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[大数据]MySQL-高级-10 数据库的设计规范

1.为什么需要数据库设计

**我们在设计数据表的时候，要考虑很多问题。**比如:

用户都需要什么数据?需要在数据表中保存哪些数据?
如何保证数据表中数据的正确性，当插入、删除、更新的时候该进行怎样的约束检查?
如何降低数据表的数据冗余度，保证数据表不会因为用户量的增长而迅速扩张?
如何让负责数据库维护的人员更方便地使用数据库?
使用数据库的应用场景也各不相同，可以说针对不同的情况，设计出来的数据表可能千差万别。

现实情况中，面临的场景:

当数据库运行了一段时间之后,我们才发现数据表设计的有问题。重新调整数据表的结构，就需要做数据迁移,还有可能影响程序的业务逻辑，以及网站正常的访问。

如果是糟糕的数据库设计可能会造成以下问题:

数据冗余、信息重复，存储空间浪费
数据更新、插入、删除的异常
无法正确表示信息
丢失有效信息
程序性能差

良好的数据库设计则有以下优点:

节省数据的存储空间
能够保证数据的完整性
方便进行数据库应用系统的开发

总之，开始设置数据库的时候，我们就需要重视数据表的设计。为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。

2.范式

2.1 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。

2.2 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）

数据库的范式设计越高阶，冗余度就越低，同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求，满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF) , 其余范式以次类推。

一般来说，在关系型数据库设计中，最高也就遵循到BCNF，普遍还是3NF。但也不绝对，有时候为了提高某些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是反规范化。

在这里插入图片描述

2.3 键和相关属性的概念

范式的定义会使用到主键和候选键，数据库中的键(Key) 由一个或者多个属性组成。数据表中常用的几种键和属性的定义:

超键:能唯一标识元组的属性集叫做超键。
候选键:如果超键不包括多余的属性，那么这个超键就是候选键。
主键:用户可以从候选键中选择一个作为主键。
外键:如果数据表R1中的某属性集不是R1的主键，而是另一个数表R2的主键，那么这个属性集就是数据表R1的外键。
主属性:包含在任一候选键中的属性称为主属性。
非主属性:与主属性相对,指的是不包含在任何一个候选键中的属性。

通常，我们也将候选键称之为“码”,把主键也称为“主码”。因为键可能是由多个属性组成的，针对单个属性,我们还可以用主属性和非主属性来进行区分。

举例：

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。

2.4 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。

如下面这个表

在这里插入图片描述

该表不符合 1NF ，因为规则说“表的每个属性必须具有原子（单个）值”，lisi和zhaoliu员工的 emp_mobile 值违反了该规则。为了使表符合 1NF ，我们应该有如下表数据：

在这里插入图片描述

2.5 第二范式（2st 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。

例如：

比赛表 player_game ，里面包含球员编号、姓名、年龄、比赛编号、比赛时间和比赛场地等属性，这里候选键和主键都为（球员编号，比赛编号），我们可以通过候选键（或主键）来决定如下的关系：

(球员编号, 比赛编号) → (姓名, 年龄, 比赛时间, 比赛场地，得分)

但是这个数据表不满足第二范式，因为数据表中的字段之间还存在着如下的对应关系：

(球员编号) → (姓名，年龄)
(比赛编号) → (比赛时间, 比赛场地)

对于非主属性来说，并非完全依赖候选键。这样会产生怎样的问题呢？

数据冗余 ：如果一个球员可以参加 m 场比赛，那么球员的姓名和年龄就重复了 m-1 次。一个比赛也可能会有 n 个球员参加，比赛的时间和地点就重复了 n-1 次。
插入异常 ：如果我们想要添加一场新的比赛，但是这时还没有确定参加的球员都有谁，那么就没法插入。
删除异常 ：如果我要删除某个球员编号，如果没有单独保存比赛表的话，就会同时把比赛信息删除掉。
更新异常 ：如果我们调整了某个比赛的时间，那么数据表中所有这个比赛的时间都需要进行调整，否则就会出现一场比赛时间不同的情况。

为了避免出现上述的情况，我们可以把球员比赛表设计为下面的三张表。

在这里插入图片描述

1NF 告诉我们字段属性需要是原子性的，而 2NF 告诉我们一张表就是一个独立的对象，一张表只表达一个意思。

2.6 第三范式（3st 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。

举例

在这里插入图片描述

商品类别名称依赖于商品类别编号，不符合第三范式。

修改：

表1：符合第三范式的商品类别表的设计

在这里插入图片描述

表2：符合第三范式的商品表的设计

在这里插入图片描述

商品表goods通过商品类别id字段（category_id）与商品类别表goods_category进行关联。

2.7 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。

3.反范式化

3.1 概述

有的时候不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看似冗余，其实对业务来说十分重要。这个时候，我们就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。

如果数据库中的数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高,则完全按照MySQL的三大范式设计数据表,读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果我们想对查询效率进行优化，反范式优化也是一种优化思路。此时,可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。

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

3.2 应用举例

员工的信息存储在 employees 表中，部门信息存储在 departments 表中。通过 employees 表中的 department_id字段与 departments 表建立关联关系。如果要查询一个员工所在部门的名称：

select employee_id,department_name
from employees e join departments d
on e.department_id = d.department_id;

如果经常需要进行这个操作，连接查询就会浪费很多时间。可以在 employees 表中增加一个冗余字段 department_name，这样就不用每次都进行连接操作了。

3.3 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

3.4 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。

4.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。

举例：

有一个学生导师表，其中包含字段：学生ID，专业，导师，专业GPA，这其中学生ID和专业是联合主键。

在这里插入图片描述

这个表的设计满足三范式，但是这里存在另一个依赖关系，“专业”依赖于“导师”，也就是说每个导师只做一个专业方面的导师，只要知道了是哪个导师，我们自然就知道是哪个专业的了。

所以这个表的部分主键Major依赖于非主键属性Advisor，那么我们可以进行以下的调整，拆分成2个表：

学生导师表：

在这里插入图片描述

导师表：

在这里插入图片描述

5.实战案例

商超进货系统中的进货单表进行剖析：

进货单表：

在这里插入图片描述

这个表中的字段很多，表里的数据量也很惊人。大量重复导致表变得庞大，效率极低。如何改造？

在实际工作场景中，这种由于数据表结构设计不合理，而导致的数据重复的现象并不少见。往往是系统虽然能够运行，承载能力却很差，稍微有点流量，就会出现内存不足、CUP 使用率飙升的情况，甚至会导致整个项目失败。

5.1 迭代1次：考虑1NF

第一范式要求:所有的字段都是基本数据字段，不可进一步拆分。这里需要确认，所有的列中，每个字段只包含一种数据。

这张表里，我们把“property”这一字段, 拆分成“specification (规格)”和“unit (单位)”, 这2个字段如下:

在这里插入图片描述

5.2 迭代2次：考虑2NF

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。而且所有字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。

第1步，就是要确定这个表的主键。通过观察发现，字段"listnumber(单号)”+"barcode(条码)”可以唯一标识每一条记录，可以作为主键。

第2步，确定好了主键以后，判断哪些字段完全依赖主键，哪些字段只依赖于主键的一部分。把只依赖于主键一部分的字段拆分出去，形成新的数据表。

首先，进货单明细表里面的“goodsname(名称)““specification(规格)”“unit(单位)”这些信息是商品的属性, 只依赖于"barcode(条码)”，不完全依赖主键，可以拆分出去。我们把这3个字段加上它们所依赖的字段"barcode(条码)”，拆分形成一个新的数据表“ 商品信息表”。

这样一来，原来的数据表就被拆分成了两个表。

商品信息表：

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进货单表：

在这里插入图片描述

此外,字段“supplierid(供应商编号)“suppliername(供应商名称:““stock(仓库)”只依赖于”“listnumber(单号)”，不完全依赖于主键，所以，我们可以把“supplierid"suppliername "stock"这3个字段拆出去，再加上它们依赖的字段"listnumber(单号)”，就形成了一个新的表“进货单头表”。剩下的字段，会组成新的表，我们叫它“进货单明细表”。

原来的数据表就拆分成了3个表。

进货单头表：

在这里插入图片描述

进货单明细表：

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商品信息表：

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现在，我们再来分析一下拆分后的3个表，保证这3个表都满足第范式的要求。

第3步,在“商品信息表”中，字段“barcode’ 是有可能存在重复的，比如，用户门店可能有散装称重商品和自产商品，会存在条码共用的情况。所以，所有的字段都不能唯一标识表里的记录。这个时候，我们必须给这个表加上一个主键，比如说是自增字段"itemnumber"。

现在，我们就可以把进货单明细表里面的字段"barcode”都替换成字段"itemnumber”,这就得到了新的如下表。

进货单明细表：

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商品信息表：

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拆分后的3个数据表就全部满足了第二范式的要求。

5.3 迭代3次：考虑3NF

我们的进货单头表，还是数据冗余的可能，因为“suppliername”依赖于“supplierid”，根据第三范式的原则进行拆分。

供货商表：

在这里插入图片描述

进货单头表：

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6.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。

6.1 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。

6.2 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

7. 数据库表的设计原则

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。

8. 数据库对象编写建议

8.1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_fund DEFAULT 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。

8.2 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。

8.3 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。

8.4 SQL编写

【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成 *。
【建议】程序端insert语句指定具体字段名称，不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
【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。
【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。
【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。
【建议】线上环境，多表 JOIN 不要超过5个表。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。