进阶吧-程序员（10）
在您读之前，我得明确地告诉您，我并不是一个数据库设计领域的大师。以下列出的 11 点是我对自己在平时项目实践和阅读中学习到的经验总结出来的个人见解。我个人认为它们对我的数据库设计提供了很大的帮助。实属一家之言，欢迎拍砖 : )
我之所以写下这篇这么完整的文章是因为，很多开发者一参与到数据库设计，就会很自然地把 “三范式” 当作银弹一样来使用。他们往往认为遵循这个规范就是数据库设计的唯一标准。由于这种心态，他们往往尽管一路碰壁也会坚持把项目做下去。
如果你对 “三范式” 不清楚，请点击这里（FQ）一步一步的了解什么是“三范式”。
大家都说标准规范是重要的指导方针并且也这么做着，但是把它当作石头上的一块标记来记着（死记硬背）还是会带来麻烦的。以下 11 点是我在数据库设计时最优先考虑的规则。
规则 1：弄清楚将要开发的应用程序是什么性质的（OLTP 还是 OPAP）？
当你要开始设计一个数据库的时候，你应该首先要分析出你为之设计的应用程序是什么类型的，它是 “事务处理型”（Transactional） 的还是 “分析型” （Analytical）的？你会发现许多开发人员采用标准化做法去设计数据库，而不考虑目标程序是什么类型的，这样做出来的程序很快就会陷入性能、客户定制化的问题当中。正如前面所说的，这里有两种应用程序类型， “基于事务处理” 和 “基于分析”，下面让我们来了解一下这两种类型究竟说的是什么意思。
事务处理型：这种类型的应用程序，你的最终用户更关注数据的增查改删（CRUD，Creating/Reading/Updating/Deleting）。这种类型更加官方的叫法是 “OLTP” 。
分析型：这种类型的应用程序，你的最终用户更关注数据分析、报表、趋势预测等等功能。这一类的数据库的 “插入” 和 “更新” 操作相对来说是比较少的。它们主要的目的是更加快速地查询、分析数据。这种类型更加官方的叫法是 “OLAP” 。
那么换句话说，如果你认为插入、更新、删除数据这些操作在你的程序中更为突出的话，那就设计一个规范化的表否则的话就去创建一个扁平的、不规范化的数据库结构。
以下这个简单的图表显示了像左边 Names 和 Address 这样的简单规范化的表，怎么通过应用不规范化结构来创建一个扁平的表结构。
规则 2：将你的数据按照逻辑意义分成不同的块，让事情做起来更简单
这个规则其实就是 “三范式” 中的第一范式。违反这条规则的一个标志就是，你的查询使用了很多字符串解析函数
例如 substring、charindex 等等。若真如此，那就需要应用这条规则了。
比如你看到的下面图片上有一个有学生名字的表，如果你想要查询学生名字中包含“Koirala”，但不包含“Harisingh”的记录，你可以想象一下你将会得到什么样的结果。
所以更好的做法是将这个字段拆分为更深层次的逻辑分块，以便我们的表数据写起来更干净，以及优化查询。
规则 3：不要过度使用 “规则 2”
开发者都是一群很可爱的生物。如果你告诉他们这是一条解决问题的正路，他们就会一直这么做下去，做到过了头导致了一些不必要的后果。这也可以应用于我们刚刚在前面提到的规则2。当你考虑字段分解时，先暂停一下，并且问问你自己是否真的需要这么做。正如所说的，分解应该是要符合逻辑的。
例如，你可以看到电话号码这个字段，你很少会把电话号码的 ISD 代码单独分开来操作（除非你的应用程序要求这么做）。所以一个很明智的决定就是让它保持原样，否则这会带来更多的问题。
规则 4：把重复、不统一的数据当成你最大的敌人来对待
集中那些重复的数据然后重构它们。我个人更加担心的是这些重复数据带来的混乱而不是它们占用了多少磁盘空间。
例如下面这个图表，你可以看到 “5th Standard” 和 “Fifth standard” 是一样的意思，它们是重复数据。现在你可能会说是由于那些录入者录入了这些重复的数据或者是差劲的验证程序没有拦住，让这些重复的数据进入到了你的系统。现在，如果你想导出一份将原本在用户眼里十分困惑的数据显示为不同实体数据的报告，该怎么做呢？
解决方法之一是将这些数据完整地移到另外一个主表，然后通过外键引用过来。在下面这个图表中你可以看到我们是如何创建一个名为 “Standards”（课程级别） 的主表，然后同样地使用简单的外键连接过去。
规则 5：当心被分隔符分割的数据，它们违反了“字段不可再分”
前面的规则 2 即“第一范式”说的是避免 “重复组” 。下面这个图表作为其中的一个例子解释了 “重复组”是什么样子的。如果你仔细的观察 syllabus（课程） 这个字段，会发现在这一个字段里实在是填充了太多的数据了。像这些字段就被称为 “重复组” 了。如果我们又得必须使用这些数据，那么这些查询将会十分复杂并且我也怀疑这些查询会有性能问题。
这些被塞满了分隔符的数据列需要特别注意，并且一个较好的办法是将这些字段移到另外一个表中，使用外键连接过去，同样地以便于更好的管理。
那么，让我们现在就应用规则2（第一范式） “避免重复组” 吧。你可以看到上面这个图表，我创建了一个单独的 syllabus（课程） 表，然后使用 “多对多” 关系将它与 subject（科目） 表关联起来。
通过这个方法，主表（student 表）的 syllabus（课程） 字段就不再有重复数据和分隔符了。
规则 6：当心那些仅仅部分依赖主键的列
留心注意那些仅仅部分依赖主键的列。例如上面这个图表，我们可以看到这个表的主键是 Roll No.+Standard。现在请仔细观察 syllabus 字段，可以看到 syllabus（课程） 字段仅仅关联（依赖） Standard（课程级别） 字段而不是直接地关联（依赖）某个学生（Roll No. 字段）。
Syllabus（课程） 字段关联的是学生正在学习的哪个课程级别（Standard 字段）而不是直接关联到学生本身。那如果明天我们要更新教学大纲（课程）的话还要痛苦地为每个同学也修改一下，这明显是不符合逻辑的（不正常的做法）。更有意义的做法是将这些字段从这个表移到另外一个表，然后将它们与 Standard（课程级别）表关联起来。
你可以看到我们是如何移动 syllabus（课程）字段并且同样地附上 Standard 表。
这条规则只不过是 “三范式” 里的 “第二范式”：“所有字段都必须完整地依赖主键而不是部分依赖”。
规则 7：仔细地选择派生列
留心注意那些仅仅部分依赖主键的列。例如上面这个图表，我们可以看到这个表的主键是 Roll No.+Standard。现在请仔细观察 syllabus 字段，可以看到 syllabus（课程） 字段仅仅关联（依赖） Standard（课程级别） 字段而不是直接地关联（依赖）某个学生（Roll No. 字段）。
Syllabus（课程） 字段关联的是学生正在学习的哪个课程级别（Standard 字段）而不是直接关联到学生本身。那如果明天我们要更新教学大纲（课程）的话还要痛苦地为每个同学也修改一下，这明显是不符合逻辑的（不正常的做法）。更有意义的做法是将这些字段从这个表移到另外一个表，然后将它们与 Standard（课程级别）表关联起来。
你可以看到我们是如何移动 syllabus（课程）字段并且同样地附上 Standard 表。
这条规则只不过是 “三范式” 里的 “第二范式”：“所有字段都必须完整地依赖主键而不是部分依赖”。
如果你正在开发一个 OLTP 型的应用程序，那强制不去使用派生字段会是一个很好的思路，除非有迫切的性能要求，比如经常需要求和、计算的 OLAP 程序，为了性能，这些派生字段就有必要存在了。
通过上面的这个图表，你可以看到 Average 字段是如何依赖 Marks 和 Subjects 字段的。这也是冗余的一种形式。因此对于这样的由其他字段得到的字段，需要思考一下它们是否真的有必要存在。
这个规则也被称为 “三范式” 里的第三条：“不应该有依赖于非主键的列” 。 我的个人看法是不要盲目地运用这条规则，应该要看实际情况，冗余数据并不总是坏的。如果冗余数据是计算出来的，看看实际情况再来决定是否应用这第三范式。
规则 8：如果性能是关键，不要固执地去避免冗余
不要把 “避免冗余” 当作是一条绝对的规则去遵循。如果对性能有迫切的需求，考虑一下打破常规。常规情况下你需要做多个表的连接操作，而在非常规的情况下这样的多表连接是会大大地降低性能的。
规则 9：多维数据是各种不同数据的聚合
OLAP 项目主要是解决多维数据问题。比如你可以看看下面这个图表，你会想拿到每个国家、每个顾客、每段时期的销售额情况。简单的说你正在看的销售额数据包含了三个维度的交叉。
为这种情况做一个实际的设计是一个更好的办法。简单的说，你可以创建一个简单的主要销售表，它包含了销售额字段，通过外键将其他所有不同维度的表连接起来。
规则 10：将那些具有“名值表”特点的表统一起来设计
很多次我都遇到过这种 “名值表” 。 “名值表” 意味着它有一些键，这些键被其他数据关联着。比如下面这个图表，你可以看到我们有 Currency（货币型）和 Country（国家）这两张表。如果你仔细观察你会发现实际上这些表都只有键和值。
对于这种表，创建一个主要的表，通过一个 Type（类型）字段来区分不同的数据将会更有意义。
规则 11：无限分级结构的数据，引用自己的主键作为外键
我们会经常碰到一些无限父子分级结构的数据（树形结构？）。例如考虑一个多级销售方案的情况，一个销售人员之下可以有多个销售人员。注意到都是 “销售人员” 。也就是说数据本身都是一种。但是层级不同。这时候我们可以引用自己的主键作为外键来表达这种层级关系，从而达成目的。
这篇文章的用意不是叫大家不要遵循范式，而是叫大家不要盲目地遵循范式。根据你的项目性质和需要处理的数据类型来做出正确的选择。
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需要关注的数据库设计的相关原则
发布时间： 15:46:22 &&&&阅读次数：10693次&&&&评论数：0次
建立一个完善的数据库设计系统，不仅需要我们运用到程序上的方法，除此之外，数据库的整个设计流程，也都是必须依赖于我们专业人士的相关技术。因此在建立数据库设计模型的过程中，我们的企业为了能够更好的去使用这一系统，应该要着重的从根本上掌握数据库开发和建设的基本步骤，除此之外，我们还应该要关注到数据库设计的相关原则，这一个问题上来。1. 原始单据与实体之间的关系
可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。2. 主键与外键
一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键。主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。3. 基本表的性质
基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：(1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。(2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。(3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。(4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。4. 范式标准
基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段。5. 通俗地理解三个范式
通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理
相信我们大家在看完了这篇文章之后，都已经了解了数据库设计的原则问题了，由此可见，数据库设计是建立在我们专业人员理论和实践的基础上才能够完成的，假如我们大家在有了数据库设计方面的实际需求时，我们也可以通过寻找一品威客网中的微客来帮助自己完成任务，一定就会吸引很多的威客来为我们提供服务。
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编辑：星星
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自己可以算一下，各个字段加起来的长度不能大于*8），多了就不在一个页内了，其余是否要分其他表，要看业务模式的
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适当就好，把一个表能放的下的分成多表关联表查询有时候速度会更慢
收获园豆：3
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text字段与其他字段不存在一个页内，一个表有40多个字段，主要看业务需求，拆分业务无关的一些字段单独成附表。
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40个字段也不算很多吧！
只要命名规范，字段类型设计合理，400个字段也没有关系
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字段多少没有问题，就是字段类型的大小要设置的合理
收获园豆：2
园豆：9726
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