什么样的数据库设计才是优秀的？
一张优质的数据库设计，就像一个精心规划的城市，每个部分都各司其职，相互协作，既能满足当前的需求，又能为未来的发展打下坚实基础。它绝不仅仅是堆砌表和字段，而是对业务流程、数据关联和性能优化进行深入理解和巧妙平衡的艺术。
那么，什么样的数据库设计才能称得上优秀呢？我们可以从几个关键维度来剖析：
一、 贴合业务，逻辑清晰：
这是最根本的原则。数据库设计必须是业务需求的忠实反映。
理解业务流程： 在动手设计之前，花足够的时间去理解业务的核心是什么，数据是如何流动的，用户如何与数据交互。问“为什么”比问“怎么做”更重要。例如，一个电商平台的数据库，你需要知道用户如何浏览商品、添加到购物车、下单、支付、退货等一系列流程。
概念模型（ER图）： 优秀的设计始于一个清晰的概念模型。实体（Entities）代表业务中的关键对象（如用户、产品、订单），属性（Attributes）描述实体的特征（如用户名、产品价格、订单日期），关系（Relationships）则描述实体之间的联系（如一个用户可以有多个订单，一个订单可以包含多个产品）。ER图是沟通业务人员和开发人员的桥梁，它的清晰程度直接影响后续设计的成败。
消除冗余，保证一致性： 良好的设计会遵循“范式化”原则，最大限度地减少数据冗余。冗余的代价是数据不一致的可能性，一旦一个数据点在多个地方出现，更新时就可能出错。例如，用户信息（如地址）不应该重复出现在订单表中，而应该通过关联表来体现。当然，在某些特定场景下，为了性能可以适度“反范式化”，但这需要深思熟虑，并权衡利弊。
命名规范且具描述性： 表名、字段名、索引名等等，都应该遵循一套统一的命名规则，并且具有清晰的描述性。例如，使用 `users` 而不是 `tbl_usr`，使用 `product_name` 而不是 `p_nm`。这不仅有助于开发人员理解，还能避免歧义。
二、 结构健壮，可维护性强：
一个优秀的数据库设计，就像一个结构精良的建筑，能够经受住时间的考验，并且方便日后的改造升级。
合理的数据类型选择： 为每个字段选择最合适的数据类型至关重要。这直接关系到存储空间、查询性能和数据准确性。例如，表示日期应该使用 `DATE` 或 `DATETIME`，而不是 `VARCHAR`；表示货币应该使用 `DECIMAL` 或 `NUMERIC`，而不是 `FLOAT` 或 `DOUBLE`（浮点数在精确计算上存在问题）。
主键的选取与维护： 每个表都应该有一个唯一标识行的主键。主键应该是稳定、不变且唯一的。通常情况下，使用自增的整数（如 `INT AUTO_INCREMENT`）作为主键是简单有效的方法。避免使用可能发生变化的数据（如电子邮件地址）作为主键，除非有特殊的设计考虑。
外键约束的运用： 外键是实现实体间关系、保证数据参照完整性的关键。通过外键，可以确保一个表中的数据引用另一个表中的有效数据，从而避免“孤儿记录”。例如，订单表中的 `customer_id` 应该引用用户表中的 `user_id`。
索引策略的优化： 索引是提升查询速度的关键。然而，过多的索引会增加写操作的开销和存储空间。一个优秀的数据库设计会根据查询的频率和类型，合理地创建索引。常用的索引包括Btree索引、哈希索引等。对于经常用于WHERE子句、JOIN条件或ORDER BY子句的字段，应该考虑创建索引。组合索引（Composite Indexes）对于同时出现在查询条件中的多个字段也非常重要。
数据库的划分与组织： 对于大型系统，可以考虑将数据库划分为多个逻辑或物理单元（如按业务模块划分表空间）。这有助于管理、备份和恢复，也能在一定程度上提高性能。
安全性考虑： 权限管理是数据库安全的重要一环。根据用户角色和需求，授予最小必需的权限。避免使用过于宽泛的权限，例如让所有用户都可以访问所有数据。
三、 性能卓越，可扩展性好：
一个优秀的数据库设计，不仅要满足当前需求，还要考虑到未来的增长和性能挑战。
高效的查询设计： 数据库设计的好坏，最终会体现在查询的效率上。遵循“SQL优化”的原则，例如避免在WHERE子句中使用函数（这会阻碍索引的利用），使用`EXPLAIN`分析查询计划，优化JOIN顺序等等。
缓存策略的考虑： 虽然数据库本身有缓存机制，但在设计时也要考虑如何与应用层的缓存机制协同工作，以减轻数据库的压力。
读写分离与分库分表： 随着数据量的增长和访问量的增大，可能需要考虑读写分离（将读请求分散到从库）、分库分表（将数据分散到多个数据库或表中）等策略来应对性能瓶颈。这些策略虽然不是数据库设计的“核心”部分，但在某些场景下，数据库设计需要为它们留出接口和可能性。
可维护的架构： 优秀的设计应该易于理解和修改。当业务发生变化时，能够相对容易地对数据库结构进行调整，而不会引发连锁反应。
四、 灵活与演进：
技术总是在发展，业务需求也在变化。一个优秀的数据库设计，应该具备一定的灵活性，能够适应未来的变化。
避免过度设计： 一开始就追求完美的范式和极致的性能，有时反而会适得其反，增加不必要的复杂性。先满足核心需求，再根据实际情况进行迭代优化。
版本控制与文档： 对数据库设计进行版本控制，并编写清晰的文档，记录设计思路、数据字典、表之间的关系等。这对于团队协作和知识传承至关重要。
监控与调优： 数据库是一个需要持续关注和优化的系统。通过数据库监控工具，可以及时发现性能瓶颈，并根据监控数据对设计进行调整。
总结来说，一个优秀的数据库设计，是一个在“业务理解”、“逻辑严谨”、“性能优化”、“可维护性”和“未来扩展性”之间寻求最佳平衡的过程。它不是一次性的工作，而是需要随着业务的发展和技术的进步不断迭代和完善的。它需要设计者具备深厚的业务洞察力、扎实的技术功底和敏锐的问题分析能力。
它不是某个特定“风格”或“范式”的绝对遵循，而是基于对具体业务场景的深刻理解，做出的最恰当、最有效、最可持续的决策。当你看到一个数据库，它能够平稳高效地支持业务运转，让你在需要修改或扩展时感到轻松，那么，这很可能就是一个优秀的设计。
那么，什么样的数据库设计才能称得上优秀呢？我们可以从几个关键维度来剖析：
一、 贴合业务，逻辑清晰：
这是最根本的原则。数据库设计必须是业务需求的忠实反映。
理解业务流程： 在动手设计之前，花足够的时间去理解业务的核心是什么，数据是如何流动的，用户如何与数据交互。问“为什么”比问“怎么做”更重要。例如，一个电商平台的数据库，你需要知道用户如何浏览商品、添加到购物车、下单、支付、退货等一系列流程。
概念模型（ER图）： 优秀的设计始于一个清晰的概念模型。实体（Entities）代表业务中的关键对象（如用户、产品、订单），属性（Attributes）描述实体的特征（如用户名、产品价格、订单日期），关系（Relationships）则描述实体之间的联系（如一个用户可以有多个订单，一个订单可以包含多个产品）。ER图是沟通业务人员和开发人员的桥梁，它的清晰程度直接影响后续设计的成败。
消除冗余，保证一致性： 良好的设计会遵循“范式化”原则，最大限度地减少数据冗余。冗余的代价是数据不一致的可能性，一旦一个数据点在多个地方出现，更新时就可能出错。例如，用户信息（如地址）不应该重复出现在订单表中，而应该通过关联表来体现。当然，在某些特定场景下，为了性能可以适度“反范式化”，但这需要深思熟虑，并权衡利弊。
命名规范且具描述性： 表名、字段名、索引名等等，都应该遵循一套统一的命名规则，并且具有清晰的描述性。例如，使用 `users` 而不是 `tbl_usr`，使用 `product_name` 而不是 `p_nm`。这不仅有助于开发人员理解，还能避免歧义。
二、 结构健壮，可维护性强：
一个优秀的数据库设计，就像一个结构精良的建筑，能够经受住时间的考验，并且方便日后的改造升级。
合理的数据类型选择： 为每个字段选择最合适的数据类型至关重要。这直接关系到存储空间、查询性能和数据准确性。例如，表示日期应该使用 `DATE` 或 `DATETIME`，而不是 `VARCHAR`；表示货币应该使用 `DECIMAL` 或 `NUMERIC`，而不是 `FLOAT` 或 `DOUBLE`（浮点数在精确计算上存在问题）。
主键的选取与维护： 每个表都应该有一个唯一标识行的主键。主键应该是稳定、不变且唯一的。通常情况下，使用自增的整数（如 `INT AUTO_INCREMENT`）作为主键是简单有效的方法。避免使用可能发生变化的数据（如电子邮件地址）作为主键，除非有特殊的设计考虑。
外键约束的运用： 外键是实现实体间关系、保证数据参照完整性的关键。通过外键，可以确保一个表中的数据引用另一个表中的有效数据，从而避免“孤儿记录”。例如，订单表中的 `customer_id` 应该引用用户表中的 `user_id`。
索引策略的优化： 索引是提升查询速度的关键。然而，过多的索引会增加写操作的开销和存储空间。一个优秀的数据库设计会根据查询的频率和类型，合理地创建索引。常用的索引包括Btree索引、哈希索引等。对于经常用于WHERE子句、JOIN条件或ORDER BY子句的字段，应该考虑创建索引。组合索引（Composite Indexes）对于同时出现在查询条件中的多个字段也非常重要。
数据库的划分与组织： 对于大型系统，可以考虑将数据库划分为多个逻辑或物理单元（如按业务模块划分表空间）。这有助于管理、备份和恢复，也能在一定程度上提高性能。
安全性考虑： 权限管理是数据库安全的重要一环。根据用户角色和需求，授予最小必需的权限。避免使用过于宽泛的权限，例如让所有用户都可以访问所有数据。
三、 性能卓越，可扩展性好：
一个优秀的数据库设计，不仅要满足当前需求，还要考虑到未来的增长和性能挑战。
高效的查询设计： 数据库设计的好坏，最终会体现在查询的效率上。遵循“SQL优化”的原则，例如避免在WHERE子句中使用函数（这会阻碍索引的利用），使用`EXPLAIN`分析查询计划，优化JOIN顺序等等。
缓存策略的考虑： 虽然数据库本身有缓存机制，但在设计时也要考虑如何与应用层的缓存机制协同工作，以减轻数据库的压力。
读写分离与分库分表： 随着数据量的增长和访问量的增大，可能需要考虑读写分离（将读请求分散到从库）、分库分表（将数据分散到多个数据库或表中）等策略来应对性能瓶颈。这些策略虽然不是数据库设计的“核心”部分，但在某些场景下，数据库设计需要为它们留出接口和可能性。
可维护的架构： 优秀的设计应该易于理解和修改。当业务发生变化时，能够相对容易地对数据库结构进行调整，而不会引发连锁反应。
四、 灵活与演进：
技术总是在发展，业务需求也在变化。一个优秀的数据库设计，应该具备一定的灵活性，能够适应未来的变化。
避免过度设计： 一开始就追求完美的范式和极致的性能，有时反而会适得其反，增加不必要的复杂性。先满足核心需求，再根据实际情况进行迭代优化。
版本控制与文档： 对数据库设计进行版本控制，并编写清晰的文档，记录设计思路、数据字典、表之间的关系等。这对于团队协作和知识传承至关重要。
监控与调优： 数据库是一个需要持续关注和优化的系统。通过数据库监控工具，可以及时发现性能瓶颈，并根据监控数据对设计进行调整。
总结来说，一个优秀的数据库设计，是一个在“业务理解”、“逻辑严谨”、“性能优化”、“可维护性”和“未来扩展性”之间寻求最佳平衡的过程。它不是一次性的工作，而是需要随着业务的发展和技术的进步不断迭代和完善的。它需要设计者具备深厚的业务洞察力、扎实的技术功底和敏锐的问题分析能力。
它不是某个特定“风格”或“范式”的绝对遵循，而是基于对具体业务场景的深刻理解，做出的最恰当、最有效、最可持续的决策。当你看到一个数据库，它能够平稳高效地支持业务运转，让你在需要修改或扩展时感到轻松，那么，这很可能就是一个优秀的设计。
网友意见
这里整理了Github各大开源项目的数据库设计，可以参考前人的数据库设计，再加以修改适应自己的业务场景。
我们在上面收录了很多开源项目的mysql数据库建表结构，例如分类有：
以电商分类为例，有：
点击某张，可以查看具体的表结构设计：
20200530更新：
最近补充了创建数据库表的SQL语句，大家可以直接复制执行，就可以快速创建了，创建完成后可以再进行调整和修改。方便了很多。
如果你需要某个字段，也可以直接搜索字段，例如：
20210528追更：
1、最近我们又收录了一批数据库的表结构设计，继续丰富了更多的数据库结构设计
2、在页面上，我们添加了 猜你喜欢 快速链接，方便查看同一个开源项目内的其他表结构设计
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