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
数据库设计的基本步骤
1、需求分析阶段
进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。作为“地基”的需求分析是否做得充分与准确，决定了在其上构建数据库“大厦”的速度与质量。需求分析做的不好，可能会导致整个数据库设计返工重做。
2、概念结构设计阶段
概念结构设计阶段是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体数据库管理系统的概念模型。
3、逻辑结构设计阶段
逻辑结构设计是将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。
4、物理设计阶段
物理结构设计师为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方式）。
5、数据库实施阶段
在数据库实施阶段，设计人员运用数据库管理系统提供数据库语言及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编写与调试应用程序，组织数据入库，并进行测试运行。
6、数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断对其进行评估、调整与修改。
数据库设计的基本原则
1、一致性原则：对数据来源进行统一、系统的分析与设计，协调好各种数据源，保证数据的一致性和有效性。
2、完整性原则：数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。
3、安全性原则：数据库的安全性是指保护数据，防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。
4、可伸缩性与可扩展性原则：数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要，具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。
5、规范化原则：数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计，可以减少数据库插入、删除、修改等 *** 作时的异常和错误，降低数据冗余度等。
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
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