第11章 数据库的设计规范
第11章 数据库的设计规范¶
1. 范 式¶
1.1 范式简介¶
**在关系型数据库中,关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。**可以理解为,一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别
。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。
1.2 范式都包括哪些¶
目前关系型数据库有六种常见范式,按照范式级别,从低到高分别是:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。
1.3 键和相关属性的概念¶
这里有两个表:
球员表(player)
:球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号
球队表(team)
:球队编号 | 主教练 | 球队所在地
超键
:对于球员表来说,超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合,比如(球员编号)(球员编号,姓名)(身份证号,年龄)等。候选键
:就是最小的超键,对于球员表来说,候选键就是(球员编号)或者(身份证号)。主键
:我们自己选定,也就是从候选键中选择一个,比如(球员编号)。外键
:球员表中的球队编号。主属性
、非主属性
:在球员表中,主属性是(球员编号)(身份证号),其他的属性(姓名)(年龄)(球队编号)都是非主属性。
1.4 第一范式(1st NF)¶
第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有原子性
,也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分
的最小数据单位。
1.5 第二范式(2nd NF)¶
第二范式要求,在满足第一范式的基础上,还要**满足数据表里的每一条数据记录,都是可唯一标识的。而且所有非主键字段,都必须完全依赖主键,不能只依赖主键的一部分。**如果知道主键的所有属性的值,就可以检索到任何元组(行)的任何属性的任何值。
1.6 第三范式(3rd NF)¶
第三范式是在第二范式的基础上,确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关,也就是说,要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。(即,不能存在非主属性A依赖于非主属性B,非主属性B依赖于主键C的情况,即存在"A→B→C"的决定关系)通俗地讲,该规则的意思是所有非主键属性
之间不能有依赖关系,必须相互独立
。
1.7 小结¶
关于数据表的设计,有三个范式要遵循。
(1)第一范式(1NF),确保每列保持原子性
数据库的每一列都是不可分割的原子数据项,不可再分的最小数据单元,而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。
(2)第二范式(2NF),确保每列都和主键完全依赖
尤其在复合主键的情况向下,非主键部分不应该依赖于部分主键。
(3)第三范式(3NF),确保每列都和主键直接相关
,而不是间接相关
**范式的优点:**数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余
,第三范式(3NF)通常被认为在性能、拓展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。
**范式的缺点:**范式的使用,可能降低查询的效率
。因为范式等级越高,设计出来的数据表就越多、越精细,数据的冗余度就越低,进行数据查询的时候就可能需要关联多张表
,这不但代价昂贵,也可能使一些索引策略无效
。
范式只是提出了设计的标准,实际上设计数据表时,未必一定要符合这些标准。开发中,我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则,通过增加少量的冗余
或重复的数据来提高数据库的读性能
,减少关联查询,join表的次数,实现空间换取时间
的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际,灵活运用。
2. 反范式化¶
2.1 概述¶
规范化 vs 性能
-
为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
-
在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
-
通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
-
通过在给定的表中插入计算列,以方便查询
2.2 反范式的新问题¶
- 存储
空间变大
了 - 一个表中字段做了修改,另一个表中冗余的字段也需要做同步修改,否则
数据不一致
- 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作,如果更新频繁,会非常
消耗系统资源
- 在
数据量小
的情况下,反范式不能体现性能的优势,可能还会让数据库的设计更加复杂
2.3 反范式的适用场景¶
当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率
的时候,我们才会采取反范式的优化。
1. 增加冗余字段的建议
1)这个冗余字段不需要经常进行修改
2)这个冗余字段查询的时候不可或缺
2. 历史快照、历史数据的需要
在现实生活中,我们经常需要一些冗余信息,比如订单中的收货人信息,包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息
都属于历史快照
,需要进行保存,但用户可以随时修改自己的信息,这时保存这些冗余信息是非常有必要的。
反范式优化也常用在数据仓库
的设计中,因为数据仓库通常存储历史数据
,对增删改的实时性要求不强,对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度,更方便进行数据分析。
3. BCNF(巴斯范式)¶
主属性(仓库名)对于候选键(管理员,物品名)是部分依赖的关系,这样就有可能导致异常情况。因此引入BCNF,它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系。
如果在关系R中,U为主键,A属性是主键的一个属性,若存在A->Y,Y为主属性,则该关系不属于BCNF。
4. ER模型¶
ER模型也叫做实体关系模型
,是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性,以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段,通常使用ER模型来描述信息需要和信息特性,帮助我们理清业务逻辑,从而设计出优秀的数据库。
4.1 ER 模型包括那些要素?¶
ER 模型中有三个要素,分别是实体、属性和关系。
实体
,可以看做是数据对象,往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中,用矩形
来表示。实体分为两类,分别是强实体
和弱实体
。强实体是指不依赖于其他实体的实体;弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。
属性
,则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形
来表示。
关系
,则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客,就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形
来表示。
注意:实体和属性不容易区分。这里提供一个原则:我们要从系统整体的角度出发去看,可以独立存在的是实体,不可再分的是属性。也就是说,属性不能包含其他属性。
4.2 关系的类型¶
在 ER 模型的 3 个要素中,关系又可以分为 3 种类型,分别是 一对一、一对多、多对多。
一对一
:指实体之间的关系是一一对应的
一对多
:指一边的实体通过关系,可以对应多个另外一边的实体。相反,另外一边的实体通过这个关系,则只能对应唯一的一边的实体
多对多
:指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体
5. 数据表的设计原则¶
数据表设计的一般原则:"三少一多"
1. 数据表的个数越少越好
2. 数据表中的字段个数越少越好
3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好
4. 使用主键和外键越多越好
注意:这个原则并不是绝对的,有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。
6. 数据库对象编写建议¶
6.1 关于库¶
-
【强制】库的名称必须控制在32个字符以内,只能使用英文字母、数字和下划线,建议以英文字母开头。
-
【强制】库名中英文
一律小写
,不同单词采用下划线
分割。须见名知意。 -
【强制】库的名称格式:业务系统名称_子系统名。
-
【强制】库名禁止使用关键字(如type,order等)。
-
【强制】创建数据库时必须
显式指定字符集
,并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例:CREATE DATABASE crm_fundDEFAULT CHARACTER SET 'utf8'
; -
【建议】对于程序连接数据库账号,遵循
权限最小原则
。使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限
。 -
【建议】临时库以
tmp_
为前缀,并以日期为后缀;备份库以bak_
为前缀,并以日期为后缀。
6.2 关于表、列¶
-
【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内,表名只能使用英文字母、数字和下划线,建议以
英文字母开头
。 -
【强制】
表名、列名一律小写
,不同单词采用下划线分割。须见名知意。 -
【强制】表名要求有模块名强相关,同一模块的表名尽量使用
统一前缀
。比如:crm_fund_item -
【强制】创建表时必须
显式指定字符集
为utf8或utf8mb4。 -
【强制】表名、列名禁止使用关键字(如type,order等)。
-
【强制】创建表时必须
显式指定表存储引擎
类型。如无特殊需求,一律为InnoDB。 -
【强制】建表必须有comment。
-
【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或
缩写
。如:公司 ID,不要使用 corporation_id, 而用corp_id 即可。 -
【强制】布尔值类型的字段命名为
is_描述
。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。 -
【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。通常文件很大,短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时。通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息。
-
【建议】建表时关于主键:
表必须有主键
(1)强制要求主键为id,类型为int或bigint,且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键,建议设为其他字段如user_id,order_id等,并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入,则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O,性能下降。 -
【建议】核心表(如用户表)必须有行数据的
创建时间字段
(create_time)和最后更新时间字段
(update_time),便于查问题。 -
【建议】表中所有字段尽量都是
NOT NULL
属性,业务可以根据需要定义DEFAULT值
。 因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。 -
【建议】所有存储相同数据的
列名和列类型必须一致
(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)。 -
【建议】中间表(或临时表)用于保留中间结果集,名称以
tmp_
开头。备份表用于备份或抓取源表快照,名称以bak_
开头。中间表和备份表定期清理。 -
【示范】一个较为规范的建表语句:
CREATE TABLE user_info (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己,最多50个汉字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态,1为通过,2为审核中,3为未 通过,4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uniq_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息'
- 【建议】创建表时,可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上,我们通常很少自己写 DDL 语句,可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便,还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言,方便数据库和数据表结构的导出和导入。
6.3 关于索引¶
-
【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment,且主键值
禁止被更新
。 -
【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表,索引类型必须为
BTREE
。 -
【建议】主键的名称以
pk_
开头,唯一键以uni_
或uk_
开头,普通索引以idx_
开头,一律使用小写格式,以字段的名称或缩写作为后缀。 -
【建议】多单词组成的columnname,取前几个单词首字母,加末单词组成column_name。如: sample 表 member_id 上的索引:idx_sample_mid。
-
【建议】单个表上的索引个数
不能超过6个
。 -
【建议】在建立索引时,多考虑建立
联合索引
,并把区分度最高的字段放在最前面。 -
【建议】在多表 JOIN 的SQL里,保证被驱动表的连接列上有索引,这样JOIN 执行效率最高。
-
【建议】建表或加索引时,保证表里互相不存在
冗余索引
。 比如:如果表里已经存在key(a,b), 则key(a)为冗余索引,需要删除。
6.4 SQL编写¶
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【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称,禁止写成 *。
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【建议】程序端insert语句指定具体字段名称,不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
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【建议】除静态表或小表(100行以内),DML语句必须有WHERE条件,且使用索引查找。
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【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX).. 这里XX的值不要超过5000个。 值过多虽然上线很快,但会引起主从同步延迟。
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【建议】SELECT语句不要使用UNION,推荐使用UNION ALL,并且UNION子句个数限制在5个以内。
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【建议】线上环境,多表 JOIN 不要超过5个表。
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【建议】减少使用ORDER BY,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
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【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句,WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。
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【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次。对于超过100W行的大表进行alter table,必须经过DBA审核,并在业务低峰期执行,多个alter需整合在一起。 因为alter table会产生
表锁
,期间阻塞对于该表的所有写入,对于业务可能会产生极大影响。 -
【建议】批量操作数据时,需要控制事务处理间隔时间,进行必要的sleep。
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【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久,MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
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【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY,如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁,内部扩大锁定范围,导致系统性能下降,产生死锁。