站内消息系统数据表怎么设计

站内消息系统数据表怎么设计,第1张

1) 不应该针对整个系统进行数据设计,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。

1在需要提交全部数据的时候,可以整表提交,如果不采用表格的方式则一个一个提交,繁琐切降低工作效率

2表格设计上的整洁美观,正方形,很符合网页的设计

3网站其实就是一个大的表格,里面的数据和数据库之间也用表格联系,所以密不可分。

设计一个数据库需要我们耐心收集和分析数据,仔细理清数据间的关系,消除对数据库应用不利的隐患等等。在整个设计过程中,我们必须按步骤认真完成。一个数据库的设计好坏将直接影响将来基于该数据库的应用。

另外,数据库也不是独立存在的,它总是与具体的应用相关的,为具体的应用而建立的。因此在设计数据库之前我们必须明确应用的目的,在设计数据库的时候也应时刻考虑用户需求,数据库与具体应用之间是相辅相成的关系。

数据库的设计过程一般包括以下几个步骤:

确定建立数据库的目的和收集数据;

建立概念模型;

建立数据模型;

实施与维护数据库;

1.确定建立数据库的目的和收集数据

数据库设计过程的第一个阶段是确定建立数据库的目的和收集数据。通常,我们也把确定建立数据库的目的称为需求分析。需求分析的任务就是通过详细调查要处理的对象来明确用户的各种需求。并且通过调查、收集和分析信息,以了解在数据库中需要存储哪些数据,要完成什么样的数据处理功能。这一过程是数据库设计的起点,它将直接影响到后面各个阶段的设计,并影响到设计结果是否合理和实用。

确定目的之后就需要根据目的收集有用的数据。在着手收集数据之前最重要的就是要调查用户的实际需求,然后分析与表达这些需求。调查用户需求的方法有很多,如查阅记录、访谈、开调查会、设计调查表请用户填写或回答相关问题等。其中比较有效的方法是访谈,我们可以借助一些设计合理的调查表来与用户直接交流。通过充分交流,可以了解他们平时是如何使用数据库的,以及对当前信息的要求,进而设计满足用户需求的字段,并根据设计的字段收集数据。

2.建立概念模型

确定建立数据库的目的以及完成数据收集后,就进入数据库设计过程的第二阶段——建立概念模型。这一阶段是整个数据库设计的关键。设计时,一般先根据应用的需求,画出能反映每个应用需求的E-R图,其中包括确定实体、属性和联系的类型。然后优化初始的E-R图,消除冗余和可能存在的矛盾。概念模型是对用户需求的客观反映,并不涉及具体的计算机软、硬件环境。因此,在这一阶段中我们必须将注意力集中在怎样表达出用户对信息的需求,而不考虑具体实现问题。

3.建立数据模型

完成上一阶段后,我们得到了一个与具体计算机软、硬件无关的概念模型。接着我们就可以着手建立数据库模型了,这是数据库设计过程的第三个阶段。在这一阶段中我们要将概念模型中得到的E-R图转换成具体的数据模型。通过前面的学习,我们已经了解到数据模型一般分为层次、网状、关系和面向对象模型等。目前比较常用的是关系数据模型,我们通常将E-R图转换成关系数据模型,实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转换为关系模式。

4.实施与维护数据库

最后一个阶段是实施与维护数据库。完成数据模型的建立后,我们就必须对字段进行命名,确定字段的类型和宽度,并利用数据库管理系统或数据库语言创建数据库结构、输入数据和运行等,因此数据库的实施是数据库设计过程的“最终实现”。如果数据库运行很成功,则表明数据库设计任务基本结束,以后的重点就是数据库的维护工作,包括做好备份工作、数据库的安全性和完整性调整、改善数据库性能等。

数据库的设计在数据库应用系统的开发中占有很重要的地位。只有设计出合理的数据库,才能为建立在数据库上的应用提供方便。不过数据库的设计过程从来都不会有真正的结束,因为随着用户需求和具体应用的变化和扩大,数据库的结构也可能会随之变化。

数据库基本的功能:

信息浏览和查询;

信息的修改、添加和删除;

信息的统计、汇总等。

设计数据库时要注意保留以下内容:

设计文档、内容 *** 作说明,实例数据库、帮助及过程性文件(如下载的资源、工作日志)等。

为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。

真正要明白”范式(NF)”是什么意思,首先看下教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。实际上可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。

在实际开发中最为常见的设计范式有三个:

首先是第一范式(1NF)。

符合1NF的关系(你可以理解为数据表。“关系”和“关系模式”的区别,类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例,你可以把”关系”理解为一张带数据的表,而“关系模式”是这张数据表的表结构。1NF的定义为:符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1所示的情况,就不符合1NF的要求。

表1

实际上,1NF是所有关系型数据库的最基本要求,你在关系型数据库管理系统(RDBMS),例如SQL Server,Oracle,MySQL中创建数据表的时候,如果数据表的设计不符合这个最基本的要求,那么 *** 作一定是不能成功的。也就是说,只要在RDBMS中已经存在的数据表,一定是符合1NF的。如果我们要在RDBMS中表现表中的数据,就得设计为表2的形式:表2

表2

但是仅仅符合1NF的设计,仍然会存在数据冗余过大,插入异常,删除异常,修改异常的问题,例如对于表3中的设计:

每一名学生的学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大

假如学校新建了一个系,但是暂时还没有招收任何学生(比如3月份就新建了,但要等到8月份才招生),那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的 ----—插入异常

假如将某个系中所有学生相关的记录都删除,那么所有系与系主任的数据也就随之消失了(一个系所有学生都没有了,并不表示这个系就没有了)。——删除异常

假如李小明转系到法律系,那么为了保证数据库中数据的一致性,需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。

正因为仅符合1NF的数据库设计存在着这样那样的问题,我们需要提高设计标准,去掉导致上述四种问题的因素,使其符合更高一级的范式(2NF),这就是所谓的“规范化”。

第二范式

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。是指2NF在1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。

函数依赖:若在一张表中,在属性(或属性组)X的值确定的情况下,必定能确定属性Y的值,那么就可以说Y函数依赖于X,写作 X → Y。

表中的函数依赖关系例如:

系名 → 系主任

学号 → 系主任

(学号,课名) → 分数

但以下函数依赖关系则不成立:

学号 → 课名

学号 → 分数

课名 → 系主任

(学号,课名) → 姓名

码:假如当 K 确定的情况下,该表除 K 之外的所有属性的值也就随之确定,那么 K 就是码。码也可以理解为主键。

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。

订单信息表

这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。

订单信息表

订单项目表

商品信息表

这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。

因此可以总结判断的方法是:

第一步:找出数据表中所有的码。

第二步:根据第一步所得到的码,找出所有的主属性。

第三步:数据表中,除去所有的主属性,剩下的就都是非主属性了。

第四步:查看是否存在非主属性对码的部分函数依赖。

第三范式

3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖。也就是说, 如果存在非主属性对于码的传递函数依赖,则不符合3NF的要求。

则就是第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。

比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

订单信息表

客户信息表

这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。

由此可见,符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。当然,在实际中,往往为了性能上或者应对扩展的需要,经常 做到2NF或者1NF,但是作为数据库设计人员,至少应该知道,3NF的要求是怎样的。

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