站内消息系统数据表怎么设计

1) 不应该针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之 间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表 结构的重构提供可能性。2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封 装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，这些数据项能够完整描述该职责，不会出现职责描述缺失。并且一个对象有且只有一项职责，如果一个 对象要负责两个或两个以上的职责，应进行分拆。3)根据建立的领域模型进行数据库表的映射，此时应参考数据库设计第二范式：一个表中的所 有非关键字属性都依赖于整个关键字。关键字可以是一个属性，也可以是多个属性的集合，不论那种方式，都应确保关键字能够保证唯一性。在确定关键字时，应保 证关键字不会参与业务且不会出现更新异常，这时，最优解决方案为采用一个自增数值型属性或一个随机字符串作为表的关键字。4)由于第一点所述的领域模型驱动的方式设计数据库表结构，领域模型中的每一个对象只有一项职责，所以对象中的数据项不存在传递依赖，所以，这种思路的数据库表结构设计从一开始即满足第三范式：一个表应满足第二范式，且属性间不存在传递依赖。5)同样，由于对象职责的单一性以及对象之间的关系反映的是业务逻辑之间的关系，所以在领域模型中的对象存在主对象和从对象之分，从对象是从1－N 或N－N的角度进一步主对象的业务逻辑，所以从对象及对象关系映射为的表及表关联关系不存在删除和插入异常。6) 在映射后得出的数据库表结构中，应再根据第四范式进行进一步修改，确保不存在多值依赖。这时，应根据反向工程的思路反馈给领域模型。如果表结构中存在多值 依赖，则证明领域模型中的对象具有至少两个以上的职责，应根据第一条进行设计修正。第四范式：一个表如果满足BCNF，不应存在多值依赖。7) 在经过分析后确认所有的表都满足二、三、四范式的情况下，表和表之间的关联尽量采用弱关联以便于对表字段和表结构的调整和重构。并且，我认为数据库中的表 是用来持久化一个对象实例在特定时间及特定条件下的状态的，只是一个存储介质，所以，表和表之间也不应用强关联来表述业务（数据间的一致性），这一职责应 由系统的逻辑层来保证，这种方式也确保了系统对于不正确数据（脏数据）的兼容性。当然，从整个系统的角度来说我们还是要尽最大努力确保系统不会产生脏数 据，单从另一个角度来说，脏数据的产生在一定程度上也是不可避免的，我们也要保证系统对这种情况的容错性。这是一个折中的方案。8)应针 对所有表的主键和外键建立索引，有针对性的（针对一些大数据量和常用检索方式）建立组合属性的索引，提高检索效率。虽然建立索引会消耗部分系统资源，但比 较起在检索时搜索整张表中的数据尤其时表中的数据量较大时所带来的性能影响，以及无索引时的排序 *** 作所带来的性能影响，这种方式仍然是值得提倡的。9) 尽量少采用存储过程，目前已经有很多技术可以替代存储过程的功能如“对象/关系映射”等，将数据一致性的保证放在数据库中，无论对于版本控制、开发和部 署、以及数据库的迁移都会带来很大的影响。但不可否认，存储过程具有性能上的优势，所以，当系统可使用的硬件不会得到提升而性能又是非常重要的质量属性 时，可经过平衡考虑选用存储过程。10)当处理表间的关联约束所付出的代价（常常是使用性上的代价）超过了保证不会出现修改、删除、更改 异常所付出的代价，并且数据冗余也不是主要的问题时，表设计可以不符合四个范式。四个范式确保了不会出现异常，但也可能由此导致过于纯洁的设计，使得表结 构难于使用，所以在设计时需要进行综合判断，但首先确保符合四个范式，然后再进行精化修正是刚刚进入数据库设计领域时可以采用的最好办法。11)设计出的表要具有较好的使用性，主要体现在查询时是否需要关联多张表且还需使用复杂的SQL技巧。12)设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性，有效的控制冗余有助于提高数据库的性能。

IT 技术分析

当我们优化一个系统时 有时发现一种情况就是自己修改SQL 索引以及分区是不能解决性能问题的 这时你要考虑业务逻辑优化和表设计的重构 这两点的确和设计结合的很紧密

业务逻辑优化

结合实际 我们先谈谈业务逻辑优化

案例一

我们的系统一个文档模块 客户点击时很慢 通过性能分析 是点击是去查询数据库 这时系统是通过Hibernate来两步处理

计算该类型的文档数量总数

显示最新文档的前 篇文档

这时显示第二步的时间是很快的 只取 条记录 但是计算该类型的所有总数很慢 系统的这时的输入是很大的(计算该类型的全部文档 可能有几万篇数据) 输出就一条总数 这时因为业务逻辑复杂 即使建立索引 分区等等速度也是无法提高 因为不能真正做到索引覆盖和分区消除

客户是点一下要等十几秒是不能容忍的 这时可能输入数据量很大下 数据库很可能采用的是hash联结 而且并发用户一大 数据库服务器压力很大

这时常规的优化方法是没有效果的 这时我们也发现 客户其实对以前比较老的数据是不关心的 一般只是对近期的数据比较感兴趣 所有我们就在查询时默认设定半年的时间 然后在时间上设定聚集索引 并默认在此时间上排序 使其使用合并联结 减少输入数据量 结果速度有明显的提升

案例二

我们在优化一个客户系统时 碰到一种情况 在客户的一选择功能时 客户点击一下选择相关数据 这时页面要要几分钟才能出来 客户很不满意 这时修改sql和索引都没有办法 他的输入的数据量也很大 和上面一下也要计算总数和取最新前几条数据

这时我们在查询是关联了人员 通过调查 发现客户只对和自己相关的数据感兴趣 也只是查询自己相关的数据 所以这时在sql语句里增加用户id这条限制 同时在增加userid的索引 这样一来 速度就大大提高

总结

当然以上两个案例 是从输入入手 减少输入和输出的数据量 主要优化业务逻辑 达到优化系统 当然有些情况要和客户确认和说服他们 有时他们不一定都认可 这时要说明这样做的目的 相信他们也会理解

表设计优化

表设计 在我们开发系统时已经确定 好的设计的确能大大提高性能 我们在优化系统时 碰到一个比较麻烦的问题

原文 数据库重构(一) 字段合并

这条sql是判断 个维度 一个用户id 一个机构id 一个岗位id 还有级别判断和是否公共 sql语句里有 个 or 组成查询 表数据一大就表扫描 性能很差 但业务要求和系统要求这样判断 即使在表中这五个字段都建索引 速度也不会快 太多 OR 了 SQL Server 查询分析器无法优化

这时由于设计时 用户id 机构id 岗位id为 个只有一个有数据 所以将这 个字段合并 较少 Or 语句 让数据库能使用索引

总结

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16321

1、“INSERT INTO”语句，用于向表格中增加新的行。

2、“DELETE”语句，用于删除表中的行。

3、“Update”语句，用于修改表中的数据。

4、“SELECT”语句，用于从表中选取数据。

sql语言特点：

SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据、建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列 *** 作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式，且不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。

重构数据库能够清除不需要的数据。

重构数据库后，有关个性化设置会重置，PSV传输文件过程不稳定或其他原因产生的破损数据。重构数据库能够清除或显示出来手动删除，而不需要格式化记忆卡。

Vita的造型延续了上一代PSP的风格，屏幕设计在中间，两侧的方向键与常规按键组成为一个手柄的形状。另外索尼专门为Vita打造了新一代 *** 作系统PSVitaOS。相较于PSP，Vita改变了摇杆的手感，并且加入了摇杆的设计，放弃了UMD光盘，取而代之的是卡带，内置全新的 *** 作系统，3轴加速计、3轴陀螺仪、3轴电子罗盘等传感器

第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。

企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行精确表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务 *** 作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

03 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

2 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

3 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

5 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

01 深化数字包容，打造文化认同

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。

02 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03 促进业务融合，立足全局视角

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

04 加强数字应用，布局 敏态 运营

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

05 深化人才管理，锻造专业队伍

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

在SQL中，建立、修改和删除数据库中基本表结构的命令分别为INSERT、UPDATE和DELETE命令。添加、修改和删除命令是属于结构化查询语言的数据 *** 作语言，用户通过它可以实现对数据库的基本 *** 作。

INSERT是在指定记录前添加记录，把数据插入到数据库中指定的位置上去。UPDATE是修改记录或数据库模式，或在原有数据的基础上， 产生新的关系模式和记录。DELETE命令是删除数据库中不必再继续保留的一组记录，DELETE 对数据库中记录作删除标志。

扩展资料：

SQL的语言特点：

1、SQL可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录人数据、建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列 *** 作，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，在数据库投入运行后，还可根据需要随时逐步修改模式。

2、高度非过程化。用SQL进行数据 *** 作，用户无须了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的 *** 作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。

3、面向集合的 *** 作方式。不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新 *** 作的对象也可以是元组的集合。

4、以同一种语法结构提供两种使用方式。SQL既是自含式语言，又是嵌入式语言。作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接输入SQL命令对数据库进行 *** 作。

参考资料来源：百度百科-sql

参考资料来源：百度百科-数据 *** 纵语言

以上就是关于站内消息系统数据表怎么设计全部的内容，包括:站内消息系统数据表怎么设计、数据库系统优化--业务逻辑设计优化、数据库增删改查基本语句等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！