初学后端，如何做好表结构设计？
前言
最近有不少前端和测试转Go的朋友在交流群里聊：如何做好表结构设计？
大家关心的问题阳哥必须整理出来，希望对大家有帮助。
先说结论
这篇文章介绍了设计数据库表结构应该考虑的4个方面，还有优雅设计的6个原则，举了一个例子分享了我的设计思路，为了提高性能我们也要从多方面考虑缓存问题。
收获最大的还是和大家的交流讨论，总结一下：
- 首先，一定要先搞清楚业务需求。比如我的例子中，如果不需要灵活设置，完全可以写到配置文件中，并不需要单独设计外键。主表中直接保存各种筛选标签名称（注意维护的问题，要考虑到数据一致性）
- 数据库表结构设计一定考虑数据量和并发量，我的例子中如果数据量小，可以适当做冗余设计，降低业务复杂度。
4个方面
设计数据库表结构需要考虑到以下4个方面：
-
数据库范式：通常情况下，我们希望表的数据符合某种范式，这可以保证数据的完整性和一致性。例如，第一范式要求表的每个属性都是原子性的，第二范式要求每个非主键属性完全依赖于主键，第三范式要求每个非主键属性不依赖于其他非主键属性。
-
实体关系模型（ER模型）：我们需要先根据实际情况画出实体关系模型，然后再将其转化为数据库表结构。实体关系模型通常包括实体、属性、关系等要素，我们需要将它们转化为表的形式。
-
数据库性能：我们需要考虑到数据库的性能问题，包括表的大小、索引的使用、查询语句的优化等。
-
数据库安全：我们需要考虑到数据库的安全问题，包括表的权限、用户角色的设置等。
设计原则
在设计数据库表结构时，可以参考以下几个优雅的设计原则：
-
简单明了：表结构应该简单明了，避免过度复杂化。
-
一致性：表结构应该保持一致性，例如命名规范、数据类型等。
-
规范化：尽可能将表规范化，避免数据冗余和不一致性。
-
性能：表结构应该考虑到性能问题，例如使用适当的索引、避免全表扫描等。
-
安全：表结构应该考虑到安全问题，例如合理设置权限、避免SQL注入等。
-
扩展性：表结构应该具有一定的扩展性，例如预留字段、可扩展的关系等。
最后，需要提醒的是，优雅的数据库表结构需要在实践中不断迭代和优化，不断满足实际需求和新的挑战。
下面举个示例让大家更好的理解如何设计表结构，如何引入内存，有哪些优化思路：
问题描述
如上图所示，红框中的视频筛选标签，应该怎么设计数据库表结构？除了前台筛选，还想支持在管理后台灵活配置这些筛选标签。
这是一个很好的应用场景，大家可以先自己想一下。不要着急看我的方案。
需求分析
- 可以根据红框的标签筛选视频
- 其中综合标签比较特殊，和类型、地区、年份、演员等不一样
- 综合是根据业务逻辑取值，并不需要入库
- 类型、地区、年份、演员等需要入库
- 设计表结构时要考虑到：
- 方便获取标签信息，方便把标签信息缓存处理
- 方便根据标签筛选视频，方便我们写后续的业务逻辑
设计思路
- 综合标签可以写到配置文件中（或者写在前端），这些信息不需要灵活配置，所以不需要保存到数据库中
- 类型、地区、年份、演员都设计单独的表
- 视频表中设计标签表的外键，方便视频列表筛选取值
- 标签信息写入缓存，提高接口响应速度
- 类型、地区、年份、演员表也要支持对数据排序，方便后期管理维护
表结构设计
视频表
| 字段 | 注释 |
|---|---|
| id | 视频主键id |
| type_id | 类型表外键id |
| area_id | 地区表外键id |
| year_id | 年份外键id |
| actor_id | 演员外键id |
其他和视频直接相关的字段（比如名称）我就省略不写了
类型表
| 字段 | 注释 |
|---|---|
| id | 类型主键id |
| name | 类型名称 |
| sort | 排序字段 |
地区表
| 字段 | 注释 |
|---|---|
| id | 类型主键id |
| name | 类型名称 |
| sort | 排序字段 |
年份表
| 字段 | 注释 |
|---|---|
| id | 类型主键id |
| name | 类型名称 |
| sort | 排序字段 |
原以为年份字段不需要排序，要么是年份正序排列，要么是年份倒序排列，所以不需要sort字段。
仔细看了看需求，还有“10年代”还是需要灵活配置的呀~
演员表
| 字段 | 注释 |
|---|---|
| id | 类型主键id |
| name | 类型名称 |
| sort | 排序字段 |
表结构设计完了，别忘了缓存
缓存策略
首先这些不会频繁更新的筛选条件建议使用缓存：
- 比较常用的就是redis缓存
- 再进阶一点，如果你使用docker，可以把这些配置信息写入docker容器所在物理机的内存中，而不用请求其他节点的redis，进一步降低网络传输带来的耗时损耗
- 筛选条件这类配置信息，客户端和服务端可以约定一个更新缓存的机制，客户端直接缓存配置信息，进一步提高性能
列表数据自动缓存
目前很多框架都是支持自动缓存处理的，比如goframe和go-zero
goframe
可以使用ORM链式操作-查询缓存
示例代码：
package main
import (
"time"
"github.com/gogf/gf/v2/database/gdb"
"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
"github.com/gogf/gf/v2/os/gctx"
)
func main() {
var (
db = g.DB()
ctx = gctx.New()
)
// 开启调试模式，以便于记录所有执行的SQL
db.SetDebug(true)
// 写入测试数据
_, err := g.Model("user").Ctx(ctx).Data(g.Map{
"name": "xxx",
"site": "https://xxx.org",
}).Insert()
// 执行2次查询并将查询结果缓存1小时，并可执行缓存名称(可选)
for i := 0; i < 2; i++ {
r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: time.Hour,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Where("uid", 1).One()
g.Log().Debug(ctx, r.Map())
}
// 执行更新操作，并清理指定名称的查询缓存
_, err = g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: -1,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update()
if err != nil {
g.Log().Fatal(ctx, err)
}
// 再次执行查询，启用查询缓存特性
r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{
Duration: time.Hour,
Name: "vip-user",
Force: false,
}).Where("uid", 1).One()
g.Log().Debug(ctx, r.Map())
}
go-zero
官方都做了详细的介绍，不作为本文的重点。
讨论
这篇文章首发在我的公众号《如何做好表结构设计？》，引起了大家的讨论。
也和大家分享一下：
Q1 冗余设计和一致性问题
提问： 一个表里做了这么多外键，如果我要查各自的名称，势必要关联4张表，对于这种存在多外键关联的这种表，要不要做冗余呢(直接在主表里冗余各自的名称字段)？要是保证一致性的话，就势必会影响性能，如果做冗余的话，又无法保证一致性
回答：
你看文章的上下文应该知道，文章想解决的是视频列表筛选问题。
你提到的这个场景是在视频详情信息中，如果要展示这些外键的名称怎么设计更好。
我的建议是这样的：
- 根据需求可以做适当冗余，比如你的主表信息量不大，配置信息修改后同步修改冗余字段的成本并不高。
- 或者像我文章中写的不做冗余设计，但是会把外键信息缓存，业务查询从缓存中取值。
- 或者将视频详情的查询结果整体进行缓存
还是看具体需求，如果这些筛选信息不变化或者不需要手工管理，甚至不需要设计表，直接写死在代码的配置文件中也可以。进一步降低DB压力，提高性能。
Q2 why设计外键？
提问：为什么要设计外键关联？直接写到视频表中不就行了？这么设计的意义在哪里？
回答：
- 关键问题是想解决管理后台灵活配置
- 如果没有这个需求，我们可以直接把筛选条件以配置文件的方式写死在程序中，降低复杂度。
- 站在我的角度：这个功能的筛选条件变化并不会很大，所以很懂你的意思。也建议像我2.中的方案去做，去和产品经理拉扯喽~
总结
这篇文章介绍了设计数据库表结构应该考虑的4个方面，还有优雅设计的6个原则，举了一个例子分享了我的设计思路，为了提高性能我们也要从多方面考虑缓存问题。
收获最大的还是和大家的交流讨论，总结一下：
- 首先，一定要先搞清楚业务需求。比如我的例子中，如果不需要灵活设置，完全可以写到配置文件中，并不需要单独设计外键。主表中直接保存各种筛选标签名称（注意维护的问题，要考虑到数据一致性）
- 数据库表结构设计一定考虑数据量和并发量，我的例子中如果数据量小，可以适当做冗余设计，降低业务复杂度
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