网站的数据库如何设计?

网站的数据库如何设计?,第1张

什么是好的数据库设计?

一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是,重复信息(也称为冗余数据)很糟糕,因为重复信息会浪费空间,并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是,信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息,任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此,基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。

所以,良好的数据库设计应该是这样的:

将信息划分到基于主题的表中,以减少冗余数据。

向 Access 提供根据需要联接表中信息时所需的信息。

可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。

可满足数据处理和报表需求。

设计过程

设计过程包括以下步骤:

确定数据库的用途:这可帮助进行其他步骤的准备工作。

查找和组织所需的信息:收集可能希望在数据库中记录的各种信息,如产品名称和订单号。

划分到表中的信息:将信息项划分到主要的实体或主题中,如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。

关闭信息项目导入的列 确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段,并作为列显示在表中。例如,“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。

指定为主键:选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如,主键可以为“产品 ID”或“订单 ID”。

设置表关系:查看每个表,并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要,将字段添加到表中或创建新表,以便清楚地表达这些关系。

优化您的设计:分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。

应用规范化规则:应用数据规范化规则,以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。

参考:数据库设计基础

这个问题的核心点在于:不同商品类别差异很大,如何设计通用的存储方案?简单来说,用数据库去存储所有信息,不管横表还是纵表,都有明显的缺陷:横表:同一个字段对不同商品含义不一样,这到了后面开发和维护是很蛋疼的纵表:一个商品的属性分布到很多行记录中,业务处理很麻烦,而且纵表的记录数会非常多,性能会有问题所以不要尝试只用数据库去统一解决这个问题,思路扩散一些其实就简单了:公共表:提炼商品公共的信息放到数据库,例如商品id、名称、发布的商家、发布日期、上架状态扩展表:将变化的信息放到另外一个表,可以是数据库表,例如电脑商品一个表、服装一个表;也可以将信息放到MongoDB或者ElasticSearch这类文档数据库。搜索组件:扩展表在全文搜索的时候不好实现,因此需要独立的组件负责搜索,可以用Elastic Search或者Solr来冗余一份数据,用于搜索。表结构不算复杂,因为项目关系只有SPU,没有涉及到SKU,但是可以做参考,更多的还是要根据项目实际情况设计。重点说明一下产品表的SPU,Keyword字段。本来之前设计了关系表,但是发现在做SQL查询时太痛苦,所以约定了一种数据存储结构(数据结构的重要性)基于上面的基础,可以实现URL规则变化的查询,类似京东的产品查询URL变化c=1,3 指分类层次关系ev=3_1+4_18 指SPU查询 按约定规则转换成字符串再进行查询。

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


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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/6735953.html

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