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在日常工作中，当我们遇到海量数据时，如何从中挑选出自己想要的数据呢是盲目的查找，还是寻求新的解决方案亦或是通过技巧来获取开发者在设计一个数据表单时，往往会遵循三条常用形式，他们认为常规模式是设计的唯一途径。然而由于开发者一开始就抱有这种心态，使数据表单设计变得墨守成规，阻碍了它的创新。

作者Shivprasad 从平时的工作项目中积累了一些经验，向我们介绍了11款制作数据表单技巧，当设计到数据表单制作时，不妨以此来参考，以丰富我们的应用经验。

Rule 1：弄清(OLTP或OLAP)应用的本质是什么

当开始制作数据表单设计时，首先，要分析你设计的这个程序的本质是什么是事务性还是分析性的你会发现许多开发者会默认应用常规化规则，随后才考虑性能问题而不考虑应用的本质。

关于事务性和分析性，一起来看下两者区别。

Transactional：这种应用，用户对CRUD较为感兴趣，即创建、读取、更新和删除记录。这种数据，官方名称之位OLTP。

Analytical：用户对分析、报告、预测等方面感兴趣。这类数据库很少有嵌入和更新。主要目的是为了尽快获取和分析数据。官方名称之为OLAP。

换句话说，如果你想以嵌入、更新、删除为重点，可选择常规化的表单设计或者创建一个简单的非常规化的数据架构。

下面是一个简单的图表，左侧显示名称和地址，采用非规范化结构设计出的一款简单的常规表单。

Rule 2：将数据按照逻辑思维分成不同的块，让生活更简单

这个规则其实就是 “三范式” 中的第一范式。这样设计的目标，是为了当你需要查询套多的字符串解析功能时，如子串，charindexetc，它能为你提供这项功能。

例如，注意观看下面的图表，如果你想查询某个学生的姓名，通过“Koirala”和“Harisingh”来进行区分。

因此，更好的方法就是打破数据逻辑思维，以便我们编写更加简洁、容易查询的表单。

Rule 3：当数据太多时，rule 2不可用

开发者们的思维有时很单一，如果你告诉他们某种方式，他们会一直这么做下去，要知道过度的使用会造成不必要的麻烦。正如我们之前谈到的rule 2，首先要进行分解，明确自己的需求。例如，当你看到电话号码字段时，你可以在ISD代码上进行操作区分这些电话号码(直到满足你的需求)。尽管这是不错的方法，但会给你带来更多的并发症。

Rule 4：将重复、不统一的数据视作你最大的敌人

聚焦和重构复制数据。我比较担心的不是复制数据所需要的磁盘空间而是它因此而造成的混乱。

从下面的图表中，“5th Standard”和“Fifth standard”意思是相同的，你可以说是因为数据或者验证数据录入到你的系统原因，如果你想通过报表来显示他们的不同之处，从用户的角度开看，这是非常困难的。

其中一个解决方法就是将不同的任务栏把相同的数据通过新建一个键入值联接在一起。如图。我们通过创建一个新的条目“Standards”即可将数据重新排，显示相同的部分。

Rule 5：注意被分隔符分割的数据

前面的规则2即“第一范式”提到避免数组重复，如图所示。如果你看到教学大纲紧密排列在一起，这个领域中需要很多数据来填充，这种我们称之为“重复数组”。如果我们必须操纵这些数据，单凭查询是很困难的，我甚至还怀疑是否具备这个查询功能。

这些带分隔符的数据需要特别注意，如何利用更好的方法将这些数据移动到一个不同的任务栏中，以便更好的分类呢如图：

如图所示，可以看到我创建了一个独立的教学科目条目，然后列出了与之有相关联的科目。这种方法主要适用于在教学大纲领域，避免过多的重复和数据分隔符中。

Rule 6：当心数据依赖

观察该领域中的部分列表。如图，我们创建了roll number和standard，可以看到教学科目紧密联系在一起，但与学生学习的科目没有直接关联。如果我们想给每位学生更新教学科目，这似乎看起来是不符合逻辑的，但是通过键入standard条目转换这些数据就可达到目的。

这个规则告诉我们“所有的键入都应该依赖主键”。All keys should depend on the full primary key and not partially。

Rule 7：选择派生列

如果你想进行OLTP应用首先得筛选出派生列，在OLAP中我们需要做一些求和，方可获得uixie很好的性能。如图，求的平均数需要利用marks和subject两列。

这个规则被称为第三范式，“不应该有依赖于非主键的列”(No columns should depend on other non-primary key columns)我个人认为是不能盲目使用此规则。如果该数据是计算过的数据，看清状况然后在决定实施第三范式。

Rule 8：如果性能很关键，不要避开冗余数据

如果你迫切的考虑到性能规范化问题，通常情况下需要连接许多列表以及减少增加非规范化的列表以便来提高数据图表性能。

Rule 9：数据多、繁杂

OLAP项目主要是为了处理数据繁多，例如，如图所示，假如你想获得每个国家、每个用户、每年的销售额度。对于这种情况，你可以创建一个实际销售列表条目(sales fact table)。

Rule 10：设计name value table列表

明值表意味着它有一些键，这些键被其他数据关联着。如图所示，我们需要弄清楚currency table (货币列)和country table(国家列)，图中键入值(数字部分)显示的就是我们所需要的数据。

通过创建键入值(Type)来显示出不同区域的数据。

Rule 11：无限制结构数据，自定义PK和FK

我们会经常碰到一些无限父子分级结构的数据。例如：考虑到一个多层次的营销方案，其中一个销售人员可以领导多个销售人员。在这种情况下，你可以使用自定义的主键和设置外键来帮助你实现统一。

您可以根据自身的项目需求选择不同的数据处理方法。如下所示：三种常规范式。

英文出自：c-sharpcorner

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《七略》是西汉刘歆编制的，现已是我国古代最早的综合性国家图书分类目录。

辩章学术、考镜源流：章学诚认为“辨章学术,考镜源流”即分清学术源流,考究学术渊源;（目录要体现学术史和科学分类的有关内容,才能更好地为学术研究服务。）

古籍数据库：1《中国基本古籍库》（《中国基本古籍库》由北京爱如生数字化技术研究中心开发制作）2《瀚堂典籍数据库》北京时代瀚堂科技公司3《中文古籍数据库》中央研究院汉籍电子文献4《龙语瀚堂》龙戴特信息技术公司5《书同文古籍数据库》北京海淀开发区认证的高科技企业和软件企业6《国学宝典》清华大学的网络技术研制

缘起：受@萧田国 萧总邀请，上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》（这个topic今年在数据库大会上分享过），应组织方要求，发出纪要。

一、基本概念

二、数据库架构设计思路

（1）可用性

（2）读性能

（3）一致性

（4）扩展性

一、基本概念

概念一“单库”

概念二“分片”

分片解决的是“数据量太大”的问题，也就是通常说的“水平切分”。

一旦引入分片，势必有“数据路由”的概念，哪个数据访问哪个库。

路由规则通常有3种方法：

（1）范围：range

优点：简单，容易扩展

缺点：各库压力不均（新号段更活跃）

（2）哈希：hash

优点：简单，数据均衡，负载均匀

缺点：迁移麻烦（2库扩3库数据要迁移）

（3）路由服务：router-config-server

优点：灵活性强，业务与路由算法解耦

缺点：每次访问数据库前多一次查询

大部分互联网公司采用的方案二：哈希分库，哈希路由

概念三“分组”

分组解决“可用性”问题，分组通常通过主从复制的方式实现。

互联网公司数据库实际软件架构是：又分片，又分组（如下图）

二、数据库架构设计思路

数据库软件架构师平时设计些什么东西呢？至少要考虑以下四点：

（1）如何保证数据可用性

（2）如何提高数据库读性能（大部分应用读多写少，读会先成为瓶颈）

（3）如何保证一致性

（4）如何提高扩展性

21如何保证数据的可用性？

解决可用性问题的思路是=>冗余

如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点

如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务

如何保证数据的可用性？复制数据，冗余数据

数据的冗余，会带来一个副作用=>引发一致性问题（先不说一致性问题，先说可用性）

如何保证数据库“读”高可用？

冗余读库

冗余读库带来的副作用？读写有延时，可能不一致

上面这个图是很多互联网公司mysql的架构，写仍然是单点，不能保证写高可用。

如何保证数据库“写”高可用？

冗余写库

采用双主互备的方式，可以冗余写库

带来的副作用？双写同步，数据可能冲突（例如“自增id”同步冲突）,如何解决同步冲突，有两种常见解决方案：

（1）两个写库使用不同的初始值，相同的步长来增加id：1写库的id为0,2,4,6；2写库的id为1,3,5,7

（2）不使用数据的id，业务层自己生成唯一的id，保证数据不冲突

58同城没有使用上述两种架构来做读写的“高可用”，58同城采用的是“双主当主从用”的方式：

仍是双主，但只有一个主提供服务（读+写），另一个主是“shadow-master”，只用来保证高可用，平时不提供服务。

master挂了，shadow-master顶上（vip漂移，对业务层透明，不需要人工介入）

这种方式的好处：

1）读写没有延时

2）读写高可用

不足：

1）不能通过加从库的方式扩展读性能

2）资源利用率为50%，一台冗余主没有提供服务

那如何提高读性能呢？进入第二个话题，如何提供读性能。

22如何扩展读性能？

提高读性能的方式大致有三种，第一种是建立索引。这种方式不展开，要提到的一点是，不同的库可以建立不同的索引。

写库不建立索引；

线上读库建立线上访问索引，例如uid；

线下读库建立线下访问索引，例如time；

第二种扩充读性能的方式是，增加从库，这种方法大家用的比较多，但是，存在两个缺点：

（1）从库越多，同步越慢

（2）同步越慢，数据不一致窗口越大（不一致后面说，还是先说读性能的提高）

58同城没有采用这种方法提高数据库读性能（没有从库），采用的是增加缓存。常见的缓存架构如下：

上游是业务应用，下游是主库，从库（读写分离），缓存。

58同城的玩法是：服务+数据库+缓存一套

业务层不直接面向db和cache，服务层屏蔽了底层db、cache的复杂性。为什么要引入服务层，今天不展开，58采用了“服务+数据库+缓存一套”的方式提供数据访问，用cache提高读性能。

不管采用主从的方式扩展读性能，还是缓存的方式扩展读性能，数据都要复制多份（主+从，db+cache），一定会引发一致性问题。

23如何保证一致性？

主从数据库的一致性，通常有两种解决方案：

（1）中间件

如果某一个key有写操作，在不一致时间窗口内，中间件会将这个key的读操作也路由到主库上。

这个方案的缺点是，数据库中间件的门槛较高（百度，腾讯，阿里，360等一些公司有，当然58也有）

（2）强制读主

58的“双主当主从用”的架构，不存在主从不一致的问题。

第二类不一致，是db与缓存间的不一致

常见的缓存架构如上，此时写操作的顺序是：

（1）淘汰cache

（2）写数据库

读操作的顺序是：

（1）读cache，如果cache hit则返回

（2）如果cache miss，则读从库

（3）读从库后，将数据放回cache

在一些异常时序情况下，有可能从从库读到旧数据（同步还没有完成），旧数据入cache后，数据会长期不一致。

解决办法是“缓存双淘汰”，写操作时序升级为：

（1）淘汰cache

（2）写数据库

（3）在经验“主从同步延时窗口时间”后，再次发起一个异步淘汰cache的请求

这样，即使有脏数据如cache，一个小的时间窗口之后，脏数据还是会被淘汰。带来的代价是，多引入一次读miss（成本可以忽略）。

除此之外，58同城的最佳实践之一是：建议为所有cache中的item设置一个超时时间。

说完一致性，最后一个话题是扩展性。

24如何提高数据库的扩展性？

原来用hash的方式路由，分为2个库，数据量还是太大，要分为3个库，势必需要进行数据迁移，58同城有一个很帅气的“数据库秒级扩容”方案。

如何秒级扩容？

首先，我们不做2库变3库的扩容，我们做2库变4库（库加倍）的扩容（未来4->8->16）

服务+数据库是一套（省去了缓存）

数据库采用“双主”的模式。

扩容步骤：

第一步，将一个主库提升

第二步，修改配置，2库变4库（原来MOD2，现在配置修改后MOD4）

扩容完成

原MOD2为偶的部分，现在会MOD4余0或者2

原MOD2为奇的部分，现在会MOD4余1或者3

数据不需要迁移，同时，双主互相同步，一遍是余0，一边余2，两边数据同步也不会冲突，秒级完成扩容！

最后，要做一些收尾工作：

（1）将旧的双主同步解除

（2）增加新的双主（双主是保证可用性的，shadow-master平时不提供服务）

（3）删除多余的数据（余0的主，可以将余2的数据删除掉）

这样，秒级别内，我们就完成了2库变4库的扩展。

OK，今天主要分享了58同城，数据库软件架构上：

（1）如何保证数据可用性

（2）如何提高数据库读性能

（3）如何保证数据一致性

（4）如何进行秒级扩容

希望大家有收获，谢谢大家！

===完===

转自58沈剑 架构师之路

转载数据库软件架构设计些什么

标签：个数mda设计timeottitemlogs##key

一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库+ 25% 的程序] 所组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。

有关数据库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据库的技巧和经验。精选了其中的 60 个最佳技巧，并把这些技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为 5 个部分：

第 1 部分 - 设计数据库之前：这一部分罗列了 12 个基本技巧，包括命名规范和明确业务需求等。第 2 部分 - 设计数据库表：总共 24 个指南性技巧，涵盖表内字段设计以及应该避免的常见问题等。第 3 部分 - 选择键：怎么选择键呢？这里有 10 个技巧专门涉及系统生成的主键的正确用法，还有何 时以及如何索引字段以获得最佳性能等。第 4 部分 - 保证数据完整性：讨论如何保持数据库的清晰和健壮，如何把有害数据降低到最小程度。第 5 部分 - 各种小技巧：不包括在以上 4 个部分中的其他技巧，五花八门，有了它们希望你的数据库开发工作会更轻松一些。第 1 部分 - 设计数据库之前考察现有环境

在设计一个新数据库时，你不但应该仔细研究业务需求而且还要考察现有的系统。大多数数据库项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实现自动计算）。显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。但是对旧系统的研究可以让你发现一些可能会忽略的细微问题。一般来说，考察现有系统对你绝对有好处。

定义标准的对象命名规范

一定要定义数据库对象的命名规范。对数据库表来说，从项目一开始就要确定表名是采用复数还是单数形式。此外还要给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前 4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成 4 个字母长的别名；如果表的名字由 3 个单词组成，你不妨从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成 4 字母长的别名，其余依次类推）对工作用表来说，表名可以加上前缀 WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。表内的列[字段]要针对键采用一整套设计规则。比如，如果键是数字类型，你可以用 _N 作为后缀；如果是字符类型则可以采用 _C 后缀。对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。再如，假如你的表里有好多"money"字段，你不妨给每个列[字段]增加一个 _M 后缀。还有，日期列[字段]最好以 D_ 作为名字打头。

检查表名、报表名和查询名之间的命名规范。你可能会很快就被这些不同的数据库要素的名称搞糊涂了。假如你坚持统一地命名这些数据库的不同组成部分，至少你应该在这些对象名字的开头用 Table、Query 或者 Report 等前缀加以区别。

如果采用了 Microsoft Access，你可以用 qry、rpt、tbl 和 mod 等符号来标识对象（比如 tbl_Employees）。我在和 SQL Server 打交道的时候还用过 tbl 来索引表，但我用 sp_company （现在用 sp_feft_）标识存储过程，因为在有的时候如果我发现了更好的处理办法往往会保存好几个拷贝。我在实现 SQL Server 2000 时用 udf_ （或者类似的标记）标识我编写的函数。

工欲善其事，必先利其器

采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

获取数据模式资源手册

正在寻求示例模式的人可以阅读《数据模式资源手册》一书，该书由 Len Silverston、W H Inmon 和 Kent Graziano 编写，是一本值得拥有的最佳数据建模图书。该书包括的章节涵盖多种数据领域，比如人员、机构和工作效能等。

其他的你还可以参考：萨师煊王珊著数据库系统概论

畅想未来，但不可忘了过去的教训

我发现询问用户如何看待未来需求变化非常有用。这样做可以达到两个目的：首先，你可以清楚地了解应用设计在哪个地方应该更具灵活性以及如何避免性能瓶颈；其次，你知道发生事先没有确定的需求变更时用户将和你一样感到吃惊。

一定要记住过去的经验教训！我们开发人员还应该通过分享自己的体会和经验互相帮助。即使用户认为他们再也不需要什么支持了，我们也应该对他们进行这方面的教育，我们都曾经面临过这样的时刻"当初要是这么做了该多好"。

在物理实践之前进行逻辑设计

在深入物理设计之前要先进行逻辑设计。随着大量的 CASE 工具不断涌现出来，你的设计也可以达到相当高的逻辑水准，你通常可以从整体上更好地了解数据库设计所需要的方方面面。

了解你的业务

在你百分百地确定系统从客户角度满足其需求之前不要在你的 ER（实体关系）模式中加入哪怕一个数据表（怎么，你还没有模式？那请你参看技巧 9）。了解你的企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。一旦你明确了业务需求，你就可以自己做出许多决策了。

一旦你认为你已经明确了业务内容，你最好同客户进行一次系统的交流。采用客户的术语并且向他们解释你所想到的和你所听到的。同时还应该用可能、将会和必须等词汇表达出系统的关系基数。这样你就可以让你的客户纠正你自己的理解然后做好下一步的 ER 设计。

创建数据字典和 ER 图表

一定要花点时间创建 ER 图表和数据字典。其中至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键。创建 ER 图表和数据字典确实有点费时但对其他开发人员要了解整个设计却是完全必要的。越早创建越能有助于避免今后面临的可能混乱，从而可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。

有一份诸如 ER 图表等最新文档其重要性如何强调都不过分，这对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对 SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。

创建模式

一张图表胜过千言万语：开发人员不仅要阅读和实现它，而且还要用它来帮助自己和用户对话。模式有助于提高协作效能，这样在先期的数据库设计中几乎不可能出现大的问题。模式不必弄的很复杂；甚至可以简单到手写在一张纸上就可以了。只是要保证其上的逻辑关系今后能产生效益。

从输入输出下手

在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。举个简单的例子：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。

报表技巧

要了解用户通常是如何报告数据的：批处理还是在线提交报表？时间间隔是每天、每周、每月、每个季度还是每年？如果需要的话还可以考虑创建总结表。系统生成的主键在报表中很难管理。用户在具有系统生成主键的表内用副键进行检索往往会返回许多重复数据。这样的检索性能比较低而且容易引起混乱。

理解客户需求

看起来这应该是显而易见的事，但需求就是来自客户（这里要从内部和外部客户的角度考虑）。不要依赖用户写下来的需求，真正的需求在客户的脑袋里。你要让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。一个不变的真理是："只有我看见了我才知道我想要的是什么"必然会导致大量的返工，因为数据库没有达到客户从来没有写下来的需求标准。而更糟的是你对他们需求的解释只属于你自己，而且可能是完全错误的。

第 2 部分 - 设计表和字段检查各种变化

我在设计数据库的时候会考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。比方说，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，我倾向于在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。

采用有意义的字段名

有一回我参加开发过一个项目，其中有从其他程序员那里继承的程序，那个程序员喜欢用屏幕上显示数据指示用语命名字段，这也不赖，但不幸的是，她还喜欢用一些奇怪的命名法，其命名采用了匈牙利命名和控制序号的组合形式，比如 cbo1、txt2、txt2_b 等等。

除非你在使用只面向你的缩写字段名的系统，否则请尽可能地把字段描述的清楚些。当然，也别做过头了，比如 Customer_Shipping_Address_Street_Line_1，虽然很富有说明性，但没人愿意键入这么长的名字，具体尺度就在你的把握中。

采用前缀命名

如果多个表里有好多同一类型的字段（比如 FirstName），你不妨用特定表的前缀（比如 CusLastName）来帮助你标识字段。

时效性数据应包括"最近更新日期/时间"字段。时间标记对查找数据问题的原因、按日期重新处理/重载数据和清除旧数据特别有用。

标准化和数据驱动

数据的标准化不仅方便了自己而且也方便了其他人。比方说，假如你的用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），你不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。预先安排总需要付出努力，但如果这些过程采用数据驱动而非硬编码的方式，那么策略变更和维护都会方便得多。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。

标准化不能过头

对那些不熟悉标准化一词（normalization）的人而言，标准化可以保证表内的字段都是最基础的要素，而这一措施有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但 Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，3NF 规定：

表内的每一个值都只能被表达一次。表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。遵守 3NF 标准的数据库具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。比方说，某个存放客户及其有关定单的 3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和 Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向 Customer 表里包含该客户信息的那一行。

更高层次的标准化也有，但更标准是否就一定更好呢？答案是不一定。事实上，对某些项目来说，甚至就连 3NF 都可能给数据库引入太高的复杂性。

为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的，这样的例子很多。曾经有个开发餐饮分析软件的活就是用非标准化表把查询时间从平均 40 秒降低到了两秒左右。虽然我不得不这么做，但我绝不把数据表的非标准化当作当然的设计理念。而具体的操作不过是一种派生。所以如果表出了问题重新产生非标准化的表是完全可能的。

不活跃或者不采用的指示符

增加一个字段表示所在记录是否在业务中不再活跃挺有用的。不管是客户、员工还是其他什么人，这样做都能有助于再运行查询的时候过滤活跃或者不活跃状态。同时还消除了新用户在采用数据时所面临的一些问题，比如，某些记录可能不再为他们所用，再删除的时候可以起到一定的防范作用。

使用角色实体定义属于某类别的列[字段]

在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。

这里的含义不是让 PERSON 实体带有 Title 字段，而是说，为什么不用 PERSON 实体和 PERSON_TYPE 实体来描述人员呢？比方说，当 John Smith, Engineer 提升为 John Smith, Director 乃至最后爬到 John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表 PERSON 和 PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的 PERSON_TYPE 表就包含了所有 PERSON 的可能类型，比如 Associate、Engineer、Director、CIO 或者 CEO 等。

还有个替代办法就是改变 PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。

采用常用实体命名机构数据

组织数据的最简单办法就是采用常用名字，比如：PERSON、ORGANIZATION、ADDRESS 和 PHONE 等等。当你把这些常用的一般名字组合起来或者创建特定的相应副实体时，你就得到了自己用的特殊版本。开始的时候采用一般术语的主要原因在于所有的具体用户都能对抽象事物具体化。

有了这些抽象表示，你就可以在第 2 级标识中采用自己的特殊名称，比如，PERSON 可能是 Employee、Spouse、Patient、Client、Customer、Vendor 或者 Teacher 等。同样的，ORGANIZATION 也可能是 MyCompany、MyDepartment、Competitor、Hospital、Warehouse、Government 等。最后 ADDRESS 可以具体为 Site、Location、Home、Work、Client、Vendor、Corporate 和 FieldOffice 等。

采用一般抽象术语来标识"事物"的类别可以让你在关联数据以满足业务要求方面获得巨大的灵活性，同时这样做还可以显著降低数据存储所需的冗余量。

用户来自世界各地

在设计用到网络或者具有其他国际特性的数据库时，一定要记住大多数国家都有不同的字段格式，比如邮政编码等，有些国家，比如新西兰就没有邮政编码一说。

数据重复需要采用分立的数据表

如果你发现自己在重复输入数据，请创建新表和新的关系。

每个表中都应该添加的 3 个有用的字段

dRecordCreationDate，在 VB 下默认是 Now()，而在 SQL Server 下默认为 GETDATE()sRecordCreator，在 SQL Server 下默认为 NOT NULL DEFAULT USERnRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现 null 数据或者丢失数据的原因对地址和电话采用多个字段

描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和 Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。

过分标准化可要小心，这样做可能会导致性能上出现问题。虽然地址和电话表分离通常可以达到最佳状态，但是如果需要经常访问这类信息，或许在其父表中存放"首选"信息（比如 Customer 等）更为妥当些。非标准化和加速访问之间的妥协是有一定意义的。

使用多个名称字段

我觉得很吃惊，许多人在数据库里就给 name 留一个字段。我觉得只有刚入门的开发人员才会这么做，但实际上网上这种做法非常普遍。我建议应该把姓氏和名字当作两个字段来处理，然后在查询的时候再把他们组合起来。

我最常用的是在同一表中创建一个计算列[字段]，通过它可以自动地连接标准化后的字段，这样数据变动的时候它也跟着变。不过，这样做在采用建模软件时得很机灵才行。总之，采用连接字段的方式可以有效的隔离用户应用和开发人员界面。

提防大小写混用的对象名和特殊字符

过去最令我恼火的事情之一就是数据库里有大小写混用的对象名，比如 CustomerData。这一问题从 Access 到Oracle数据库都存在。我不喜欢采用这种大小写混用的对象命名方法，结果还不得不手工修改名字。想想看，这种数据库/应用程序能混到采用更强大数据库的那一天吗？采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性（CUSTOMER_DATA），绝对不要在对象名的字符之间留空格。

小心保留词

要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，最近我编写的一个 ODBC 连接程序里有个表，其中就用了 DESC 作为说明字段名。后果可想而知！DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT 语句倒是能用，但我得到的却是一大堆毫无用处的信息。

保持字段名和类型的一致性

在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在某个表中叫做"agreement_number"，你就别在另一个表里把名字改成"ref1"。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。记住，你干完自己的活了，其他人还要用你的数据库呢。

仔细选择数字类型

在 SQL 中使用 smallint 和 tinyint 类型要特别小心，比如，假如你想看看月销售总额，你的总额字段类型是 smallint，那么，如果总额超过了 $32,767 你就不能进行计算操作了。

删除标记

在表中包含一个"删除标记"字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。

避免使用触发器

触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。

包含版本机制

建议你在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。无论如何你都要实现这一要求。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。虽然你可以通过检查新字段或者索引来确定数据库结构的版本，但我发现把版本信息直接存放到数据库中不更为方便吗？

给文本字段留足余量

ID 类型的文本字段，比如客户 ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大，因为时间不长你多半就会因为要添加额外的字符而难堪不已。比方说，假设你的客户 ID 为 10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为 12 或者 13 个字符长。这算浪费空间吗？是有一点，但也没你想象的那么多：一个字段加长 3 个字符在有 1 百万条记录，再加上一点索引的情况下才不过让整个数据库多占据 3MB 的空间。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。身份证的号码从 15 位变成 18 位就是最好和最惨痛的例子。

列[字段]命名技巧

我们发现，假如你给每个表的列[字段]名都采用统一的前缀，那么在编写 SQL 表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列[字段]名同某些数据库联系起来，不过就连这些工具有时不也连接错误嘛。举个简单的例子，假设有两个表：

Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：

or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。

这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：

1SelectFromCustomer,OrderWherecu_surname ="MYNAME";2andcu_name_id = or_cust_name_idandor_quantity = 1在没有这些前缀的情况下则写成这个样子（用别名来区分）：

1SelectFromCustomer,OrderWhereCustomersurname ="MYNAME";