◆ 簡 介
在您開始閱讀這篇文章之前，我得明確地告訴您，我並不是一個數據庫設計領域的大師。以下列出的 11 點是我對自己在平時項目實踐和閱讀中學習到的經驗總結出來的個人見解。我個人認爲它們對我的數據庫設計提供了很大的幫助。實屬一家之言，歡迎拍磚 : )
我之所以寫下這篇這麼完整的文章是因爲，很多開發者一參與到數據庫設計，就會很自然地把 “三範式” 當作銀彈一樣來使用。他們往往認爲遵循這個規範就是數據庫設計的唯一標準。由於這種心態，他們往往儘管一路碰壁也會堅持把項目做下去。
如果你對 “三範式” 不清楚，請點擊這裏（FQ）一步一步的瞭解什麼是“三範式”。
大家都說標準規範是重要的指導方針並且也這麼做着，但是把它當作石頭上的一塊標記來記着（死記硬背）還是會帶來麻煩的。以下 11 點是我在數據庫設計時最優先考慮的規則。
◆ 規則 1：弄清楚將要開發的應用程序是什麼性質的（OLTP 還是 OPAP）？
當你要開始設計一個數據庫的時候，你應該首先要分析出你爲之設計的應用程序是什麼類型的，它是 “事務處理型”（Transactional） 的還是 “分析型” （Analytical）的？你會發現許多開發人員採用標準化做法去設計數據庫，而不考慮目標程序是什麼類型的，這樣做出來的程序很快就會陷入性能、客戶定製化的問題當中。正如前面所說的，這裏有兩種應用程序類型， “基於事務處理” 和 “基於分析”，下面讓我們來了解一下這兩種類型究竟說的是什麼意思。
事務處理型：這種類型的應用程序，你的最終用戶更關注數據的增查改刪（CRUD，Creating/Reading/Updating/Deleting）。這種類型更加官方的叫法是 “OLTP” 。
分析型：這種類型的應用程序，你的最終用戶更關注數據分析、報表、趨勢預測等等功能。這一類的數據庫的 “插入” 和 “更新” 操作相對來說是比較少的。它們主要的目的是更加快速地查詢、分析數據。這種類型更加官方的叫法是 “OLAP” 。
那麼換句話說，如果你認爲插入、更新、刪除數據這些操作在你的程序中更爲突出的話，那就設計一個規範化的表否則的話就去創建一個扁平的、不規範化的數據庫結構。
以下這個簡單的圖表顯示了像左邊 Names 和 Address 這樣的簡單規範化的表，怎麼通過應用不規範化結構來創建一個扁平的表結構。
◆ 規則 2：將你的數據按照邏輯意義分成不同的塊，讓事情做起來更簡單
這個規則其實就是 “三範式” 中的第一範式。違反這條規則的一個標誌就是，你的查詢使用了很多字符串解析函數
例如 substring、charindex 等等。若真如此，那就需要應用這條規則了。
比如你看到的下面圖片上有一個有學生名字的表，如果你想要查詢學生名字中包含“Koirala”，但不包含“Harisingh”的記錄，你可以想象一下你將會得到什麼樣的結果。
所以更好的做法是將這個字段拆分爲更深層次的邏輯分塊，以便我們的表數據寫起來更乾淨，以及優化查詢。
◆ 規則 3：不要過度使用 “規則 2”
開發者都是一羣很可愛的生物。如果你告訴他們這是一條解決問題的正路，他們就會一直這麼做下去，做到過了頭導致了一些不必要的後果。這也可以應用於我們剛剛在前面提到的規則2。當你考慮字段分解時，先暫停一下，並且問問你自己是否真的需要這麼做。正如所說的，分解應該是要符合邏輯的。
例如，你可以看到電話號碼這個字段，你很少會把電話號碼的 ISD 代碼單獨分開來操作（除非你的應用程序要求這麼做）。所以一個很明智的決定就是讓它保持原樣，否則這會帶來更多的問題。
◆ 規則 4：把重複、不統一的數據當成你最大的敵人來對待
集中那些重複的數據然後重構它們。我個人更加擔心的是這些重複數據帶來的混亂而不是它們佔用了多少磁盤空間。
例如下面這個圖表，你可以看到 "5th Standard" 和 "Fifth standard" 是一樣的意思，它們是重複數據。現在你可能會說是由於那些錄入者錄入了這些重複的數據或者是差勁的驗證程序沒有攔住，讓這些重複的數據進入到了你的系統。現在，如果你想導出一份將原本在用戶眼裏十分困惑的數據顯示爲不同實體數據的報告，該怎麼做呢？
解決方法之一是將這些數據完整地移到另外一個主表，然後通過外鍵引用過來。在下面這個圖表中你可以看到我們是如何創建一個名爲 “Standards”（課程級別） 的主表，然後同樣地使用簡單的外鍵連接過去。
◆ 規則 5：當心被分隔符分割的數據，它們違反了“字段不可再分”
前面的規則 2 即“第一範式”說的是避免 “重複組” 。下面這個圖表作爲其中的一個例子解釋了 “重複組”是什麼樣子的。如果你仔細的觀察 syllabus（課程） 這個字段，會發現在這一個字段裏實在是填充了太多的數據了。像這些字段就被稱爲 “重複組” 了。如果我們又得必須使用這些數據，那麼這些查詢將會十分複雜並且我也懷疑這些查詢會有性能問題。
這些被塞滿了分隔符的數據列需要特別注意，並且一個較好的辦法是將這些字段移到另外一個表中，使用外鍵連接過去，同樣地以便於更好的管理。
那麼，讓我們現在就應用規則2（第一範式） “避免重複組” 吧。你可以看到上面這個圖表，我創建了一個單獨的 syllabus（課程） 表，然後使用 “多對多” 關係將它與 subject（科目） 表關聯起來。
通過這個方法，主表（student 表）的 syllabus（課程） 字段就不再有重複數據和分隔符了。
◆ 規則 6：當心那些僅僅部分依賴主鍵的列
留心注意那些僅僅部分依賴主鍵的列。例如上面這個圖表，我們可以看到這個表的主鍵是 Roll No.+Standard。現在請仔細觀察 syllabus 字段，可以看到 syllabus（課程） 字段僅僅關聯（依賴） Standard（課程級別） 字段而不是直接地關聯（依賴）某個學生（Roll No. 字段）。
Syllabus（課程） 字段關聯的是學生正在學習的哪個課程級別（Standard 字段）而不是直接關聯到學生本身。那如果明天我們要更新教學大綱（課程）的話還要痛苦地爲每個同學也修改一下，這明顯是不符合邏輯的（不正常的做法）。更有意義的做法是將這些字段從這個表移到另外一個表，然後將它們與 Standard（課程級別）表關聯起來。
你可以看到我們是如何移動 syllabus（課程）字段並且同樣地附上 Standard 表。
這條規則只不過是 “三範式” 裏的 “第二範式”：“所有字段都必須完整地依賴主鍵而不是部分依賴”。
◆ 規則 7：仔細地選擇派生列
如果你正在開發一個 OLTP 型的應用程序，那強制不去使用派生字段會是一個很好的思路，除非有迫切的性能要求，比如經常需要求和、計算的 OLAP 程序，爲了性能，這些派生字段就有必要存在了。
通過上面的這個圖表，你可以看到 Average 字段是如何依賴 Marks 和 Subjects 字段的。這也是冗餘的一種形式。因此對於這樣的由其他字段得到的字段，需要思考一下它們是否真的有必要存在。
這個規則也被稱爲 “三範式” 裏的第三條：“不應該有依賴於非主鍵的列” 。 我的個人看法是不要盲目地運用這條規則，應該要看實際情況，冗餘數據並不總是壞的。如果冗餘數據是計算出來的，看看實際情況再來決定是否應用這第三範式。
◆ 規則 8：如果性能是關鍵，不要固執地去避免冗餘
不要把 “避免冗餘” 當作是一條絕對的規則去遵循。如果對性能有迫切的需求，考慮一下打破常規。常規情況下你需要做多個表的連接操作，而在非常規的情況下這樣的多表連接是會大大地降低性能的。
◆ 規則 9：多維數據是各種不同數據的聚合
OLAP 項目主要是解決多維數據問題。比如你可以看看下面這個圖表，你會想拿到每個國家、每個顧客、每段時期的銷售額情況。簡單的說你正在看的銷售額數據包含了三個維度的交叉。
爲這種情況做一個實際的設計是一個更好的辦法。簡單的說，你可以創建一個簡單的主要銷售表，它包含了銷售額字段，通過外鍵將其他所有不同維度的表連接起來。
◆ 規則 10：將那些具有“名值表”特點的表統一起來設計
很多次我都遇到過這種 “名值表” 。 “名值表” 意味着它有一些鍵，這些鍵被其他數據關聯着。比如下面這個圖表，你可以看到我們有 Currency（貨幣型）和 Country（國家）這兩張表。如果你仔細觀察你會發現實際上這些表都只有鍵和值。
對於這種表，創建一個主要的表，通過一個 Type（類型）字段來區分不同的數據將會更有意義。
◆ 規則 11：無限分級結構的數據，引用自己的主鍵作爲外鍵
我們會經常碰到一些無限父子分級結構的數據（樹形結構？）。例如考慮一個多級銷售方案的情況，一個銷售人員之下可以有多個銷售人員。注意到都是 “銷售人員” 。也就是說數據本身都是一種。但是層級不同。這時候我們可以引用自己的主鍵作爲外鍵來表達這種層級關係，從而達成目的。
這篇文章的用意不是叫大家不要遵循範式，而是叫大家不要盲目地遵循範式。根據你的項目性質和需要處理的數據類型來做出正確的選擇。
英文原文：11 Important Database designing rules
