MySQL資料庫設計步驟

一，需求分析（可拓展性設計）包括：資料儲存需求，資料處理需求，安全性設計，完整性設計，資料生命週期等等...

二，資料庫邏輯設計

1，資料庫設計正規化（解決資料冗餘和資料維護異常問題）

第一正規化：所有框架都只具有單一屬性，每一列都不可拆分

單一屬性的列是由基本的資料型別所構成的

設計出來的表都是簡單的二維表

第二正規化：要求乙個表中只具有乙個業務主鍵

第三正規化：每乙個非主屬性既不部分依賴於也不傳遞於業務主鍵，在第二正規化的基礎上消除了非主屬性對主屬性的依賴傳遞

2，反正規化化設計：首先關聯的表越多效能越差，其次由於正規化化設計避免了資料冗餘，考慮一種情況：如果存在使用者下單，那麼商品資訊與使用者資訊都要關聯去查的話，如果使用者資訊改變了，那麼訂單資訊也就改變了。所以反正規化化設計允許存在少量的資料冗餘，空間換時間。

3，正規化化設計和反正規化化設計優缺點

正規化化設計優點：1，減少資料冗餘，資料表更新快體積小 2，正規化化更新操作比反正規化化更新快 3，資料庫表通常比反正規化化小

正規化化設計缺點：1，對於查詢需要對多個表進行關聯 2，更難進行索引優化

反正規化化設計優點：1，減少表關聯 2，更好的進行索引優化

三，資料庫物理設計

1.資料庫物理設計涉及的內容：1，定義資料庫，表及字段的命名規範 2，選擇合適的儲存引擎 3，為表中的字段選擇合適的資料型別 4，建立資料庫結構

定義資料庫，表及字段的命名規範：1，資料庫表及字段的命名要遵守可讀性原則，表意性原則，長名原則

選擇合適的儲存引擎：

2.資料型別的選擇

如何選擇正確的整數型別：

如何正確的選擇實數型別：

如何選擇varchar和char型別

varchar型別的儲存特點：

varchar用於儲存變長字串，只占用必要的儲存空間。列的最大長度小於255則只占用乙個額外位元組用於記錄字串長度，列的最大長度大於255則要占用兩個額外位元組用於記錄字串長度。

varchar長度選擇問題：

使用最小的符合需求的長度（需要根據業務需求來定），varchar(5)和varchar(200)儲存mysql字串效能不同

varchar的適用場景：字串列的最大長度比平均長度大很多，字串列很少被更新（列被更新就會改變字串的長度，會造成很多儲存碎片），使用了多位元組字符集儲存字串（utf8）

char型別的適用場景：適合儲存長度近似的值，短字串以及經常更新的字串列

3.如何儲存日期資料

datetime型別：

與時區無關，占用8個位元組的儲存空間，時間範圍1000-01-01 00:00:00 到 9999-12-31 23:59:59

timestamp型別：

儲存了由格林尼治時間2023年1月1日到當前時間的秒數，以yyyy-mm-dd hh:mm:ss.[.fraction]的格式顯示，占用4個位元組。時間範圍1970-01-01 到 2038-01-19。timestamp型別依賴於所指定的地區，在行的資料修改時自動修改timestamp列的值。

date型別和time型別：

把日期部分儲存為字串（至少要8個位元組），使用int型別來儲存（4個位元組），使用datetime型別來儲存（8個位元組）

date型別優點：占用的位元組數比使用字串，datetime,int儲存要少，使用date型別只需要3個位元組；使用date型別還可以利用日期時間函式進行日期之間的計算，date型別用於儲存1000-01-01到9999-12-31之間的日期；time型別儲存時間資料格式為hh:mm:ss

儲存日期時間資料的注意事項：

不要使用字串型別來儲存日期時間資料（日期時間型別通常比字串占用的儲存空間小，日期時間型別在進行查詢過濾時可以利用日期來進行對比）不要使用字串型別來儲存日期時間資料，使用int儲存日期時間不如使用timestamp