作者 Abel Avram 译者 郭晓刚
译文转自:http://www.infoq.com/cn/news/2009/09/Do-Not-Delete-Data;jsessionid=D587371E857B557118C9ADEB5EB96B17
所谓软删除主张在表中增加一个IsDeleted列以保持数据完整。如果某一行设置了IsDeleted标志列,那么这一行就被认为是已删除的。Ayende觉得这种方法“简单、容易理解、容易实现、容易沟通”,但“往往是错的”。问题在于:
删除一行或一个实体几乎总不是简单的事件。它不仅影响模型中的数据,还会影响模型的外观。所以我们才要有外键去确保不会出现“订单行”没有对应的父“订单”的情况。而这个例子只能算是最简单的情况。……
当采用软删除的时候,不管我们是否情愿,都很容易出现数据受损,比如谁都不在意的一个小调整,就可能使“客户”的“最新订单”指向一条已经软删除的订单。
如果开发者接到的要求就是从数据库中删除数据,要是不建议用软删除,那就只能硬删除了。为了保证数据一致性,开发者除了删除直接有关的数据行,还应该级联地删除相关数据。可Udi Dahan提醒读者注意,真实的世界并不是级联的:
假设市场部决定从商品目录中删除一样商品,那是不是说所有包含了该商品的旧订单都要一并消失?再级联下去,这些订单对应的所有发票是不是也该删除?这么一步步删下去,我们公司的损益报表是不是应该重做了?
没天理了。
问题似乎出在对“删除”这词的解读上。Dahan给出了这样的例子:
我说的“删除”其实是指这产品“停售”了。我们以后不再卖这种产品,清掉库存以后不再进货。以后顾客搜索商品或者翻阅目录的时候不会再看见这种商品,但管仓库的人暂时还得继续管理它们。“删除”是个贪方便的说法。
他接着举了一些站在用户角度的正确解读:
订单不是被删除的,是被“取消”的。订单取消得太晚,还会产生花费。
员工不是被删除的,是被“解雇”的(也可能是退休了)。还有相应的补偿金要处理。
职位不是被删除的,是被“填补”的(或者招聘申请被撤回)。
在上面这些例子中,我们的着眼点应该放在用户希望完成的任务上,而非发生在某个实体身上的技术动作。几乎在所有的情况下,需要考虑的实体总不止一个。
为了代替IsDeleted标志,Dahan建议用一个代表相关数据状态的字段:有效、停用、取消、弃置等等。用户可以借助这样一个状态字段回顾过去的数据,作为决策的依据。
删除数据除了破坏数据一致性,还有其它负面的后果。Dahan建议把所有数据都留在数据库里:“别删除。就是别删除。”
查看英文原文:Deleting Data Is Not a Recommended Practice