20个数据库设计最佳实践

javafk 2012-05-02 11:40:57
20个数据库设计最佳实践
数据库设计是整个程序的重点之一,为了支持相关程序运行,最佳的数据库设计往往不可能一蹴而就,只能反复探寻并逐步求精,这是一个复杂的过程,也是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间关系的过程。下面给出了20个数据库设计最佳实践,当然,所谓最佳,还是要看它是否适合你的程序。一起来了解了解吧。

使用明确、统一的标明和列名,例如 School, SchoolCourse, CourceID。
数据表名使用单数而不是复数,例如 StudentCourse,而不是StudentCourses。
数据表名不要使用空格。
数据表名不要使用不必要的前缀或者后缀,例如使用School,而不是TblSchool,或者SchoolTable等等。
数据库中的密码要加密,到应用中再解密。 (其实就是散列存储、单向加密)
使用整数作为ID字段,也许现在没有这个必要,但是将来需要,例如关联表,索引等等。
使用整数字段做索引,否则会带来很大的性能问题 。
使用 bit 作为布尔字段,使用整数或者varcha是浪费。同时,这类字段应该以“Is”开头。
要经过认证才能访问数据库,不要给每一个用户管理员权限。
尽量避免使用“select *”,而使用“select [required_column_list]”以获得更好的性能。
假如程序代码比较复杂,使用ORM框架,例如hibernate,iBatis。ORM框架的性能问题可以通过详细的配置去解决。
分割不常使用的数据表到不同的物理存储以获得更好的性能。
对于关键数据库,使用安全备份系统,例如集群,同步等等。
使用外键,非空等限制来保证数据的完整性,不要把所有的东西都扔给程序。
缺乏数据库文档是致命的。你应该为你的数据库设计写文档,包括触发器、存储过程和其他脚本。
对于经常使用的查询和大型数据表,要使用索引。数据分析工具可以帮助你决定如何建立索引。
数据库服务器和网页服务器应该放在不同的机器上。这回提高安全性,并减轻CPU压力。
Image和blob字段不应该定义在常用的数据表中,否则会影响性能。
范式(Normalization)要按照要求使用以提高性能。Normalization做的不够会导致数据冗余,而过度Normalization 会导致太多的join和数据表,这两种情况都会影响性能。
多花点时间在数据库设计上,否则你将来会付出加倍的时间来偿还。

摘自:新浪博客 ice氷
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金兄 2012-05-02
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楼主说得非常好,值得学习~

JAVA技术交流总群【161734506】 欢迎各位加入,探讨JAVA技术
这个PDF文件是我花钱买来的,现在为了挣积分,拿出来与大家分享!! 本书深入浅出地介绍了目前世界上最受欢迎的数据库管理系统之一——SQL Server。全书共分三个部分:第一部分阐释了数据库的基本概念,讲解了数据库建模语言;第二部分展示了从概念建模到在SQL Server 2008上真正实现数据库的过程;第三部分深入探讨了SQL Server若干方面的技术细节,如数据保护、索引、并发访问等。通过将理论融入数据库实践,清晰地讲解了关系型数据库设计原则,完整地展示了如何进行良好的关系型数据库设计,深入揭示了SQL Server 2008的技术细节。   本书浓缩了作者作为SQL Server数据库架构师多年来丰富的实践经验,适合各类数据库开发和管理人员学习参考 目录 第1章 数据库概念简介  1.1 数据库设计阶段   1.1.1 概念阶段   1.1.2 逻辑阶段   1.1.3 实现阶段   1.1.4 物理阶段  1.2 关系数据结构   1.2.1 数据库和模式   1.2.2 表、行和列   1.2.3 信息原则   1.2.4 域   1.2.5 元数据   1.2.6 键   1.2.7 未显式赋值的项(NULL)  1.3 实体之间的关系   1.3.1 二元关系   1.3.2 非二元关系  1.4 数据访问语言(SQL)  1.5 理解依赖性   1.5.1 函数依赖性   1.5.2 判定  1.6 总结 第2章 数据建模语言  2.1 数据建模介绍  2.2 实体  2.3 属性   2.3.1 主键   2.3.2 替代键   2.3.3 外键   2.3.4 域   2.3.5 命名  2.4 关系   2.4.1 识别性关系   2.4.2 非识别性关系   2.4.3 角色名字   2.4.4 关系基数   2.4.5 动词短语(关系名字)  2.5 描述信息  2.6 其他建模方法   2.6.1 信息工程   2.6.2 Chen ERD   2.6.3 Visio   2.6.4 Management Studio数据库关系图  2.7 最佳实践  2.8 总结 第3章 概念阶段数据建模  3.1 理解需求  3.2 文档化过程  3.3 需求收集   3.3.1 客户访谈   3.3.2 要回答的问题   3.3.3 现存的系统和原型   3.3.4 其他类型的文档  3.4 识别对象和过程   3.4.1 识别实体   3.4.2 实体间关系   3.4.3 识别属性和域  3.5 识别业务规则和业务过程   3.5.1 识别业务规则   3.5.2 识别基础业务过程  3.6 完成概念模型   3.6.1 识别明显的、额外的数据需求   3.6.2 和客户一起评审   3.6.3 重复以上步骤直到客户同意你的模型  3.7 最佳实践  3.8 总结 第4章 规范化过程  4.1 为什么要规范化   4.1.1 消灭重复数据   4.1.2 避免编写不必要的代码   4.1.3 给表瘦身   4.1.4 最大化聚集索引的使用   4.1.5 降低每张表中索引的数量  4.2 规范化应该走多远  4.3 规范化过程  4.4 实体和属性的形式:第一范式   4.4.1 所有属性必须是原子的   4.4.2 实体的所有实例必须包含相同数量的值   4.4.3 实体中出现的所有实体类型都必须不同   4.4.4 第一范式所避免的不规则编程   4.4.5 当前设计不符合第一范式的线索  4.5 属性间的关系   4.5.1 第二范式   4.5.2 第三范式   4.5.3 Boyce-Codd范式  4.6 实体中的多值依赖   4.6.1 第四范式   4.6.2 第五范式  4.7 非规范化  4.8 最佳实践  4.9 总结  4.10 额外的例子  4.11 本书迄今为止所讲述的故事 第5章 实现基础的表结构  5.1 评审逻辑设计  5.2 变换设计   5.2.1 选择名字   5.2.2 处理子类型   5.2.3 决定树的实现方式   5.2.4 选择键的实现方式   5.2.5 决定域的实现方式   5.2.6 设置模式   5.2.7 评审“最终的”实现模型  5.3 实现设计   5.3.1 创建基本表结构   5.3.2 添加唯一性约束   5.3.3 构建默认约束   5.3.4 添加关系(外键)   5.3.5 处理排序规则和排序   5.3.6 计算列   5.3.7 实现用户定义的数据类型   5.3.8 文档化你的数据库   5.3.9 处理依赖信息  5.4 最佳实践  5.5 总结 第6章 保护数据的完整性  6.1 最佳

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