目录
- 一、数据库设计的重要性
- 二、范式 - 简介：
- 1、什么是范式？
- 第一范式 - 单一列
- 第二范式 - 中间表 - 一对多
- 第三范式 - 不产生中间表 - 一对一、多对一
- 三、数据库表设计的注意要点
- 参考链接
一、数据库设计的重要性
良好的表结构设计是高性能的基石，应该根据系统将要执行的业务查询来设计，这往往需要权衡各种因素。糟糕的表结构设计，会浪费大量的开发时间，严重延误项目开发周期，让人痛苦万分，而且直接影响到数据库的性能，并需要花费大量不必要的优化时间，效果往往还不怎么样。
在数据库表设计上有个很重要的设计准则，称为范式设计。
二、范式 - 简介：
1、什么是范式？
范式来自英文Normal Form，简称NF。MySQL是关系型数据库，但是要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，此约束已经形成了规范，分成几个等级，一级比一级要求得严格。满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
目前关系数据库设计有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般来说，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了（也就是前三个范式，因为后面的范式是在前面的范式演变过来的，后面的范式包括前面的范式）。
第一范式 - 单一列
定义： 属于第一范式关系的所有属性都不可再分，即数据项不可分。
理解： 第一范式强调数据表的原子性，是其他范式的基础。
将数据库表分为一个单一独立的属性列，比如姓名、年龄、性别、联系电话等等，这便是第一范式，数据库表的原子性。
上表就符合第一范式关系。但日常生活中仅用第一范式来规范表格是远远不够的，依然会存在数据冗余过大、删除异常、插入异常、修改异常的问题，此时就需要引入规范化概念，将其转化为更标准化的表格，减少数据依赖。
实际上，1NF是所有关系型数据库的最基本要求，你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。也就是说，只要在RDBMS中已经存在的数据表，一定是符合1NF的。
第二范式 - 中间表 - 一对多
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。
第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。通常在实现来说，需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。例如员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
也就是说要求表中只具有一个业务主键，而且第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。什么意思呢？
这句话的意思是一张业务表，要和另外的一张业务表有所联系，那么最最应该设计的是中间表，中间表存储了两张业务表的业务关键字。
要特别特别注意：这里的业务关键字可不是指 id 主键，比如员工表里面的员工编号，或者部门表里面的部门编号，这些都是业务关键字段。
这个中间表具体的作用是一个信息包含了多个附属信息，就可以采用第二范式中间表来存储数据，比如一个产品会有多个订单，或者一个订单里面有多个产品等等。
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| 中间表 |
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| 1 号产品 id | 1 号订单id |
| 1 号产品 id | 2 号订单id |
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| 1 号订单 id | 1 号产品id |
| 1 号订单 id | 2 号产品id |
第三范式 - 不产生中间表 - 一对一、多对一
指每一个非主属性既不部分依赖于也不传递依赖于业务主键，也就是在第二范式的基础上消除了非主键对主键的传递依赖。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。
具体的设计：
通常遇到一些数据项，会包含了其他数据库表的 id 编号等等，详细的情况是，一对多，但是本身却是多对一，怎么理解这个意思？
这里的 一对一，指的是，该数据只有一个数据项对应一个数据项，但是另外的一个数据项却能对应多个数据项，比如员工只属于一个部门，而一个部门却可以有几百个员工对应。
借用一下图来解释更清楚，下面这张图中，第一张订单表是错误的，产品名称不能接着写进去订单表里面，需要创建一个产品表来存储，不然在订单表里面继续添加产品名称列，那不正是数据冗余吗？多次一举。
把订单表里的产品名称删除了，只剩下产品 id 就满足第三范式。
三、数据库表设计的注意要点
- 库名与应用名称保持一致
- 表名,字段名必须使用小写字母或数字,且开头不能使用数字
- 表名不能使用复数
- 表命名规范,业务名称_表的作用
- 表必备三个字段,id,create_time,update_time,其中id为主键类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1,（如果使用分库分表集群部署，则id类型为verchar，非自增，业务中使用分布式id生成器）
create_time,update_time 为datetime 类型，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新 - 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。 说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
- 表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint （1 表示是，0 表示否）。
说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
正例：表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。 - 小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。 说明：float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不 正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。
- 如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。
- varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。
- 唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。
说明：uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称 - 不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。
