糟糕的数据库设计，让我只能吐槽！ (吐槽数据库)

随着科技的快速发展，数据已经成为现代社会最为重要的资源之一。数据以各种形式存在于我们的日常活动中，例如：撰写邮件、分享照片、发布帖子、在线购物等等。因此，当数据库的设计不好时，它将影响整个业务过程，从而影响数据质量和数据安全。在此，我想要分享一些关于糟糕的数据库设计的经验，让我们看看究竟是什么让我只能吐槽。

糟糕的表设计

在关系型数据库中，表是由行和列组成的。表设计包括定义表、定义列和定义每个列的数据类型等。通常，糟糕的表设计是由以下情况引起的：

1.重复定义：表中可能存在多个具有相同数据类型和含义的列。这不仅会占用数据库空间，而且还会降低数据检索的效率。

2.过于简单：表中可能没有足够的列去描述实体之间的关系。这会导致需要另外的查询去获取额外信息并进行关联，增加了额外的查询时间。

3.过于复杂：表中可能含有过多的列，难以管理和查询，并且较难理解实体之间的关系。这会尤其在数据量非常大，在查询时极为缓慢。

糟糕的列设计

列（字段）是表中最基本的元素，用于存储数据。列设计包括列名、数据类型、长度、约束条件等。通常，糟糕的列设计是由以下情况引起的：

1.命名无规则：列名应遵循一定的规则，方便管理和查询，并且要具有说明独立性。

2.数据类型不匹配：列的数据类型应该正确，否则可能会导致错误或数据类型强制转换，使性能大大降低。

3.数据长度过长或过短：列的长度应该匹配数据类型，保证数据的完整性。

4.约束设置不当：约束应该正确设置，否则可能会导致数据不一致，报错等问题。例如主键、外键、唯一索引、检查条件等。

糟糕的索引设计

索引是用于提高数据库检索速度的一种方法。索引设计应始终遵循以下原则：

1.正确的索引选择：决定使用哪种类型的索引，如B树，B+树或哈希表索引。

2.正确使用索引：索引应用于最常用的查询条件和最复杂的查询操作。只有在需要时才使用索引。因为索引越多，在插入、修改、删除时，需要更新的索引越多，执行时间就会变得更慢。

3.避免在大型表中使用索引：在大型表中无论如何使用都会增加查询时间，并且可能消耗大量的硬盘空间。

4.优化SELECT语句：只返回所需的列。这样可以减少I/O读操作，加快速度。`SELECT *`应尽可能避免使用。

糟糕的性能问题设计

性能问题设计主要包括以下问题：

1.表关联问题：为了减少数据库查询次数，通常会将相关表进行关联。在此过程中，如果关联的表所涉及的数据量过大，则查询性能将受到影响。

2.存储过程问题：存储过程可以有效地减少数据库的数据传输，提高查询效率。然而，一个糟糕的存储过程设计可能会导致查询时间变长。

数据库管理员的责任

数据库管理员负责监控数据库，确保数据库顺畅运行。因此，数据库管理员应该注意以下几点：

1.规范数据库设计：数据库管理员应确保合理的表、列、索引和存储过程的设计，并且能够根据业务规则优化一些常见的sql语句。

2.性能监视：数据库管理员应尽可能减少查询时间，以获得更佳的查询性能。此外，管理员应监视SQL语句并对其进行适当的优化。

3.数据安全：数据库管理员应确保数据库安全，包括备份、恢复、访问控制和数据加密。

糟糕的数据库设计可能会导致性能缓慢、服务中断、数据不一致等问题。因此，设计数据库时需要遵循应该遵循一些原则，例如：表的设计应该规范，列的设计需要匹配正确的数据类型和长度，同时还要界定正确的约束规则；索引的使用应考虑方便查找性能和查询性能，以及要遵循适当的存储过程设计。

在数据库设计和管理方面，所有相关工作人员都应始终关注数据安全和数据完整性，以确保系统稳定和性能维护。