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第一章-需求分析
数据库设计的概念
数据库的设计，就是根据业务系统的具体需求，结合我们所选用的DBMS，为这个业务系统构造出最有的数据存储模型。并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程。使之能有效的对应系统中的数据进行存储，并可以高效的对已经存储的数据进行访问。
数据库设计的步骤
需求分析----->逻辑设计----->物理设计----->维护优化
数据库需求分析的作用点：
- 数据是什么
- 数据有哪些属性
- 数据和属性各自的特点有哪些
使用ER图对数据库进行逻辑建模
数据管理系统的选择，根据数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计
后期维护
- 新的需求进行建表，建新表之前也要做好前三步，防止后期出现的问题
- 索引优化
- 大表拆分
需求分析
为什么要进行需求分析？
为了设计最优化的数据库，便于后期的扩展和维护，数据越来越多，越来越大会浪费空间，越来越杂乱，是很难处理和维护的
- 了解系统中索要存储的数据
- 了解数据的存储特点，比如有的数据有时效性，有的没有，有时效性的可以采取定期清理
- 了解数据的生命周期，
要搞清楚的一些问题
- 实体及实体之间的关系（1对1,1对多，多对多）
- 实体所包含的属性有什么？属性有很多，哪些属性是可以标识出这个实体的
- 那些属性或属性的组合可以唯一标识一个实体
- 存储上有什么特性，增长量是什么样？
实例分析
第二章-逻辑设计
逻辑设计要做什么？ER图就是数据库模型关系的展示图
- 将需求转化为数据库的逻辑模型
- 通过ER图的形式对逻辑模型进行展示
- 同所选用的具体的DBMS无关
名词解释
注：有的属性下面有下划线，就表示主键
设计范式概要
什么是数据库设计范式？
也就是提供了一种准则，帮助我们建立简介高效且结构清晰的数据库设计，避免数据库插入，跟新，删除，修改中的异常，并且为最大限度的避免数据库的冗余。
常见的数据库范式包括：第一范式、第二范式、第三范式及BC范式
当然还有第四及第五范式，不过这里我们会把重点放到前三个范式上，
这也是目前我们大多数数据库设计索要遵循的范式
数据库异常以及数据冗余
第一范式
二维表就是由行和列组成的表，图中的第二种表一般是无法创建出来的也是不符合第一范式的，所以，一般情况下，我们创建的表都是符合第一范式的
第二范式
供应商电话和组合关键字存在着部分函数依赖，所以上边的表时不符合第二范式
存在的问题：
- 插入异常---如果饮料一厂不提供任何信息，我们是找不到饮料一厂的其他信息的，
- 删除异常---如果把可乐删除掉，同时，电话和饮料一厂也消失了
- 更新异常---如果有多种商品，那么，跟新一个信息，同时要跟新很多条数据
- 数据冗余---和上面一样，数据冗余了
如何解决
第三范式
所以这是不符合第三范式要求的
修改如下
这样，就不会有传递性的依赖关系了
BC范式
拆分如下
第三章-物理设计
物理设计要做什么？
- 选择合适的数据库管理系统（应用特点和成本）
- 定义数据库、表以及字段的命名规范（不同数据库对命名的规范是有差异的）
- 根据所选的DBMS系统选择合适的字段类型
- 反范式化设计（为了效率的提升而做的，可能是数据冗余）
如何选择数据库系统
考虑功能上的因素
操作系统上的因素
编程语言
应用场景
MySQL常用的存储引擎
- MyISAM ：5.5之前的版本，不支持事务，但是存储的效率相对来说比较高，高并发的写可能会导致锁堵塞，所以，读写操作频繁不要使用
- MRG_MYISAM：基于MyISAM将多个结构相同的MyISAM表合并成一个表，
- Innodb：5.5之后，主要的存储引擎。
- Archive：需要的容量相对小，
- Ndb cluster：MySQL集群下使用
表及字段的命令规则
为了方便，打眼一看就知道是什么，而不用去查询文档字典手册。浪费时间和精力
错误的
正确的
数据库字段类型选择原则
具体字段类型的选取
只是存储，很少用来查询，就使用int类型吧，因为不用转换了（比如生日很少使用，订单的时间类型经常使用，就可以使用datetime）
粒度可以根据需要来选择，比如可能只需要年，只需要年月
使用触发器后，如果业务变更会变的复杂和麻烦，影响业务逻辑
反范式化设计
我们的数据库在使用中读写比例大概在3:1。读是远远高于写的。虽然在写的时候增加了冗余，但是在读的时候我们大大的提高了效率
第四章-维护优化
1、要记录清楚数据库的每一个列是什么意思
2、索引可能会应为数据量的增大和业务的改变而变得不适用
3、导致查询缓慢等问题
如何维护数据字典
如何维护索引
表结构的维护
使用自定义函数导致列中的索引失效
数据库中适合的操作
不要使用全文索引，可以使用搜素引擎工具
数据库表的垂直拆分和水平拆分
