在写SQL过程以及设计数据表的过程中,我们经常会走一些弯路,会做一些错误的设计.<SQL反模式>这本书针对这些经常容易出错的设计模式进行分析,解释了错误的理由.允许错误的场景,并给出更好的设计建议.读了一遍之后,感觉收获挺大,整理了一个思维导图形式的读书笔记,供大家参考.

什么是“反模式” 反模式是一种试图解决问题的方法,但通常会同时引发别的问题. 反模式分类 (1)逻辑数据库设计反模式 在开始编码之前,需要决定数据库中存储什么信息以及最佳的数据组织方式和内在关联方式. 这包含了如何设计数据库的表.字段和关系. (2)物理数据库设计反模式 在确定了需要存储哪些数据之后,使用你所知的RDBMS关系型数据库技术特性尽可能高效地实现数据库管理. 这包含了定义表和索引,以及选择数据类型.也需要是要SQL的“数据定义语言”,比如Create Table语句. (3)查询反模

目标:简化数据库架构 一些开发人员不推荐使用引用完整性约束,可能不使用外键的原因有一下几点: 1.数据更新有可能和约束冲突: 2.当前的数据库设计如此灵活,以至于不支持引用完整性约束: 3.数据库为外键建立的索引会影响性能: 4.当前使用的数据库不支持外键.比如MySQL的MyISAM存储引擎,或者比SQLite3.6.19早的版本: 5.定义外键的语法并不简单,还需要查阅. 反模式:无视约束,即不使用约束 省略外键约束能使得数据库设计更加简单.灵活,或者执行更加高效,但是你不得不在其他方面付出

2014-10-11 在树形结构中,实例被称为节点.每个节点都有多个子节点与一个父节点. 最上层的节点叫做根(root)节点,它没有父节点. 最底层的没有子节点的节点叫做叶(leaf). 中间的节点简单地称为非叶节点(nonleaf). 目标:分成存储于查询,比如:系统字典.组织机构.省份区域等树形结构数据或者以层级方式组织的数据. 反模式:总是依赖父节点,邻接表. 最简单的实现方式是添加ParentId字段,引用同一张表的主键ID. 邻接表维护树比较方便,但是查询很笨拙,如果要找一个节点下的所

程序员通常使用逗号分隔的列表来避免在多对多的关系中创建交叉表, 将这种设计方式定义为一种反模式,称为“乱穿马路”. 目标:  存储多属性值,即多对一 反模式:将多个值以格式化的逗号分隔存储在一个字段中          比如:ProductAccount表(Contacts表),产品与账号信息表,一个产品有有多个联系人账号信息. 1.查询:查询指定账号的产品.不能使用SQL语法中的等号操作符,只能使用like 或者正则表达式,索引将不可用,查询效率降低. 2.关联查询:查询指定 产品的账号信息.

目标:建立主键规范 反模式:每个数据库中的表都需要一个伪主键Id 在表中,需要引入一个对于表的域模型无意义的新列来存储一个伪值,这一列被用作这张表的主键, 从而通过它来确定表中的一条记录,即便其他的列允许出现适当的重复项.这种类型的主键列我们通常称其为“伪主键”或者“代理键”. 1.冗余键值:如果存在一个逻辑上更为自然的主键并且也满足unique约束,那么id就多余了: 2.允许重复项:伪主键本身确保了表的数据不会存在重复项,所以也就无法避免表中的其它数据出现重复项: 3.意义不明的关键字:主键

目标:支持可变属性 反模式:使用泛型属性表.这种设计成为实体-属性-值(EAV),也可叫做开放架构.名-值对. 优点:通过增加一张额外的表,可以有以下好处 (1)表中的列很少: (2)新增属性时,不需要新增列.不会影响现有表的结构: (3)存储的字段内容不会为空值. 缺点:(1)查询语句变得更加复杂: (2)使用EAV设计后,需要放弃传统的数据库设计所带来的方便之处,比如:无法保障数据完整性: (3)无法使用SQL的数据类型,比如对日期.金钱等格式内容都只能保持为字符串类型: (4)无法确保引用

目标:引用多个父表 反模式:使用多用途外键.这种设计也叫做多态关联,或者杂乱关联. 多态关联和EAV有着相似的特征:元数据对象的名字是存储在字符串中的. 在多态关联中,父表的名字是存储在Issue_Type单独一列中,有时候这样的设计被称作:混合数据与原数据. 查询示例: select * from A as a               left join B as b on a.xId=b.Id and a.xType='b'               lefe join C as c

目标:存储多值属性 反模式:创建多个列.比如一个人具有多个电话号码.座机号码.手机号码等. 1.查询:多个列的话,查询时可能不得不用IN,或者多个OR: 2.添加.删除时确保唯一性.判断是否有值:这些都很麻烦: 3.字段的列数无法确定具体数量. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.应该支持的动态列的数量是多少? 2.如何才能在SQL查询中同时查询多列? 合理使用反模式: 在默写情况下,一个属性可能有固定数量的候选值,并且他们的存储位置和顺序都是固定的.这样的话,可以使用反模式.

目标:支持可扩展性.优化数据库的结构来提升查询的性能以及支持表的平滑扩展. 反模式:克隆表与克隆列 1.将一张很长的表拆分成多张较小的表,使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名. 2.将一个列拆分成多个之列,使用别的列中的不同值给拆分出来的列命名. 为了达到减少每张表记录数的目的,你不得不创建一些有很多列的表,或者创建很多很多表.但是在2个方案中, 你会发现随着数据量的增长,会有越来越多的表或者列. 缺点:(1)不断产生新的表.要将数据拆分到不同的表中,需要一个规则来定义哪些数据属

目标:使用小数取代整数 反模式:使用Float类型 根据IEEE754标识,float类型使用二进制格式编码实数数据. 缺点:(1)舍入的必要性: 并不是所有的十进制中描述的信息都能使用二进制存储,处于一些必要的因素, 浮点数通常是舍入到了一个非常接近的值.                   举例:select rate from A where id=123   --Result:59.95                           select * from A where ra

目标:限定列的有效值,将一列的有效字段值约束在一个固定的集合中.类似于数据字典. 反模式:在列定义上指定可选值 1. 对某一列定义一个检查约束项,这个约束不允许往列中插入或者更新任何会导致约束失败的值:            create table Bugs(status varchar(20) check(status in('new','in progress','fixed'))). 2.使用域或者用户自定义类型(UDT)等方法.         3.使用触发器:编写一个触发器,当修改指

目标:存储图片或其他多媒体大文件 反模式:图片存储在数据库外的文件系统中,数据库表中存储文件的对应的路径和名称. 缺点:     1.文件不支持Delete操作.使用SQL语句删除一条记录时,对应的文件不会被删除,需要使用额外的程序来操作.     2.文件不支持事务隔离        3.文件不支持回滚操作        4.文件不支持数据库备份工具:备份工具不知道如何将通过路径引用的哪些文件也包含在备份操作当中.     5.文件不支持sql的访问权限设置     6.文件不是sql数据类型

目标:优化性能 改善性能最好的技术就是在数据库中合理地使用索引.  索引也是数据结构,它能使数据库将指定列中的某个值快速定位在相应的行. 反模式:无规划的使用索引 1.不使用索引或索引不足 2.使用了太多的索引或一些无效的索引 (1)大多数数据库会自动地位主键建立索引,因此额外再定义一个索引就是冗余. 这个额外的索引并无任何好处,它只会成为额外的开销. (2)字符串索引很大,而且也不太可能对它进行全匹配查找. (3)使用组合索引是一个很好的选择,但是大部分创建的组合索引都是冗余或者很少使用. 组

目标:辨别并使用Null值 反模式:将Null值作为普通的值,反之亦然 1.在表达式中使用Null: Null值与空字符串是不一样的,Null值参与任何的加.减.乘.除等其他运算,结果都是Null: Null值与False也不同.And.Or和Not三个bool操作如果设计Null,结果很迷惑. 2.搜索运行为空的列:任何与Null的比较逗返回“未知”,既不是True,也不是False. 在Where表达式中只能使用 Is Null 或者 Is Not Null,其他操作都查询不到结果. 3.不

目标:查询得到每组的max(或者min等其他聚合函数)值,并且得到这个行的其他字段 反模式:引用非分组列 单值规则:跟在Select之后的选择列表中的每一列,对于每个分组来说都必须返回且仅返回一直值. select ProductId,Max(DateReported) as Latest from Bugs  as b Join BugProducts  as bp on b.BugId = bp.BugId Group by ProductId; 在Group By字句中出现的列能够保证他们

目标:随机排序,使用高效的SQL语句查询获取随机数据样本. 反模式:使用RAND()随机函数 SELECT * FROM Employees AS e ORDER BY RAND() Limit 1 缺点:无法利用索引,每次选择的时候都不同且不可预测.进行全表遍历,性能极差. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.在SQL中,返回一个随机行速度非常慢: 2.要获取所有的记录然后随机一个.要如何增加程序可使用的内存大小? 3.有些列出现的频率比别的列要高一些,这个随机算法不是很随机.

目标:全文搜索 使用SQL搜索关键字,同时保证快速和精确,依旧是相当地困难. SQL的一个基本原理(以及SQL所继承的关系原理)就是一列中的单个数据是原子性的. 反模式:模式匹配 使用Like 或者正则表达式. 缺点:(1)无法使用索引,进行全表遍历,非常耗时,性能极低. (2)有时候会返回医疗之外的结果.select * from bugs where description like '%one%', 返回结果可能是money.prone.lonely. 正则表达式可能会为单词边界提供一个模

目标:减少SQL查询数据,避免使用一条SQL语句解决复杂问题 反模式:视图使用一步操作,单个SQL语句解决复杂问题 使用一个查询来获得所有结果的最常见后果就是产生了一个笛卡尔积.导致查询性能降低. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.为什么我的求和.技术返回的结果异常地大? 2.我一整天都在和整个变态的查询语句做斗争.SQL并不是那么的难写,如果你和单条SQL查询纠结了很长时间, 应该重新考虑实现方式. 3.试试再加一个Distinct去除重复数据. 合理使用反模式:…… 解决方

目标:减少输入 反模式:捷径会让你迷失方向 使用通配符和未命名的列能够达到减少输入的目的,但是这个习惯会带来一些危害. 1.破坏代码重构:增加一列后,使用隐式的Insert插入语句报错: 2.查询中使用通配符,影响性能和扩展性.大量数据在网络之间传输,可能会造成阻塞. 如何识别反模式:当出现以下情况时,可能是反模式 1.程序由于还使用老的列名而挂掉. 改变了数据库里的一张表,添加.删除.重命名列,或者改变列的顺序.但没能更新全部使用到这张表的代码. 2.花了几天时间终于找到了网络的瓶颈,终于减小