数据库设计中常见表结构分析

一、树型关系的数据表

不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据，例如常见的类别表，即一个大类，下面有若干个子类，某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定，用户希望可以在任意类别下添加新的子类，或者删除某个类别和其下的所有子类，而且预计以后其数量会逐步增长，此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。

设计结构：

这样设计的好处就是遍历方便，只需要一个检索即可，通过设置type_layer即可设定遍历顺序，000000为3层，若要求多则可增加，每一层允许最多99个子类。010101表示为第三层。

检索过程：SELECT * FROM Type_table_2 ORDER BY type_layer

列出记录集如下：

type_id 　　type_name 　　type_father 　　type_layer
1 　　　　　　总类别 　　　　　  0 　　　000000
2 　　　　　　类别1 　　　　　　1　　　 010000
3 　　　　　　类别1.1 　　　　　 2 　　   010100
4 　　　　　　类别1.2 　　　　　 2 　　   010200
5 　　　　　　类别2 　　　　　　1　　　 020000
6 　　　　　　类别2.1 　　　　　 5 　　   020100
7 　　　　　　类别3 　　　　　　1 　　　030000
8 　　　　　　类别3.1 　　　　　 7 　　   030100
9 　　　　　　类别3.2 　　　　　 7 　　   030200
10 　　　　　 类别1.1.1 　　　　  3　　　010101
……　　　　

二、商品信息表的设计（如何使数据表的属性可扩展）

假设你是一家百货公司电脑部的开发人员，某天老板要求你为公司开发一套网上电子商务平台，该百货公司有数千种商品出售，不过目前仅打算先在网上销售数十种方便运输的商品，当然，以后可能会陆续在该电子商务平台上增加新的商品出售。现在开始进行该平台数据库的商品信息表的设计。每种出售的商品都会有相同的属性，如商品编号，商品名称，商品所属类别，相关信息，供货厂商，内含件数，库存，进货价，销售价，优惠价。

商品类型表(Wares_type)

供货厂商表(Wares_provider)

商品信息表(Wares_info)

你拿着这3个表给老板检查，老板希望能够再添加一个商品图片的字段，不过只有一部分商品有图片。OK，你在商品信息表(Wares_info)中增加了一个haspic的BOOL型字段，然后再建了一个新表——商品图片表(Wares_pic)：

商品图片表(Wares_pic)

程序开发完成后，完全满足老板目前的要求，于是正式启用。一段时间后，老板打算在这套平台上推出新的商品销售，其中，某类商品全部都需添加“长度”的属性。第一轮折腾来了……当然，你按照添加商品图片表的老方法，在商品信息表(Wares_info)中增加了一个haslength的BOOL型字段，又建了一个新表——商品长度表(Wares_length)：

商品长度表(Wares_length)

刚刚改完没多久，老板又打算上一批新的商品，这次某类商品全部需要添加“宽度”的属性。你咬了咬牙，又照方抓药，添加了商品宽度表(Wares_width)。又过了一段时间，老板新上的商品中有一些需要添加“高度”的属性，你是不是开始觉得你所设计的数据库按照这种方式增长下去，很快就能变成一个迷宫呢？那么，有没有什么办法遏制这种不可预见性，但却类似重复的数据库膨胀呢？我在阅读《敏捷软件开发：原则、模式与实践》中发现作者举过类似的例子：7.3　“Copy”程序。其中，我非常赞同敏捷软件开发这个观点：在最初几乎不进行预先设计，但是一旦需求发生变化，此时作为一名追求卓越的程序员，应该从头审查整个架构设计，在此次修改中设计出能够满足日后类似修改的系统架构。下面是我在需要添加“长度”的属性时所提供的修改方案：

去掉商品信息表(Wares_info)中的haspic字段，添加商品额外属性表(Wares_ex_property)和商品额外信息表(Wares_ex_info)2个表来完成添加新属性的功能。

商品额外属性表(Wares_ex_property)

商品额外信息表(Wares_ex_info)

在商品额外属性表(Wares_ex_property)中添加2条记录：
ex_pid p_name
1 商品图片
2 商品长度

再在整个电子商务平台的后台管理功能中追加一项商品额外属性管理的功能，以后添加新的商品时出现新的属性，只需利用该功能往商品额外属性表(Wares_ex_property)中添加一条记录即可。

三、多用户及其权限管理的设计

要求：该数据库管理软件的系统管理员可以自行添加新用户，修改已有用户的权限，删除已有用户。

首先，分析用户需求，列出该数据库管理软件所有需要实现的功能；然后，根据一定的联系对这些功能进行分类，即把某类用户需使用的功能归为一类；

功能表(Function_table)

用户组表(User_group)

用户表(User_table)

采用这种用户组的架构设计，当需要添加新用户时，只需指定新用户所属的用户组；当以后系统需要添加新功能或对旧有功能权限进行修改时，只用操作功能表和用户组表的记录，原有用户的功能即可相应随之变化。

四、简洁的批量m:n设计

碰到m:n的关系，一般都是建立3个表，m一个，n一个，m:n一个。但是，m:n有时会遇到批量处理的情况，例如到图书馆借书，一般都是允许用户同时借阅n本书，如果要求按批查询借阅记录，即列出某个用户某次借阅的所有书籍，该如何设计呢？让我们建好必须的3个表先：

书籍表(Book_table)

借阅用户表(Renter_table)

借阅记录表(Rent_log)

其中，同一次借阅的batch_no和该批第一条入库的rent_id相同。举例：假设当前最大rent_id是64，接着某用户一次借阅了3本书，则批量插入的3条借阅记录的batch_no都是65。之后另外一个用户租了一套碟，再插入出租记录的rent_id是68。采用这种设计，查询批量借阅的信息时，只需使用一条标准T_SQL的嵌套查询即可。

五、冗余数据的取舍

我原先所在的公司为了解决员工的工作餐，和附近的一家小餐馆联系，每天吃饭记账，费用按人数平摊，月底由公司现金结算，每个人每个月的工作餐费从工资中扣除。当然，每天吃饭的人员和人数都不是固定的，而且，由于每顿工作餐的所点的菜色不同，每顿的花费也不相同。例如，星期一中餐5人花费40元，晚餐2人花费20，星期二中餐6人花费36元，晚餐3人花费18元。为了方便计算每个人每个月的工作餐费，我写了一个简陋的就餐记账管理程序，数据库里有3个表：

员工表(Clerk_table)

每餐总表(Eatdata1)

就餐计费细表(Eatdata2)

其中，就餐计费细表(Eatdata2)的记录就是把每餐总表(Eatdata1)的一条记录按就餐员工平摊拆开，是个不折不扣的冗余表。当然，也可以把每餐总表(Eatdata1)的部分字段合并到就餐计费细表(Eatdata2)中，这样每餐总表(Eatdata1)就成了冗余表，不过这样所设计出来的就餐计费细表重复数据更多，相比来说还是上面的方案好些。但是，就是就餐计费细表(Eatdata2)这个冗余表，在做每月每人餐费统计的时候，大大简化了编程的复杂度，只用类似这么一条查询语句即可统计出每人每月的寄餐次数和餐费总帐：

SELECT clerk_name AS personname,COUNT(c_id) as eattimes,SUM(price) AS ptprice FROM Eatdata2 JOIN Clerk_tabsle ON (c_id=clerk_id) JOIN eatdata1 ON (totleid=tid) WHERE eat_date>=CONVERT(datetime,‘"&the_date&"‘) AND eat_date<DATEADD(month,1,CONVERT(datetime,‘"&the_date&"‘)) GROUP BY c_id

想象一下，如果不用这个冗余表，每次统计每人每月的餐费总帐时会多麻烦，程序效率也够呛。那么，到底什么时候可以增加一定的冗余数据呢？我认为有2个原则：

1、用户的整体需求。当用户更多的关注于，对数据库的规范记录按一定的算法进行处理后，再列出的数据。如果该算法可以直接利用后台数据库系统的内嵌函数来完成，此时可以适当的增加冗余字段，甚至冗余表来保存这些经过算法处理后的数据。要知道，对于大批量数据的查询，修改或删除，后台数据库系统的效率远远高于我们自己编写的代码。

2、简化开发的复杂度。现代软件开发，实现同样的功能，方法有很多。尽管不必要求程序员精通绝大部分的开发工具和平台，但是还是需要了解哪种方法搭配哪种开发工具的程序更简洁，效率更高一些。冗余数据的本质就是用空间换时间，尤其是目前硬件的发展远远高于软件，所以适当的冗余是可以接受的。不过我还是在最后再强调一下：不要过多的依赖平台和开发工具的特性来简化开发，这个度要是没把握好的话，后期维护升级会栽大跟头的。
参考：https://www.cnblogs.com/hoojjack/p/4705830.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/zheng123/p/11334390.html