如何设计一个优秀的数据库结构？-Toy模板网

了解优秀的数据库设计对于确保数据准确性、一致性和完整性以及数据库高效、可靠和易于使用至关重要

优秀的数据库设计对于确保数据的准确性、一致性和完整性以及数据库的高效、可靠和易于使用至关重要。该设计必须能够快速、轻松地存储和检索数据，同时以稳定的方式处理大量数据。经验丰富的数据库设计人员可以创建健壮、可扩展且安全的数据库架构，以满足现代数据系统的需求。

建筑与设计

微服务和云原生应用程序的现代数据架构涉及多个层，每个层都有自己的一组组件和首选技术。通常，基础层被构建为存储层，包含一个或多个数据库，例如 SQL、NoSQL 或 NewSQL。该层负责数据的存储、检索和管理，包括索引、查询和事务管理等任务。

为了增强这种架构，设计一个位于存储层之上、服务层之下的数据访问层是有利的。该数据访问层利用对象关系映射或数据访问对象等技术来简化数据检索和操作。最后，最顶层是表示层，信息巧妙地呈现给最终用户。在现代数据架构中，通过应用程序各层有效传输数据，最终将其呈现为有意义的信息给用户，是至关重要的。

这里的目标是设计一个可扩展的数据库，能够处理大量流量和数据，同时最大限度地减少停机时间和性能问题。通过遵循最佳实践并解决一些挑战，我们可以满足当今现代数据架构对不同应用程序的需求。

优秀的数据库分层结构图

图 1：分层架构

注意事项

通过在设计企业级使用的数据库时考虑以下注意事项，可以创建一个强大且高效的系统，满足组织的特定需求，同时确保数据完整性、可用性、安全性和可扩展性。

一个重要的考虑因素是将存储在数据库中的数据。这涉及评估数据实体之间的格式、大小、复杂性和关系。不同类型的数据可能需要特定的存储结构和数据模型。例如，事务数据通常非常适合关系数据库模型，而图像或视频等非结构化数据可能需要 NoSQL 数据库模型。

数据检索或访问的频率在确定设计考虑因素方面起着重要作用。在读取密集型系统中，为频繁访问的数据实现缓存可以缩短查询响应时间。相反，重点可能是数据仓库场景中较低的数据检索频率。可以采用索引、缓存和分区等技术来优化查询性能。

确保数据库的可用性对于维持最佳应用程序性能至关重要。复制、负载平衡和故障转移等技术通常用于实现高可用性。此外，制定强大的灾难恢复计划可以为整个数据库系统增加一层额外的保护。

随着数据量的增长，数据库系统必须能够在不影响性能的情况下处理增加的负载。采用分区、分片和集群等技术可以在数据库系统内实现有效的可扩展性。这些方法可以在多个服务器或节点之间有效分配数据和工作负载。

鉴于欺诈和数据泄露的日益普遍，数据安全是现代数据库设计中的一个关键考虑因素。实施强大的访问控制、敏感个人身份信息的加密机制以及进行定期审核对于增强数据库系统的安全性至关重要。

在事务密集型系统中，保持事务数据的一致性至关重要。许多数据库提供适当的锁定机制和事务隔离级别等功能来确保数据完整性和一致性。这些功能有助于防止并发数据修改和不一致等问题。

挑战

由于数据库环境的快速增长和不断发展，确定最适合我们的数据库需求的工具或技术可能是一个挑战。随着每天出现不同类型的数据库，甚至提供相同类型的供应商之间也存在差异，因此根据您的具体用例和要求仔细规划至关重要。

通过彻底了解我们的需求并研究可用的选项，我们可以找到具有适当功能的正确工具，以有效地满足我们的数据库需求。

多语言持久性是出于某些应用程序的需求而考虑的，导致使用多个 SQL 或 NoSQL 数据库。为事务系统选择正确的数据库、确保数据一致性、处理财务数据以及容纳高数据量都构成了挑战。有必要仔细考虑选择合适的数据库，以满足各个方面的特定要求，同时保持整体系统的完整性。

集成来自不同上游系统的数据（每个系统都有自己的结构和数量）提出了重大挑战。目标是通过有效协调和集成数据来实现单一事实来源。此过程需要全面规划，以确保集成解决方案的兼容性和面向未来的能力，以适应潜在的更改和更新。

性能是应用程序和数据库系统持续关注的问题。数据库系统的每一项添加都可能会影响性能。为了解决性能问题，在添加、管理和清除数据以及正确索引、分区和实施加密技术时遵循最佳实践至关重要。通过采用这些实践，您可以缓解性能瓶颈并优化数据库系统的整体性能。

考虑这些因素将有助于做出明智的决策并根据您的特定要求设计高效且有效的数据库系统。

构建架构的建议

更好的数据库设计的目标应包括效率、可扩展性、安全性和合规性。在下表中，每个目标都附有相应的行业期望，突出显示了设计数据库以实现最佳性能、可扩展性、安全性和合规性时应考虑的关键方面。

数据库设计的目标
目标	行业预期
效率	数据库系统的最佳性能和响应能力，最大限度地减少延迟并最大限度地提高吞吐量。高效处理数据操作、查询和事务。
可扩展性	能够在不牺牲性能的情况下处理不断增加的数据量、用户负载和并发事务。可扩展的架构，允许水平或垂直扩展以适应增长。
安全	强大的安全措施可防止未经授权的访问、数据泄露和其他安全威胁。实施访问控制、加密、审核机制，并遵守行业最佳实践和合规性法规。
遵守	遵守相关行业法规、标准和法律要求。确保数据隐私、机密性和完整性。实施数据治理实践并维护审计跟踪以证明合规性。

在构建数据库架构时，重要的是要考虑几个关键因素，以确保设计有效并满足您的特定需求。首先明确定义系统的用途、数据类型、数量、访问模式和性能期望。考虑明确的要求，明确要存储的数据以及数据实体之间的关系。这将有助于确保数据库设计符合质量标准并符合您的要求。

还要考虑标准化，它通过最大限度地减少冗余数据来实现高效的存储使用，通过强制一致性和可靠性来提高数据完整性，并简化维护和更新。

选择正确的数据库模型或选择多语言持久性支持对于确保数据库满足您的特定需求至关重要。此决定应基于应用程序的要求及其处理的数据。

规划未来的增长对于满足不断增长的需求至关重要。考虑可扩展性选项，使您的数据库能够在不牺牲性能的情况下处理不断增长的数据量和用户负载。在增长的同时，通过实施行业标准安全建议和确保适当的访问级别来优先考虑数据保护，并鼓励实施 IT 安全措施以保护数据库免受未经授权的访问、数据盗窃和安全威胁。

良好的备份系统证明了精心设计的数据库的效率。现场和异地定期备份和数据同步可防止数据丢失或损坏，从而保护您的宝贵信息。要验证数据库设计的有效性，请使用来自真实场景的示例数据测试模型。此测试过程将有助于验证您正在使用的数据库系统的性能、可靠性和功能，确保其满足您的期望。

良好的文档实践在改进反馈系统以及在设计和审查阶段验证思维过程和实施方面发挥着至关重要的作用。不断改进文档将有助于未来的维护、故障排除和系统增强工作。

主键和辅助键有助于数据完整性和一致性。使用索引通过为频繁查询的字段建立索引并限制查询中返回的字段数量来优化数据库性能。定期备份数据库可以防止在损坏、系统故障或其他不可预见的情况下丢失数据。

数据归档和清除实践有助于删除不经常访问的数据，从而减少活动数据集的大小。正确的错误处理和日志记录有助于调试、故障排除和系统维护。定期维护对于不断增长的数据库系统至关重要。规划和安排定期备份、执行性能调整并及时更新软件升级，以确保最佳的数据库性能和稳定性。