数据库设计（三）（选择主键外键，数据库维护拆分，反范式化）

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如何选择主键

    1.区分业务主键合和数据库主键
        业务主键用于标识业务数据，进行表与表之间的关联；
        数据库主键为了优化数据存储（Innodb会生成6个字节的隐含主键）
    2.根据数据库的类型，考虑主键是否要顺序增长
        有些数据库是按住建的顺序逻辑存储的（顺序增长对IO有帮助）
    3.主键的字段类型所占空间要尽可能的小
        对于使用聚集索引方式存储的表，每个索引后都会附加主键信息。

避免使用外键约束

    1.降低数据导入的效率
    2.增加维护成本
    3.虽然不建议使用外键约束，但是相关联的列上一定要建立索引   

避免使用触发器

1.降低数据导入的效率。
2.可能会出现意想不到的数据异常。
3.使业务逻辑变复杂。

关于预留字段

    1.无法准确的知道预留字段的类型
    2.无法准确的指导预留字段中所存储的内容。
    3.后期维护预留字段所要的成本，同增加一个字段所需要的成本是相同的。
    4.严禁使用预留字段。

反范式化设计

    反范式化是针对范式化而言的，就是打破第三范式的规定，
    为了性能和读取效率的考虑而适当的对第三范式的要求进行违反，
    而允许存在少量的数据冗余，换句话来说：反范式化就是实用空间来换取时间。

为什么反范式化

    1.减少表的关联数量
    2.增加数据的读取效率
    3.反范式化一定要适度

数据库维护与优化

    维护和优化要做什么
    1.维护数据字典
    2.维护索引
    3.维护表结构
    4.在适当的时候对表进行水平拆分或垂直拆分

    如何维护数据字典
    1.使用第三方工具对数据字典进行维护
    2.利用数据库本身的备注字段来维护数据字典。以MySQL为例 （COMMENT）增加注释

    如何维护索引
    如何选择合适的列建立索引？
    1.出现在WHERE从句，GROUP BY 从句， ORDER BY 从句中的列
    2.可选择性高的列要放在索引的前面
    3.索引中不要包括太长的数据类型
    注意事项：
    1.索引并不是越多越好，过多的索引不但会降低写效率而且会降低读的效率
    2.定期维护索引碎片
    3.在SQL语句中不要使用强制索引关键字

    维护表结构
    注意事项：
    1.使用在线变更表结构的工具
    2.同时对数据字典进行维护
    3.控制表的宽度和大小
    数据库中适合的操作
    1.批量操作 VS 逐条操作
    2.禁止使用Select * 这样的查询
    3.控制使用用户定义函数
    4.不要使用数据库中的全文索引
    
    表的垂直拆分
    为了控制表的宽度可以进行表的垂直拆分
    好处：优化了I／O读取效率 因为数据库是以页的形式存储的，行越多就越快，
    但是列的增加就会是的宽度增加，行数不多，所以垂直拆分也减小了表的宽度
    1.经常一起查询的列放在一起
    2.text，blob等大字段拆分到附加表中

    表的水平拆分
    为了控制表的大小可以进行表的水平拆分
    解决了数据量大多的问题

 

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