数据库结构优化的目的
- 减少数据冗余
- 尽量避免数据维护中出现更新，插入和删除异常，尽量按照范式化设计，避免这类异常
插入异常：如果表中的某个实体随着另一个实体而存在
更新异常：如果更改表中的某个实体的单独属性时，需对多行进行更新
删除异常：如果删除表中的某一实体则会导致其他实体的消失 - 节约存储空间
- 提高查询的效率
设计步骤
- 需求分析：全面了解产品设计的存储需求、数据处理需求、数据的安全和完整性
- 逻辑设计：设计数据的逻辑存储结构，数据实体之间的逻辑关系，解决数据冗余和数据维护异常 设计范式
- 物理设计：根据所用数据库的特点进行表结构的设计 关系型数据库和非关系型数据库
- 维护优化：根据实际情况对索引、存储结构进行优化
数据库设计范式
根据数据库设计范式，可以设计出没有冗余和维护异常的数据库
- 数据库设计第一范式(确保每列保持原子)
数据库表中的所有字段具有单一属性
单一属性的列是由基本的数据类型所构成的
设计出来的表都是简单的二维表 - 数据库设计第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
要求表中只能有单一主键，不能存在非主键列对部分主键的依赖关系 - 数据库设计第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)
指每一个非主属性既不可部分依赖于也不可传递依赖于业务主键，也就是在第二范式基础上消除了非主属性对主键的传递依赖
范式化优点
- 可以尽量减少数据的冗余
- 范式化的更新操作比反范式化快
- 范式化的表通常比反范式化更小
范式化缺点
- 对于查询需要对多个表进行关联
- 更难对查询进行索引优化
反范式化
通过违反范式化的方法，来达到提升数据库查询性能
反范式化优点
- 可以减少表的关联
- 可以更好进行索引优化
反法式化缺点
- 存在数据冗余及数据维护异常
- 对数据修改需要更多的成本
设计数据库应该结合两者，达到项目的需求和性能需求
物理设计
设计内容
- 定义数据库、表及字段的命名规则
数据库、表及字段要遵守可读性原则
数据库、表及字段要遵守表意性原则
数据库、表及字段要遵守长名原则 - 选择合适的存储引擎
无innodb所没有的需求，则选择innodb - 为表中的字段选择合适的数据类型
当一个列可选择多种数据类型，应首选考虑数字类型，其次是日期或二进制类型，最后是字符类型
对于相同级别的数据类型，应优先考虑占用空间小的数据类型 - 建立数据库结构
