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11条重要的数据库设计原则(2)

更新时间:2012-04-16 19:56 作者:佚名点击:

    规则6:当心那些仅仅部分依赖主键的列

 

    留心注意那些仅仅部分依赖主键的列。例如上面这个图表,我们可以看到这个表的主键是 Roll No.+Standard.现在请仔细观察 Syllabus 字段,可以看到 Syllabus字段仅仅关联Standard字段而不是直接地关联某个学生Roll No.字段。

    Syllabus 字段关联的是学生正在学习的哪个课程级别字段而不是直接关联到学生本身。那如果明天我们要更新教学大纲(课程)的话还要痛苦地为每个同学也修改一下,这明显是不符合逻辑的(也是不正常的做法)。更有意义的做法是将这些字段从这个表移到另外一个表,然后将它们与 Standard表关联起来。

    你可以看到我们是如何移动 Syllabus 字段并且同样地附上 Standard 表。

    这条规则只不过是 “三范式” 里的 “第二范式”:“所有字段都必须完整地依赖主键而不是部分依赖”。

    规则7:仔细地选择派生列

 

    如果你正在开发一个 OLTP型的应用程序,那强制不去使用派生字段会是一个很好的思路,除非有迫切的性能要求,比如经常需要求和、计算的 OLAP 程序,为了性能,这些派生字段就有必要存在了。

    通过上面的这个图表,你可以看到 Average 字段是如何依赖 Marks 和 Subjects 字段的。这也是冗余的一种形式。因此对于这样的由其他字段得到的字段,需要思考一下它们是否真的有必要存在。

    这个规则也被称为 “三范式” 里的第三条:“不应该有依赖于非主键的列” . 我的个人看法是不要盲目地运用这条规则,应该要看实际情况,冗余数据并不总是坏的。如果冗余数据是计算出来的,看看实际情况再来决定是否应用这第三范式。

    规则8:如果性能是关键,不要固执地去避免冗余

 

    不要把“避免冗余”当作是一条绝对的规则去遵循。如果对性能有迫切的需求,考虑一下打破常规。常规情况下你需要做多个表的连接操作,而在非常规的情况下这样的多表连接是会大大地降低性能的。

    规则9:多维数据是各种不同数据的聚合

    OLAP 项目主要是解决多维数据问题。比如你可以看看下面这个图表,你会想拿到每个国家、每个顾客、每段时期的销售额情况。简单的说你正在看的销售额数据包含了三个维度的交叉。

 

    为这种情况做一个实际的设计是一个更好的办法。简单的说,你可以创建一个简单的主要销售表,它包含了销售额字段,通过外键将其他所有不同维度的表连接起来。

 

 

    规则10:将那些键/值表统一起来设计

    很多次我都遇到过这种键/值表。键/值表意味着它有一些键,这些键被其他数据关联着。比如下面这个图表,你可以看到我们有 Currency和 Country这两张表。如果你仔细观察你会发现实际上这些表都只有键和值。

 

    对于这种表,创建一个主要的表,通过一个 Type字段来区分不同的数据将会更有意义。

    规则11:无限分级结构的数据,引用自己的主键作为外键

    我们会经常碰到一些无限分级结构的数据。例如考虑一个多级销售方案的情况,一个销售人员之下可以有多个销售人员。注意到都是“销售人员”。也就是说数据本身就是一个层级。但是层级不同。这时候我们可以引用自己的主键作为外键来表达这种层级关系,从而达成目的。

 

    这篇文章的用意不是叫大家不要遵循范式,而是叫大家不要盲目地遵循范式。根据你的项目性质和需要处理的数据类型来做出正确的选择。

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