初看该表没有问题，满足第二范式，单细看您会发现，“顾客姓名”和“顾客编号”又相关，最后经过传递依赖，“顾客姓名”和“订单编号”相关。为了满足第三范式，我们在设计数据库的时候应该去掉“顾客姓名”列。

关系型数据库和非关系型在成本、查询速率、储存格式、可扩展性、数据一致性、事务处理上有区别。

1、 成本：Nosql数据库易部署，不用像Oracle那般花费较高成本选购。

2、 查询速率：Nosql数据库将数据储存于缓存当中，不用历经SQL层的分析；关系型数据库将数据储存在电脑硬盘中，查询速率远不如Nosql数据库。

3、 储存格式：Nosql的储存文件格式是keyvalue方式、文本文档方式、照片方式这些，能储存的对象种类灵活；关系数据库则只适用基础类型。

4、 可扩展性：关系型数据库有join那样的多表查询机制限定造成拓展性较差。Nosql依据键值对，数据中间没有耦合度，因此容易水平拓展。

5、 数据一致性：非关系型数据库注重最终一致性；关系型数据库注重数据整个生命周期的强一致性。

6、 事务处理：SQL数据库支持事务原子性粒度控制，且方便进行事务回滚；NoSQL也支持事务处理，但可靠性不足，其价值在于可扩展性和大数据量处理。

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