在应用环境中如何构造最优的数据库模式（3）

3. 选择键和索引(数据库逻辑设计)

键选择原则：

1) 键设计4 原则

为关联字段创建外键。

所有的键都必须唯一。

避免使用复合键。

外键总是关联唯一的键字段。

2) 使用系统生成的主键

设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。

3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)

在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。

4) 可选键有时可做主键

把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。

索引使用原则：

索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95％的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。

1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。

2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。

3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段(有很多字符)，这样作会让索引占用太多的存储空间。

4) 不要索引常用的小型表

不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。

4. 数据完整性设计(数据库逻辑设计)

1) 完整性实现机制：

实体完整性：主键

参照完整性：

父表中删除数据：级联删除;受限删除;置空值

父表中插入数据：受限插入;递归插入

父表中更新数据：级联更新;受限更新;置空值

DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制

用户定义完整性：

NOT NULL;CHECK;触发器

2) 用约束而非商务规则强制数据完整性

采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键)的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。

3) 强制指示完整性

在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。

4) 使用查找控制数据完整性

控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。

5) 采用视图

为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

5. 其他设计技巧

1) 避免使用触发器

触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。

2) 使用常用英语(或者其他任何语言)而不要使用编码

在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。

3) 保存常用信息

让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复(对Access)、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。

4) 包含版本机制

在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。

5) 编制文档

对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。

采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。

对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。

6)测试、测试、反复测试

建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。

7) 检查设计

在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。