数据库选型以及表设计的基本原则

前言

前后端开发外加数据库设计，特别是数据库是前后端的桥梁，对此需要注意很多点，在此处项目中感悟犹大

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1. 选型

对于数据库选型无非是关系型还是非关系型数据库

通常取决于项目的需求、性能要求、数据结构以及团队的熟悉程度。

以下是在选择数据库类型时应考虑的一些因素：

概念	数据模型和结构	性能需求	数据一致性要求	管理复杂度	数据规模和复杂性	团队熟悉度	支持生态系统	云服务支持
关系型数据库（如MySQL）	1.适用于需要复杂事务和强一致性的应用，支持 SQL 查询语言 2.数据表之间可以建立关联，保持数据的结构化	1.在复杂查询和事务处理方面通常表现较好 2.适用于需要 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性的应用	提供强一致性，适用于要求数据严格一致的场景	通常有成熟的管理工具和广泛的支持，但可能需要更复杂的维护	适用于数据结构相对稳定、规模不会迅速增长的应用	很多开发人员对关系型数据库有丰富的经验	具有丰富的生态系统和工具支持	在主流云服务商上有广泛支持
非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB）	1.适用于需要横向扩展和处理大量非结构化数据的应用 2.不同文档可以有不同的字段，更灵活	1.在读写速度和横向扩展方面通常更具优势 2.适用于数据量大、写入频繁的场景	提供最终一致性，适用于更宽松的一致性要求	一些非关系型数据库提供了更简化的数据管理和水平扩展	更适合处理半结构化和非结构化数据，适用于数据规模可能会快速增长的应用	对于特定的场景，可能需要学习新的查询语言和数据模型	可能具有不同类型的生态系统和工具，具体取决于选择的非关系型数据库	云服务商也提供了非关系型数据库的支持，但选择可能有所限制

对应的示例选择：

• 如果项目需要复杂事务、强一致性、数据结构相对稳定，且团队熟悉SQL：
  选择关系型数据库，如MySQL。
• 如果项目需要横向扩展、处理大量非结构化数据、写入频繁，且对一致性要求较低：
  考虑非关系型数据库，如MongoDB。
• 如果项目需要灵活的数据模型、较高的性能和横向扩展，且对一致性要求相对宽松：
  考虑选择适合场景的非关系型数据库，如Cassandra、Redis等。

总体而言，数据库选择应该根据具体的项目需求和技术背景来做出，不同的数据库类型都有其适用的场景。

如果是非关系型数据库推荐阅读：Redis框架从入门到学精（全）

2. 表设计

• 数据类型选择：
  选择合适的数据类型，以节省存储空间并提高查询性能
  避免使用过大的数据类型，确保适当地匹配存储需求(例如，使用INT而不是VARCHAR存储整数)

• 主键设计：
  每个表应该有一个主键，通常使用自增主键。
  主键应该是唯一的，避免使用可能重复的字段作为主键。

• 索引设计：
  使用索引以加速查询，但不要过度索引。
  考虑选择合适的列作为索引，例如，经常用于查询的列或连接条件的列

• 规范化：
  使用规范化来减少冗余数据，并确保数据的一致性。
  但要注意，过度规范化可能导致查询性能下降，因此需要权衡

• 表关系：
  明确定义表之间的关系，使用外键来保持引用完整性
  考虑使用联合索引来优化与关联表的查询

• 避免使用保留字：
  避免使用MySQL的保留字作为表名、列名等标识符

• NULL和默认值：
  谨慎使用NULL值，确保只在需要时使用
  为列定义适当的默认值，以确保插入数据时不会违反约束

• 性能考虑：
  考虑分区表、分表、缓存等技术来提高性能
  定期优化表，包括重新构建索引和分析表

• 安全性：
  使用合适的权限控制，确保每个用户只能访问他们需要的数据
  考虑加密敏感信息，如密码等

• 注释：
  为表、列和索引添加注释，以便后续开发者能够理解表结构的用途和设计考虑

对于上述的基本知识还有以下几点实战补充：

当设计MySQL表时，命名规范、字段类型、主键、字段长度、逻辑删除、通用字段、表的字段个数和索引都是非常重要的方面。

• 命名规范： 注意前后端通信的字段名
  使用有意义的、描述性的名字，避免使用缩写
  采用一致的命名规范，可以选择驼峰式命名（例如，employeeId）或下划线分隔命名（例如，employee_id）。

• 字段类型：
  选择合适的数据类型，如INT、VARCHAR、DATE等，以减小存储空间并提高查询性能
  对于文本字段，选择合适的字符集和校对规则

• 主键：主要保证一个唯一性
  使用适当的主键，通常是自增主键（INT AUTO_INCREMENT）。
  主键应该是唯一的，确保数据的唯一性。
  考虑使用复合主键，但要小心其可能引发的性能问题。

• 字段长度：如果统一设置255肯定合适，但是作为架构来说要有所考虑
  确保字段长度足够，但不要过大，以避免浪费存储空间。
  对于字符串类型，根据实际需求选择合适的长度，不要过度分配空间。

• 逻辑删除：推荐阅读：详细讲解MybatisPlus实现逻辑删除
  对于需要软删除的数据，考虑使用逻辑删除而不是物理删除。
  可以添加一个表示删除状态的字段，如is_deleted，用于标识是否被删除。

• 通用字段：
  在需要的情况下，添加一些通用字段，如created_at（记录创建时间）和updated_at（记录最后更新时间）。
  还可以考虑添加created_by和updated_by等字段，用于记录创建和更新操作的用户。

• 表的字段个数：
  控制表的字段个数，避免过于臃肿，以提高查询性能和可维护性。
  根据业务需求，合理组织字段，将相关的信息放在一起。

彩蛋

对于数据库设计好之后，一定要定时备份！
数据库难免会有脏数据或者损坏啥的，后续不好清空或者复查，所以一定要备份和恢复

备份和恢复 实施定期的备份和恢复策略，以防止数据丢失或损坏
备份和恢复 实施定期的备份和恢复策略，以防止数据丢失或损坏
备份和恢复 实施定期的备份和恢复策略，以防止数据丢失或损坏

而且也需要审计跟踪：针对敏感操作启用审计跟踪，以记录对数据库的重要更改

以上是一些设计MySQL表时需要注意的方面，具体的设计取决于应用的需求和数据库的使用场景。在设计之前，最好对数据模型进行仔细的分析和规划