标签：数据库设计的重要架构 (数据库中的架构)

随着信息化程度的不断提高，数据库已经成为了企业管理和应用系统重要的支撑平台。数据库设计是创建一个结构化数据的过程，其目的是为应用程序提供确定和有组织的数据访问协议。是指在进行数据库设计时必须考虑的一些基本原则和关键步骤。 1. 数据库架构设计 数据库架构是数据库设计中最基础的一个概念，它是指数据库系统在逻辑上的整体结构和组成方式。在一个大型企业系统中，数据库可能会包含成百上千个表，因此必须按照逻辑层次结构将数据组织成多个子系统。这样设计可以降低数据之间的耦合度，因此是保证系统稳定性和可维护性的重要手段。 2. 数据模型设计 在数据库设计过程中，数据模型设计是更具有实际意义的一个环节。数据模型是指数据结构的图形或符号表示，它将数据和数据之间的关系以一种抽象化的方式表示出来。数据模型是数据库设计的基础，因为一个好的数据模型可以有效地表达数据之间的关系，从而使得数据库更加易于使用和管理。 3. 数据库范式设计 范式是数据库设计中非常重要的概念，它指的是一种规范化的数据结构。在数据库设计中，我们可以采用不同的范式来设计数据库，以达到更佳的数据库性能和有效性。 之一范式：不允许一个实体中出现重复的数据项。 第二范式：实体中所有属性都要依赖于主键。 第三范式：实体中所有非主键属性都要直接依赖于主键。 4. 数据库安全性设计 数据库安全性设计是一项不容忽视的工作，它是保证数据安全性的关键。在设计过程中，应该将安全性考虑到数据库的整体设计中。数据库的安全性设计包括以下几个方面： 数据加密：采用先进的加密算法来保障数据的安全性。 用户授权：建立严格的用户角色和权限机制，确保每个用户只能访问其所需的数据。 故障恢复：及时备份数据，以防止数据遭受失误或恶意删除等事件的影响。 5. 性能优化设计 性能方面是数据库设计过程中的另一个关键任务。在设计数据库时，应该考虑到数据库的性能问题，以确保正常运行。数据库性能优化的主要方法包括： 查询优化：合理利用索引和数据聚合技术来优化数据库查询性能。 磁盘 I/O 优化：根据数据读写比例调整磁盘存储的方式，以优化数据的访问和处理。 内存管理：尽可能的利用内存来提升查询和处理的速度。 综上所述，包括数据库架构设计、数据模型设计、数据库范式设计、数据库安全性设计以及性能优化设计等方面。只有在充分考虑这些要素，才能设计出与实际需求相符的数据库。 相关问题拓展阅读： 数据库架构选型与落地，看这篇就够了 数据库架构选型与落地，看这篇就够了 随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的 磁盘 、 IO 、 系统开销 ，甚至 性能 上的瓶颈，而单台服务器的 资源终究是有限 的。 因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的 健壮性 ， 安全性 ， 扩展性 提出了更高的要求。 以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。 数据库会面临什么样的挑战呢？ 业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。 为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。 将数据库的写操作和读操作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。 这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读操作的场景。 因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以 切换为主库提供写入 ，所以这个架构也可以提高数据库系统的 安全性 和 可用性 ； 优点： 缺点： 在数据库遇到 IO瓶颈 过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由 热点业务 的 密集IO请求 影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫 业务分库 。 优点： 缺点： 在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。 这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限）。 所以水平分哗槐尺表主要还是针对 数据量较大 ，整体业务 请求量较低 的场景。 优点： 缺点： 四、分库分表 在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。 所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据不同。 分库分表能够有效地缓解单机和单库的 性能瓶颈和压力 ，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。 优点： 缺点： 注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈 。 分片方式都有什么呢？ RANGE（范围分片） 将业务表中的某个 关键字段排序 后，按照顺序从0到10000一个表，10001到20230一个表。最常见的就是 按照时间切分 （月表、年表）。 比如将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流明睁逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。 优点： 缺点： HASH（哈希分片） 将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后 hash取模 ，分配到不同的数据表或者数据库上。 优点： 缺点： 讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此， 我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构 。 那么，我们应该如何选择数据库架构呢？ 虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。 混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。 1、对事务支持 分库分表后（无论是垂直还是水平拆分乱高），就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务）；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（TCC、SAGA）。 2、多库结果并...