11种重要的数据库设计规则

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1、十一种重要的数据库设计规则2012年4月4日作者：Shivprasad2010年4月15日译者：lixh译者话：我在网上无意中看到这篇文章，是中文版的，出自CSDN，当时我想收藏，但版主声明了转发需要他本人同意，所以我决定重新翻译此英文原文。这篇文章写的真不错，可以好好的揣摩一下作者的深意，唯一让我感觉到不舒服的地方是作者太过方言化了，以至于部分句子我家的专业翻译也没弄明白。由于本人能力有限，此文章只做参考，建立您阅读原文。英文原文地址：http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/shivpra

2、sadk/11-important-database-designing-rules/#Introduction---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------这篇文章将描述11种重要的数据库设计规则。简介在读这篇文章之前，让我确认一下，我不是数据设计方面的大师，如下所示的十一点是我经过学习项目所获得到的经验。我个人认为，在

3、数据库设计过程中对我来说帮助很大。欢迎任何批评。我写这个完整的文章原因是，当开发者座下来设计一个数据库时，他们趋向于三种常规模式（“likeasilverbullet.”没翻译成功，不知道是什么意思，应该是根深蒂固的意思吧）。他们常常认为常规化设计是唯一的途径。由于这种心态，修改问题（原文“hitroadblocks”）作为项目推进的方法。如果你是一个新的常规化设计，则点击观看“3种常规模式”，这里详细介绍了所有三种常规模式。我们所说、所做的标准化规则，是非常重要的准则，（“buttakingthemasamarkonstonei

4、scallingfortroubles.”没翻译好）但是在使用它们存在着顽固的调用麻烦。接下来是我自己理解的11条规则，记得在前面提到，这11条规则用于数据库设计。规则1：应用的本质（OLTP或OLAP）？当你开始你的数据库设计时，第一件事是分析你设计的应用本质是什么，是事务型还是分析型，你会发现许多开发者默认使用常规化的规则，而不考虑应用的本质，最后考虑性能与定制问题。说到这里，是基于事务性和基于分析性两种方法，让我们来理解这两种方法：Transactional（事务型）：在这类应用中，用户最感兴趣的是CRUD（Create、R

5、etrieve、Update、Delete），即创建、查询、更新和删除记录。这类数据库的正式命名为OLTP（On-LineTransactionProcessing在线事务处理）。Analytical（分析型）：在这类应用中，用户最感兴趣的是分析、报告、预测等。这类数据库很少用到插入与更新操作。这里主要的目的是尽可能快速的获取和分析数据。这类数据库正式命名为OLAP（On-LineAnalyticalProcessing在线分析处理）。换句话说，如果你认为插入、更新或删除更重要，则使用常规化的表单设计或者建立一个简单的非常规化的数

6、据结构。下面是一个简单的图表，左边的表显示了名称（Name）和地址（Address），是应用非规范化结构创建出来的一个简单地常规化表单。规则2：数据进行逻辑分块，使你的生活更简单这个规则实际上是从第一范式演变过来的第一种规则。违反这种规则的第一种模式是，如果你查询使用了太多字符串解析功能，像子串、字符索引等，可能需要应用此规则。例如，如下表所示，其中有学生的名字（StudentName），如果你想查询学生的名字包含“Koirala”而没有“Harisingh”，你可以想像使用什么方法可以实现。所以更好的方法是打破这一字段，进行更多

7、的逻辑分块，所以我们能写出最简洁、高效的查询方法。规则3：不要过多的使用规则2开发者们思维很单一，如果你告诉他这个方法，他们会一直这样做下去，过度使用它，会导致不必要的后果。这也适用于刚刚谈到的规则2。当你考虑分解时，你会停顿一下，问自己是否需要这样做，分解必须具有一定逻辑性。例如，你可以看到电话号码字段（PhoneNumber），你将操作ISD（internationalsubscriberdialing国际电话加入者拨号通话）代码，将电话号码段分离（直到满足你的需求），因此，这将是明智的选择，当然，分离它可能会导致更多的并发症

8、。规则4：重复、无规则的数据将是你最大的敌人聚焦、重构重复的数据。我个人担心的不是关于重复数据它占用空间，而是它造成混乱。例如，在接下来的图表中，你能看到“5thStandard”和“Fifthstandard”含义相同。现在，你可以说因为录入了坏