数据库设计模式

关注

转载最新推荐文章于 2026-08-28 09:41:27 发布 6.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

基于Ansys Fluent和Mechanical的血管稳态流固耦合模型流固耦合模型在医学中也会被用到，本次小编为大家带来针对人造血管内血液流动的仿真实例。在开物云平台上找到Workbench 点击进入：https://cloud.yuansuan.cn/?user_source=community 在左侧的Toolbox中找到对应的模块：Fluid Flow(Fluent)和Static Structure 双击“Geometry”，进入建模功能文件-打开-找到保存的模型文件退回到主界面，在fluid flow(Fluent)中找到mesh 阅读详情

转自：http://www.cnblogs.com/zping/archive/2008/08/04/1260403.html

一）主扩展模式

主扩展模式，通常用来将几个相似的对象的共有属性抽取出来，形成一个“公共属性表”；其余属性则分别形成“专有属性表”，且“公共属性表”与“专有属性表”都是“一对一”的关系。

“专有属性表”可以看作是对“公共属性表”的扩展，两者合在一起就是对一个特定对象的完整描述，故此得名“主扩展模式”。

举例如下（注：这个例子已经作了相当程度的简化，仅仅是用来帮助大家理解“主扩展模式”这个概念来使用的，请大家注意）。

假设某公司包括如下6种类型的工作人员：采购员、营销员、库房管理员、收银员、财务人员和咨询专家，采用主扩展模式进行设计，如下图所示。

无论哪种类型的工作人员，都要访问公司的办公软件，所以都有“登陆代码”和“登录密码”；并且作为一般属性，“姓名”、“性别”、“身份证号”、“入职时间”、“离职时间”等属性，都与个人所从事的工作岗位无关，所以可以抽取出来作为公共属性，创建“公司员工”表。

很显然，公司委派员工采购哪些商品是“采购员”的专有属性，这是由公司的实际业务特点决定的。换句话说，公司不可能把采购任务放到“营销员”身上，也不可能放到“库房管理员”身上，“采购商品”属性就是“采购员”的专用属性。

“采购员”表的主键与“公司员工”表的主键是相同的，包括字段名称和字段的实际取值；“采购员”表的主键同时是“公司员工”表主键的外键。在PDM图里可以看到“采购员”表中的“员工ID”字段后面有一个“<pk,fk>”标记，这个标记就说明“员工ID”字段既是“采购员”表的主键，同时也是该表的外键。

“公司员工”表是主表，“采购员”表是扩展表，二者是“一对一”的关系，两个表的字段合起来就是对“采购员”这个对象的完整说明。同理，“公司员工”表和其他5个表之间也都分别构成了“一对一”的关系。

对于主表来说，从表既可以没有记录，也可以有唯一一条记录来对主表进行扩展说明，这就是“主扩展模式”。

二）主从模式

主从模式，是数据库设计模式中最常见、也是大家日常设计工作中用的最多的一种模式，它描述了两个表之间的主从关系，是典型的“一对多”关系。

举例如下（注：这个例子已经作了相当程度的简化，仅仅是用来帮助大家理解“主从模式”这个概念来使用的，请大家注意）。

比如论坛程序。一个论坛通常都会有若干“板块”，在每个板块里面，大家可以发布很多的新帖。这时候“板块”和“发帖”就是主从模式，主表是“板块”，从表是“发帖”，二者是“一对多”的关系。

多个潜水员也可以对感兴趣的同一份发帖进行回复，以表达各自的意见，这时候，一个“发帖”就有了多份“回复”，又构成了一个“主从模式”。

三）名值模式

通常用来描述在系统设计阶段不能完全确定属性的对象，这些对象的属性在系统运行时会有很大的变更，或者是多个对象之间的属性存在很大的差异。

举例如下（注：这个例子已经作了相当程度的简化，仅仅是用来帮助大家理解“名值模式”这个概念来使用的，请大家注意）。

1. 使用名值模式进行设计时，如果对“其他属性”仅作浏览保存、不作其它任何特殊处理，则通常会设计一个“属性模板”表，该表的数据记录在系统运行时动态维护。

系统运行时，如需维护“产品其他属性”，可先从“属性模板”中选择一个属性名称，然后填写“属性值”保存，系统会将对应的产品ID、属性模板ID及刚刚填写的“属性值”一起保存在“产品其他属性”里，这样就完成了相关设置。无论产品的其他属性需求发生怎样的变化、怎样增删改属性，都可以在运行时实现，而不必修改数据库设计和程序代码。

2. 使用名值模式进行设计时，如果对“其他属性”有特殊处理，比如统计汇总，那么这个属性名称需要在程序代码中作“硬编码”，即该属性名称需要在程序代码中有所体现，此时可以在“产品其他属性”表中直接记录“属性名称”，不再需要“属性模板”表。

系统运行时，如需维护“产品其他属性”，程序直接列出“属性名称”，然后填写“属性值”保存，系统会将对应的产品ID、属性名称及刚刚填写的“属性值”一起保存在“产品其他属性”里，这样就完成了相关设置。以后如果需求发生变更，则只需修改相应的程序代码即可，不必修改数据库设计。

四）多对多模式

也是比较常见的一种数据库设计模式，它所描述的两个对象不分主次、地位对等、互为一对多的关系。对于A表来说，一条记录对应着B表的多条记录，反过来对于B表来说，一条记录也对应着A表的多条记录，这种情况就是“多对多模式”。

“多对多模式”需要在A表和B表之间有一个关联表，这个关联表也是“多对多模式”的核心所在。根据关联表是否有独立的业务处理需求，可将其划分为两种细分情况。

1. 关联表有独立的业务处理需求。

举例如下（注：这个例子已经作了相当程度的简化，仅仅是用来帮助大家理解“多对多模式”这个概念来使用的，请大家注意）。

比如网上书店，通常都会有“书目信息”和“批发单”。一条“书目信息”面对不同的购买客户、可以存在多张“批发单”，反过来，一张“批发单”也可以批发多条书目，这就是多对多模式。中间的“批发单明细”表就是两者的关联表，具备独立的业务处理需求，是一个业务实体对象，因此它具备一些特有的属性，比如针对每一条明细记录而言的“累计退货次数”、“累计退货数量”、“累计结算次数”、“累计结算数量”；由于批发单明细在数据产生后已经打印出纸质清单提供给客户，因此在“批发单明细”表里对纸质清单中打印的书目信息属性作了冗余（逆标准化），这样在将来即使修改了“书目信息”表中的属性，也不会影响跟客户核对批发单明细，不会影响未来的财务结算业务。

2. 关联表没有独立的业务处理需求

举例如下（注：这个例子已经作了相当程度的简化，仅仅是用来帮助大家理解“多对多模式”这个概念来使用的，请大家注意）。

比如用户与角色之间的关系，一般系统在做权限控制方面的程序时都会涉及到“系统用户表”和“系统角色表”。一个用户可以从属于多个角色，反过来一个角色里面也可以包含多个用户，两者也是典型的“多对多关系”。其中的关联表“用户角色关联表”在绝大多数情况下都是仅仅用作表示用户与角色之间的关联关系，本身不具备独立的业务处理需求，所以也就没有什么特殊的属性。

五）使用上述四种模式的一般原则
1. 什么时候用“主扩展模式”？

对象的个数不多；各个对象之间的属性有一定差别；各个对象的属性在数据库设计阶段能够完全确定；各个扩展对象有独立的、相对比较复杂的业务处理需求，此时用“主扩展模式”。将各个对象的共有属性抽取出来设计为“主表”，将各个对象的剩余属性分别设计为相应的“扩展表”，“主表”与各个“扩展表”分别建立一对一的关系。

2. 什么时候用“主从模式”？

对象的个数较多且不固定；各个对象之间的属性几乎没有差异；对象的属性在数据库设计阶段能够完全确定；各个对象没有独立的业务处理需求，此时用“主从模式”。将各个对象设计为“从表”的记录，与“主表”对象建立一对多的关系。

3. 什么时候用“名值模式”？

对象的个数极多；各个对象之间的属性有较大差异；对象属性在数据库设计阶段不能确定，或者在系统运行时有较大变更；各个对象没有相互独立的业务处理需求，此时用“名值模式”。

4. 什么时候用“多对多模式”？

两个对象之间互为一对多关系，则使用“多对多模式”。

除了上面提到的四种主要设计模式，还有一些其他模式，在某些项目中可能会用到，在这里先简单做个说明，暂不做深入讨论，等到以后的项目用到这些模式的时候，再结合实际需求详细解说。

六）继承模式

继承模式，可以看作是“主从模式”的一种特殊情况（或者说是“变形”），它所代表的两个对象也是“一对多”的关系。它与“主从模式”的区别是，“继承模式”中从表的主键是复合主键，并且复合主键中必定包含主表的主键列。

根据从表继承主表的列的数量，继承模式又分以下两种情况：

1. 从表继承主表的全部列

在这种情况下，从表除了代表自身的专用字段以外，还冗余了主表的全部字段。这种设计方式的缺点显而易见：

数据冗余度大
一致性差
磁盘存储量大

它的优点也显而易见：

正因为它的冗余度大、所以它不易丢失数据。假设主表数据丢失、或者被误操作删改，也能依据从表数据重新生成主表数据；这种设计方式，可以在发生数据损坏的时候从应用的角度进行一定程度的数据恢复，等于是在SQL Server数据库级别的数据恢复功能之上又加了一道保险。
正因为它一致性差、主表数据被重复存储，所以可依据外键关系进行数据验证。将主从表记录作关联比较，如果数据不一致，就可以得知数据要么被人为改动，或者要么程序代码中存在bug。
尽管磁盘存储量大，但是数据在查询统计的时候，只需针对从表进行搜索即可，无需关联操作，可以加快检索的速度。这就是数据库模型设计中经常提到的“以空间换时间”。

2. 从表只继承主表的主键列

这种设计方式，从表只继承了主表的主键列，这种方式的优缺点与前面刚好相反。

优点：

数据冗余度小
一致性高
磁盘存储量小

缺点：

正因为它的冗余度小、所以它易丢失数据。假设主表数据丢失、或者被误操作删改，就只能通过SQL Server数据库级别的数据恢复操作来找回丢失的数据了。
正因为它一致性高，所以无法进行应用程序级的数据验证。
由于采用了一致性设计，磁盘存储量较小，但是数据在查询统计的时候，必须要对两个表进行内连接（INNER JOIN）操作，才能搜索到相关数据。而内连接操作时需要耗费一定的时间的。这就是数据库模型设计中经常提到的“以时间换空间”。

当然，在实际的数据库模型设计过程中，还会有介于上述两者之间的第3种情况出现，那就是从表继承了主表的主键列以及部分其他列。这就要求我们设计人员要依据实际的业务需求进行综合分析、权衡、折中，给出最符合业务需求的设计结果。

七）自联结模式

自联结模式，也可以看作是“主从模式”的一种特殊情况（或者说是“变形”），它在一张表内实现了“一对多关系”，并且可以根据业务需要实现“有限层”或者“无限层”的主从嵌套。

这种模式用得最多的情况就是实现“树形结构”数据的存储，比如各大网站上常见的细分类别、应用系统的组织结构、Web系统的菜单树等都能用到这种模式。

自联结模式有很多变体，且每种变体的优缺点同样鲜明。由于本连载的重点在于对跨行业通用数据库模型设计进行分析，所以对每种具体模式的细节方面的设计技巧不能作详细论述，请大家原谅。这里仅举两个例子说明：

1. 简单自联结

简单自联结，就是在一个表里设置当前类ID、父类ID，同时规定最顶层类的父类ID为一个固定值（比如0），在生成树的时候使用递归算法，记录的前后顺序通过“排序号”字段来确定。

这个表用来存储菜单树很方便。首先会有一个主菜单，主菜单下有子菜单，子菜单下面又有孙菜单……菜单的数量不确定、层级不确定，用户可以在任意菜单下增加新的子菜单，或者删除某个子菜单及其下的所有孙菜单……这种设计方式很多人都会用到，短小精悍、维护方便、且完全满足用户需求，而且树的层次不限，扩展起来非常容易。这些都是它的优点。

它的缺点就是树结构的生成由于使用了递归算法，必然要对该表进行多次读取（读取的次数 = 表内的记录数 – 最深层级的记录数），多次读取就来了比较低的运行效率，当表里的记录很多的时候，这个缺点可以称得上是致命的。

于是就有了下面的这种设计模式。

2. 扩展自联结

扩展自联结，与简单自联结的最大区别就是通过附加冗余字段来避免递归运算，所要实现的主要目标就是一次读取就能生成整个树，一次提高树的生成效率。

但是，鱼与熊掌不可兼得，凡事都有两面性。

生成树的效率提高了，增删改表内记录的算法就会相应复杂，并且树的层数也变为有限的了。

所以在此类设计的时候，大家还是要认真分析业务需求，看看实际业务的重点在什么地方，然后再作具体设计。比如一些门户网站在首页显示产品类别是业务重点，那么我们在设计的时候就要尽可能的提高生成树的效率，采取扩展自联结模式；相反，一些基于Web的业务系统，要求对菜单树的增删改维护操作尽量简单，由于菜单的数目不多，所以菜单树的生成效率不是瓶颈，那么我们设计的时候就可以采取简单自联结模式。

关于附加冗余字段实现扩展自联结的方法很多，网上也有很多这方面的帖子，大家可以到Google上搜一下。

在这里仅举一个例子如下：