数据库设计

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分库分表

分库原则

垂直分库

垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。

它带来的提升是:

  • 解决业务层面的耦合,业务清晰

  • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

  • 高并发场景下,垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈

    垂直分库通过将表按业务分类,然后分布在不同数据库,并且可以将这些数据库部署在不同服务器上,从而达到多个服务器共同分摊压力的效果,但是依然没有解决单表数据量过大的问题。

水平分库

水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 它带来的提升是:

  • 解决了单库大数据,高并发的性能瓶颈。
  • 提高了系统的稳定性及可用性。

分表原则

垂直分表

可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能使业务清晰,还能提升部分性能。拆分后,尽量从业务角度避免联查,否则性能方面将得不偿失。

水品分表

可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能,它仅仅作为水平分库的一个补充优化。

设计

表设计

范式

1NF:原子性。 字段不可再分,否则就不是关系数据库;; 2NF:唯一性 。一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖。

全局设计

  • 数据库级别不设计默认值
  • 业务表不做代码值、代码名称此类简单冗余
  • 禁止使用触发器
  • 必须做增量设计
    • 增量设计不规范。请参照《数据增量设计说明书》进行改造
  • 不允许存在逻辑删除标志位
  • 设计逻辑外键,必须定义索引
    • 索引标签页无数据,请根据对应关系创建必须的索引
  • 表必须有主键或唯一约束
    • abase表中必须有主键 因GP特性为:若表设计中存在物理主键或唯一约束,则分布键必须包含对应主键或唯一约束列。所以在特定环境下,可以不设置物理主键或唯一约束 sybase ase表中主键必须为“唯一约束+非聚簇索引”,不能存在聚簇索引
  • OLTP系统,任意表最大列数不能超过80
    • 法院业务的旧设计中AJ、DSR表除外
  • 多级子表逻辑外键设计要求
    • 一级子表要有主表的逻辑外键 二级子表要有主表、一级子表逻辑外键 三级子表要有主表、一级子表、二级子表逻辑外键 依次类推
  • 超大表建议考虑拆表
    • 大表(业务数据预估超过500W(ABase)、200W(ASE))考虑拆表,视具体业务和架构师讨论决定
  • 同一表禁止双向复制
  • 使用JSONB类型存储JSON数据

冗余设计

数据库冗余,比较典型的是两个表关联的时候,是设置外键ID来查找name,还是直接设置name。

当外键关联表的数据可预计的,少量的时候可以是设置ID。当外键关联表数据是膨胀的,非常多的,直接设置name吧。

主要从join的性能来考虑找个问题。

冗余设计会有可能3NF。

字段设计

  • 对于长度小于10位的数值字段应使用integer
  • 大于10位的使用number或者numeric
  • 金额使用元为单位,使用number(20, 4)存储
  • 文本字段设计
    • 主键vc32
    • 但是代码vc100
    • 其他字段设计为 VC300/VC600/VC900
    • 超过900的使用text
  • 如果使用LOB存储结构化数据,应该与业务数据分开,设计单独表存储;不宜在数据库中存储非结构化数据。

增量设计

每张表必须增加添加:创建时间、最后修改时间、最后修改方式字段。

主键生成规则

  • 自增
  • uuid
  • snowflake

外键设计

设计逻辑外键,并加索引

索引设计

  • 索引类型
    • b-tree 对大多数查询和不同的数据类型使用这个索引
    • hash 用于相等运算符
    • gin, 倒排索引,用于文档和数组以及json
    • gist, 用于全文检索
    • BRIN: 用于非常大的顺序排列数据集
  • 索引代价
    • 更新数据变慢
    • 空间占用
    • 无法针对索引指端使用hot更新
  • 好处
    • 排序减少CPU开销
    • 加速查询、删除、更新
  • 索引膨胀
  • 索引使用
    • 多列索引
    • 表达式索引
    • 函数索引
    • 部分索引
  • 三星索引

触发器和存储过程

  • 不适用触发器

  • 谨慎使用存储过程

    • 存储过程不适用集群部署的数据库系统
    • 数据库压力可能过大

全部评论

2020-08-24 17:43:14.0
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