数据库设计的基本原则和主要步骤以及应注意什么？

前言

在数据库设计的时候一般要遵循一些规范，也是工作中总结出来的经验，拿来和大家分享

一、数据库设计的基本原则

1. 把具有同一个主题的数据存储在一个数据表中，“一表一用”。
2. 尽量消除冗余，提高访问数据库的速度。
3. 一般要求数据库设计达到第三范式，多对多，最大限度消除了数据冗余、修改异常、插入异常、删除异常，基本满足关系规范化的要求。
4. 关系数据库中，各个数据表之间关系只能为一对一和一对多的关系。对于多对多的关系必须转换为一对多的关系来处理。
5. 设计数据表结构时，应考虑表结构的动态适应性。

二、数据库设计的主要步骤

1. 需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；
2. 概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；
3. 逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；
4. 物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；
5. 系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；
6. 运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

三、数据库设计需要注意什么

3.1、 基础规范

3.1.1、使用InnoDB存储引擎

支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高

3.1.2、新库默认使用utf8mb4字符集

utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。

3.1.3、数据表、数据字段必须加注释

添加注释能以后更好的知道是干什么用的

3.1.4、禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

高并发大数据的互联网业务，架构设计思想是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能会将数据库拖死，业务逻辑放在服务层具备更好的拓展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引

3.1.5、禁止存储大文件或者大照片

大文件和照片存储在文件系统，数据库里存URI更好

3.1.6、禁止使用应用程序配置文件内的账号手工访问线上数据库

3.1.7、禁止非DBA对线上数据库进行写操作，修改线上数据需要提交工单，由DBA执行，提交的SQL语句必须经过测试

3.1.8、分配非DBA以只读账号，必须通过VPN+跳板机访问授权的从库

3.1.9、开发、测试、线上环境隔离

3.1.10、不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层

3.1.11、平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据

3.1.12、拒绝3B，大SQL，大事务，大批量

3.2、 命名规范

3.2.1、只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库

使用域名，在切换数据库服务器的时候，只需要更改DNS域名解析，不需要更改配置文件。不只是数据库，缓存的连接，服务的连接都必须使用内网域名。

线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名命名规范

业务名称：xxx

线上环境：dj.xxx.db 开发环境：dj.xxx.rdb 测试环境：dj.xxx.tdb

3.2.2、库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，禁止拼音英文混用

3.2.3、表名t_xxx，非唯一索引名idx_xxx，唯一索引名uniq_xxx（idx：索引文件Index file）

3.3、 表设计规范

3.3.1、单实例表数目必须小于500

3.3.2、单表列数目必须小于30

3.3.3、表必须有主键，例如自增主键

3.3.4、禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制外键会导致表与表之间的耦合，update和delete操作都会涉及相关联的表，影响SQL的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用性能优先。

3.3.5、控制单表数据量，单表记录控制在千万级。

3.4、 字段设计必须规范

3.4.1、必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值

• null的列使索引/索引统计/值都比较复杂，对MySQL来说更难优化
• null这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性

3.4.2、禁止使用TEXT、BLOB类型

会浪费更多的磁盘和空间内存，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库的性能。

3.4.3、禁止使用小数存储货币

使用整数，小数容易导致钱对不上

3.4.4、必须使用varchar（20）存储手机号

• 涉及到区号或者国家的代号
• 手机号会去做数学运算么？
• varchar可以支持模糊查询 例如：like”138%”

3.4.5、禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替

• 增加新的ENUM值要做DDL操作
• ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？

3.4.6、字段选择类型更小的通常更好：小的数据类型更快，因为它们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存，并且处理需要的CPU周期更少。

3.5、 索引设计规范

3.5.1、单表索引建议控制在5个内

3.5.2、单索引字段数不允许草超过5个

字段超过5个，实际起不到有效过滤数据的作用

3.5.3、禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能

“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似

3.5.4、建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面

• MyISAM和INNODB的区别
• 事务安全（MyISAM不支持事务，INNODB支持事务）
• 外键MyISAM不支持外键，INNODB支持外键
• 锁机制（MyISAM是表锁，INNODB是行锁）
• 查询和添加速度（MyISAM批量插入速度快）
• 支持全文索引（MyISAM支持全文索引，INNODB不支持全文索引）
• MyISAM内存空间使用率比INNODB低

3.6、SQL语句优化

3.6.1、禁止使用select *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性

• 读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
• 不能有效的利用覆盖索引
• 使用select *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

3.6.2、禁止使用insert into t_xxx values(xxx)，必须显示执行插入的列属性

• 容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

3.6.3、禁止使用属性隐式转换

• Select uid from t_user where phone=13885236846 会导致全表扫描，而不能命中phone索引

3.6.4、禁止在where条件的属性上使用函数或者表达式，在属性上进行计算不能命中索引

• Select uid from t_user where from_unixtime(day)>=’2017-02-15’会导致全表扫描
• 正确为：select uid from t_user where day>=unix_timestamp(‘2017-02-15 00:00:00’)

3.6.5、禁止负向查询，以及%开头的模糊查询

• 负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
• %开头的模糊查询，会导致全表扫描

3.6.6、禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询

• 会产生临时表，消耗较多的内存与CPU，极大影响数据库性能

3.6.7、禁止使用OR条件，必须改为IN查询

• 旧版本的MySQL的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化？

3.6.8、应用程序必须捕获SQL异常，并有相应的处理

3.6.9、负向条件查询不能使用索引

Select * from order where status!=0 and status!=1

not in/not exists都不是很好的习惯

可以优化为

Select * from order where status in(2,3)

3.6.10、前导模糊查询不能用索引

Select * from order where desc like ‘%xxx’

而非前导模糊查询则可以：

Select * from order where desc like ‘xxx%’

3.6.11、数据区分度不大的字段不宜使用索引

能过滤80%数据时就可以使用索引

3.6.12、limit高效分页

limit越大，效率越低

select id from t limit 1000,10 应改为: select id from t where id>1000 limit 10

3.6.13、如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好

3.6.14、允许为null的列，查询有潜在大坑

单列索引不存null值，复合索引不存全为null的值，如果列允许为null，可能会得到“不符合预期”的结果集。

总结

以上是数据设计的基本原则和主要步骤以及设计的时候注意的事项希望对大家有帮助！