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(7)在经过分析后确认所有的表都满足二、三、四范式的情况下,表和表之间的关联尽量采用弱关联以便于对表字段和表结构的调整和重构。并且,我认为数据库中的表是用来持久化一个对象实例在特定时间及特定条件下的状态的,只是一个存储介质,所以,表和表之间也不应用强关联来表述业务(数据间的一致性),这一职责应由系统的逻辑层来保证,这种方式也确保了系统对于不正确数据(脏数据)的兼容性。当然,从整个系统的角度来说我们还是要尽最大努力确保系统不会产生脏数据,单从另一个角度来说,脏数据的产生在一定程度上也是不可避免的,我们也要保证系统对这种情况的容错性。这是一个折中的方案。
(8)应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性的(针对一些大数据量和常用检索方式)建立组合属性的索引,提高检索效率。虽然建立索引会消耗部分系统资源,但比较起在检索时搜索整张表中的数据尤其时表中的数据量较大时所带来的性能影响,以及无索引时的排序操作所带来的性能影响,这种方式仍然是值得提倡的。
(9)尽量少采用存储过程,目前已经有很多技术可以替代存储过程的功能如“对象/关系映射”等,将数据一致性的保证放在数据库中,无论对于版本控制、开发和部署、以及数据库的迁移都会带来很大的影响。但不可否认,存储过程具有性能上的优势,所以,当系统可使用的硬件不会得到提升而性能又是非常重要的质量属性时,可经过平衡考虑选用存储过程。
(10)当处理表间的关联约束所付出的代价(常常是使用性上的代价)超过了保证不会出现修改、删除、更改异常所付出的代价,并且数据冗余也不是主要的问题时,表设计可以不符合四个范式。四个范式确保了不会出现异常,但也可能由此导致过于纯洁的设计,使得表结构难于使用,所以在设计时需要进行综合判断,但首先确保符合四个范式,然后再进行精化修正是刚刚进入数据库设计领域时可以采用的最好办法。
(11)设计出的表要具有较好的使用性,主要体现在查询时是否需要关联多张表且还需使用复杂的SQL技巧。
(12)设计出的表要尽可能减少数据冗余,确保数据的准确性,有效的控制冗余有助于提高数据库的性能。
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