简介

作者：Shivprasad koirala

前微软ASP/ASP.NET的MVC工程师，现在印度当CEO。如果你认为本文有些地方翻译不准确，可以去译译网对应的贴子参与本贴的翻译。

引言

在你开始读这篇文章之前，我可要事先声明，我可不是什么数据库设计方面的大师什么的。这11条设计准则，都是我从实际项目中，从经验中，从阅读和学习之中总结而来的。我个人认为，如我来设计数据库，遵循这11条准则，会让我受益良多。请多指教。

我之所以要写这么一篇详尽的文章，那是因为，我发现很多developer对“三范式”笃信不疑，而不顾自己的实际情况如何。他们认为，“三范式”就是数据库设计的唯一选项！随着项目进度不断推进，这些抱着这种观点的人，终归会碰壁的。

如果你对于“范式”没什么印象，可以点击这里。这篇视频教程手把手地教你“三范式”是怎么一回事。

译者注：

视频教程贴在youtube，如果不翻墙可能看不到。如果不想翻墙，或者不想听英语，可以谷歌“数据库范式”。

说到底，“范式”是非常重要的准则，但是，奉为圭臬，则总归要吃亏。因此，我将列出我所认为数据库设计最重要的11条准则。

准则一：应用的类型是什么？是OLTP还是OLAP？

当你开始设计数据库的时候，第一件事，就是分析，你设计的数据库，是为那种类型的数据库提供服务的。具体来说，到底是事务型（Transactional）还是分析型（Analytical）。你可以发现，很多developer根本就不管自己的应用到底是那种类型，就直接按照“范式”的规定设计，最终，碰上了各种各样的性能、用户化问题。正如所说，有两种应用类型：基于事务的、基于分析的。让我来简单地介绍下这两种类型。

事务型： 这种类型的应用程序，最终用户更专注增删查改操作。这种类型叫做OLTP。

分析型： 这种类型的应用程序，最终用户更专注于对数据库存储的数据进行分析，并生成报告和进行预测。这时，数据库很少需要执行insert和remove操作。设计的主要目的，在于以最快的速度从数据库取数据，并进行分析。这种类型叫做OLAP。

换句话说，如果你发现，增删改操作更加突出，那么你应该遵循传统的“范式”来设计。否则，你就建立一个扁平化非规范数据库结构吧。

下图表示name和adress的关系结构。左边是遵循范式的设计方案，右边是不遵循范式的扁平化设计方案。

准则二：将数据拆分成逻辑片段，生活本该更简单。

这条准则，实际上就是“第一范式”。如果你违反这条准则，一个显而易见的特征就是，你的查询中会用到很多字符串解析函数，像substring、charindex等等。如果不幸出现了这些特征，请尽量遵循这条准则吧。

举个例子，如下图。表中包含 Student Name 字段。如果你想在该表中查询包含“Koirala”，但是不包含“Harisingh”的内容，你会怎么做呢？（很纠结吧）

所以，如果你把 Student Name 按逻辑进一步拆分，这显然要好一些。这样，写出的查询语句也就更简洁、更优雅。

准则三：上一条准则别玩过头了

developer们是一种可爱的生物。如果你告诉他们一种方法，他们就老是用这种方法。好吧，其实准则二如果玩过头了，也会导致一些你不想要的结果。因此，当你产生“拆了这玩意吧”的想法的时候，赶紧暂停，然后问自己一个问题：“有必要吗？”。正如之前所说，拆解必须是符合逻辑的。（译者：即业务逻辑上有简化的需求，你才去拆分。如果业务逻辑没需求，你也拆分就是过度设计。）

如图，请看 Phone Number 字段。一般来说，号码就是号码，很少有业务需要对号码的 ISD（译者注：ISD - 国际订户拨号）进行管理。把号码留着不拆解显然是明智之举，你要真把号码拆解成图中那样，恐怕会产生很多麻烦的后遗症。

准则四：冗余的不规范数据是你的敌人

警惕冗余数据，并重构这些数据。我本人才不会因为冗余数据占用磁盘空间而为之担忧，冗余数据麻烦的地方在于“制造混乱”！

例如下图中，你可以看到 5th Standard 和 Fifth standard ，两者是相同信息的不同表述。这种数据叫你怎么查？好吧，你可能会说，之所以数据库中冒出这种东西，谁叫他乱录入，而且又没有校验机制。但如果你用这种数据生成一份报告，对于 sth Standard 会生成两份不同东西，看到这种报告，用户恐怕就凌乱了。

一个解决方案就是：把 Standard 的所有内容全部转移到另外一个完全不同的表中，而原来 Standard 的位置用外键引用。如图，这个新表叫做Standards，通过一个简单的外键与原来的表连接起来。

准则五：小心那些用分隔符分割的数据

第一范式的第二条说：数据库每一列不能存储多个值。如图展示的就是让数据库列存储多个值的例子。仔细看看 Syllabus 字段，这个字段被塞满了很多数据。这种字段被称为重复组（Repeating groups）。如果来操作这种数据，查询语句会很复杂，并且我也要怀疑查询的性能如何了。

这种一眼看上去，列中塞满了分隔符的数据必须要特别认真对待。为了更好的数据管理，最好把这种列全部转移到令一个表，然后通过外键与原表建立联系。

所以，我们还是要遵循第一范式的第二条：列不得存储多个值。我建立了一个 Syllabus 分表，并与主表建立了一个多对多的关系。

用这种方法，在主表中，Syllabus 字段不再塞入重复内容，也看不见“分隔符”这种东西了。

准则六：当心部分依赖

注意这些部分依赖主键的字段。如图，主键是（Roll Number，Standard）。这张表中，Syllabus 部分依赖于 Standard。注意 Syllabus 字段：Syllabus 通过 Standard 联系起来，而不是通过 Student 直接联系起来。

倘若 Syllabus 直接与 Student本身联系，那么，倘若某一天，我想要更新某个 Syllabus 字段，我必须将与之对应的所有 Student 更新一次。这既麻烦，也毫无逻辑。因此，把 Syllabus 独立一个表出来，并与 Standard 而不是 Sudent 联系起来，这样更有意义。

这条准则其实就是“第二范式”的表述：全部属性必须完全依赖主键，不可以部分依赖主键。