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数据库设计经验谈
编辑:华夏媒体     作者:未知     来源:网络     时间:2006-07-29     总浏览量:2197
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小心保留词
要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突,比如,最近我编写的一个 ODBC 连接程序里有个表,其中就用了 DESC 作为说明字段名。后果可想而知!DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用,但我得到的却是一大堆毫无用处的信息。 
保持字段名和类型的一致性
在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在某个表中叫做“agreement_number”,你就别在另一个表里把名字改成“ref1”。假如数据类型在一个表里是整数,那在另一个表里可就别变成字符型了。记住,你干完自己的活了,其他人还要用你的数据库呢。 
仔细选择数字类型
在 SQL 中使用 smallint 和 tinyint 类型要特别小心,比如,假如你想看看月销售总额,你的总额字段类型是 smallint,那么,如果总额超过了 $32,767 你就不能进行计算操作了。 
删除标记
在表中包含一个“删除标记”字段,这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行;最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。 
避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器,你最好集中对它文档化。 
包含版本机制
建议你在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。无论如何你都要实现这一要求。时间一长,用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。虽然你可以通过检查新字段或者索引来确定数据库结构的版本,但我发现把版本信息直接存放到数据库中不更为方便吗?。 
给文本字段留足余量
ID 类型的文本字段,比如客户 ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大,因为时间不长你多半就会因为要添加额外的字符而难堪不已。比方说,假设你的客户 ID 为 10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为 12 或者 13 个字符长。这算浪费空间吗?是有一点,但也没你想象的那么多:一个字段加长 3 个字符在有 1 百万条记录,再加上一点索引的情况下才不过让整个数据库多占据 3MB 的空间。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。身份证的号码从 15 位变成 18 位就是最好和最惨痛的例子。 
列[字段]命名技巧
我们发现,假如你给每个表的列[字段]名都采用统一的前缀,那么在编写 SQL 表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点,比如破坏了自动表连接工具的作用,后者把公共列[字段]名同某些数据库联系起来,不过就连这些工具有时不也连接错误嘛。举个简单的例子,假设有两个表:
Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_,所以该表内的子段名如下:cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_,所以子段名是:
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示:
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在没有这些前缀的情况下则写成这个样子(用别名来区分):
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。 
第 3 部分 - 选择键和索引
数据采掘要预先计划
我所在的某一客户部门一度要处理 8 万多份联系方式,同时填写每个客户的必要数据(这绝对不是小活)。我从中还要确定出一组客户作为市场目标。当我从最开始设计表和字段的时候,我试图不在主索引里增加太多的字段以便加快数据库的运行速度。然后我意识到特定的组查询和信息采掘既不准确速度也不快。结果只好在主索引中重建而且合并了数据字段。我发现有一个指示计划相当关键——当我想创建系统类型查找时为什么要采用号码作为主索引字段呢?我可以用传真号码进行检索,但是它几乎就象系统类型一样对我来说并不重要。采用后者作为主字段,数据库更新后重新索引和检索就快多了。
可操作数据仓库(ODS)和数据仓库(DW)这两种环境下的数据索引是有差别的。在 DW 环境下,你要考虑销售部门是如何组织销售活动的。他们并不是数据库管理员,但是他们确定表内的键信息。这里设计人员或者数据库工作人员应该分析数据库结构从而确定出性能和正确输出之间的最佳条件。 
使用系统生成的主键
这类同技巧 1,但我觉得有必要在这里重复提醒大家。假如你总是在设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键,那么你实际控制了数据库的索引完整性。这样,数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。
采用系统生成键作为主键还有一个优点:当你拥有一致的键结构时,找到逻辑缺陷很容易。 
分解字段用于索引
为了分离命名字段和包含字段以支持用户定义的报表,请考虑分解其他字段(甚至主键)为其组成要素以便用户可以对其进行索引。索引将加快 SQL 和报表生成器脚本的执行速度。比方说,我通常在必须使用 SQL LIKE 表达式的情况下创建报表,因为 case number 字段无法分解为 year、serial number、case type 和 defendant code 等要素。性能也会变坏。假如年度和类型字段可以分解为索引字段那么这些报表运行起来就会快多了。 


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