标签：定义数据   增加   实例   问题   结构   生日   为什么   效率   更新   

第一章-需求分析

数据库设计的概念

数据库的设计，就是根据业务系统的具体需求，结合我们所选用的DBMS，为这个业务系统构造出最有的数据存储模型。并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程。使之能有效的对应系统中的数据进行存储，并可以高效的对已经存储的数据进行访问。

数据库设计的步骤

需求分析----->逻辑设计----->物理设计----->维护优化

数据库需求分析的作用点：

1. 数据是什么
2. 数据有哪些属性
3. 数据和属性各自的特点有哪些

使用ER图对数据库进行逻辑建模

数据管理系统的选择，根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计

后期维护

1. 新的需求进行建表，建新表之前也要做好前三步，防止后期出现的问题
2. 索引优化
3. 大表拆分

需求分析

为什么要进行需求分析？

为了设计最优化的数据库，便于后期的扩展和维护，数据越来越多，越来越大会浪费空间，越来越杂乱，是很难处理和维护的

1. 了解系统中索要存储的数据
2. 了解数据的存储特点，比如有的数据有时效性，有的没有，有时效性的可以采取定期清理
3. 了解数据的生命周期，

要搞清楚的一些问题

1. 实体及实体之间的关系（1对1,1对多，多对多）
2. 实体所包含的属性有什么？属性有很多，哪些属性是可以标识出这个实体的
3. 那些属性或属性的组合可以唯一标识一个实体
4. 存储上有什么特性，增长量是什么样？

实例分析

第二章-逻辑设计

逻辑设计要做什么？ER图就是数据库模型关系的展示图

1. 将需求转化为数据库的逻辑模型
2. 通过ER图的形式对逻辑模型进行展示
3. 同所选用的具体的DBMS无关

名词解释

注：有的属性下面有下划线，就表示主键

设计范式概要

什么是数据库设计范式？

也就是提供了一种准则，帮助我们建立简介高效且结构清晰的数据库设计，避免数据库插入，跟新，删除，修改中的异常，并且为最大限度的避免数据库的冗余。

常见的数据库范式包括：第一范式、第二范式、第三范式及BC范式

当然还有第四及第五范式，不过这里我们会把重点放到前三个范式上，

这也是目前我们大多数数据库设计索要遵循的范式

数据库异常以及数据冗余

第一范式

二维表就是由行和列组成的表，图中的第二种表一般是无法创建出来的也是不符合第一范式的，所以，一般情况下，我们创建的表都是符合第一范式的

第二范式

供应商电话和组合关键字存在着部分函数依赖，所以上边的表时不符合第二范式

存在的问题：

1. 插入异常---如果饮料一厂不提供任何信息，我们是找不到饮料一厂的其他信息的，
2. 删除异常---如果把可乐删除掉，同时，电话和饮料一厂也消失了
3. 更新异常---如果有多种商品，那么，跟新一个信息，同时要跟新很多条数据
4. 数据冗余---和上面一样，数据冗余了

如何解决

第三范式

所以这是不符合第三范式要求的

修改如下

这样，就不会有传递性的依赖关系了

BC范式

拆分如下

第三章-物理设计

物理设计要做什么？

1. 选择合适的数据库管理系统（应用特点和成本）
2. 定义数据库、表以及字段的命名规范（不同数据库对命名的规范是有差异的）
3. 根据所选的DBMS系统选择合适的字段类型
4. 反范式化设计（为了效率的提升而做的，可能是数据冗余）

如何选择数据库系统

考虑功能上的因素

操作系统上的因素

编程语言

应用场景

MySQL常用的存储引擎

• MyISAM ：5.5之前的版本，不支持事务，但是存储的效率相对来说比较高，高并发的写可能会导致锁堵塞，所以，读写操作频繁不要使用
• MRG_MYISAM：基于MyISAM将多个结构相同的MyISAM表合并成一个表，
• Innodb：5.5之后，主要的存储引擎。
• Archive：需要的容量相对小，
• Ndb cluster：MySQL集群下使用

表及字段的命令规则

为了方便，打眼一看就知道是什么，而不用去查询文档字典手册。浪费时间和精力

错误的

正确的

数据库字段类型选择原则

具体字段类型的选取

只是存储，很少用来查询，就使用int类型吧，因为不用转换了（比如生日很少使用，订单的时间类型经常使用，就可以使用datetime）

粒度可以根据需要来选择，比如可能只需要年，只需要年月

使用触发器后，如果业务变更会变的复杂和麻烦，影响业务逻辑

 反范式化设计

我们的数据库在使用中读写比例大概在3:1。读是远远高于写的。虽然在写的时候增加了冗余，但是在读的时候我们大大的提高了效率

第四章-维护优化

1、要记录清楚数据库的每一个列是什么意思

2、索引可能会应为数据量的增大和业务的改变而变得不适用

3、导致查询缓慢等问题

如何维护数据字典

如何维护索引

表结构的维护

使用自定义函数导致列中的索引失效

数据库中适合的操作

不要使用全文索引，可以使用搜素引擎工具

数据库表的垂直拆分和水平拆分

数据库设计范式

标签：定义数据   增加   实例   问题   结构   生日   为什么   效率   更新   

原文地址：https://www.cnblogs.com/bubu99/p/12275423.html