21CTO导读：如果你正在设计数据库，那么让我们看一下您不想做的七件事情有哪些。
你的数据库设计太糟糕？没人告诉你这个原因是什么？它有两个原因：无知与冷漠。他们要么不知道这是不好的，要不根本不在乎。
作为15年的数据库专家，我看到太多形形色色的数据库设计，有好的，有不好的，大多数时间我想骂人。
每当我看到一个不太好的数据库设计时，我问我自己：这些数据怎么能得到如此不好的待遇呢？数据处理的时间可能长于代码，因此应该对其进行处理。
因此，我希望每位开发者能尊重数据库设计的过程。在本文中我尝试指出你做错了什么，相信你以后会感谢我的。
以下，是在数据库设计中你不愿意做的七件事。
1 自己动手
就像看牙科一样，数据库设计最好留给专业人士，而不是你自己去做的事情。我不在乎你是否能在最后用一个花哨的镜子拿到其中一个探头，你应该停止在嘴里塞一些锋利的东西。
不能因为你可以做某事，但并不意味着你就可以做好。如果之前你没有设计过数据库，那么就不要将任务的关键作为您的第一个项目，请出去聘请专家来帮助你。
我认为迪尔.伯特总结得很好，如下图：
2 没有表现期望（或者没有期望）
我参与了多个项目，根本没有任何绩效期望，直接投入生产环境时表现得“非常慢”。如果没有定义可接受的性能水平，在后面几个月中，你会很难放松。最终的结果是，我们虽然部署了系统，但是没有人会对这个过程感到满意。
如果没有对性能做预期，会在部署的早期就会出现一些令人头疼的问题。同样，如果你对性能有很大的期望，相信会遇到一些失望。如果你没有做任何的压力测试，有可能出现非预期的表现。
3 列设置的宽些，以防万一
我们也会经常看到数据类型被随意设置，似乎 它们无关紧要。
但是事实是（你可能在大学时被告知这一切）范围很重要。如果我们知道某个列的值可能值介于0到100,000之间，那么使用INT类型完全正常，不需要为该列设置成一个BIGINT数据类型。
为什么这很重要？BIGINT数据类型需要8个字节的存储空间，而INT只需要4个字节就可以。如果用了BIGINT，相当对于每行数据浪费4个字节。
嗯，听起来也不是很多，对吗？
那么，让我们思考一下，如果你的表有两百万行记录。将这些行乘以4个字节，就有800万字节或大约7.8MB的空间浪费。我知道听起来还不是很多，对吗？好吧，它加起来会很快。我只向你展示了一个列的一个例子，比如日期类型的字段如何？如果不需要在1900年之前或2079年之后的日期，那么使用SMALLDATETIME很可能更有用。哦，不要忘记这些字段可以编入索引，这些索引也会不必要地加宽。
我们总结以上这些原因，提醒大家选择正确的数据类型很重要。花点时间，努力在开始时把事情就做正确。
4 不检查外键作为索引的一部分
当然，我会假设你已经定义了外键。我见过不少数据库，几乎没有主键，外键，甚至没有定义任何索引。我不知道他们为什么这么做，但是人们肯定会找到这些问题。
如果你定义了外键，你应该评估，看看添加索引匹配外键是否有用，在一些情况下，这是有用的。
因此，应该将外键审核作为数据库设计的一部分。
5 索引每个列或不索引某个列
假设你已经设置了一些实际的性能要求，应该考虑建立索引。
大多数情况下，我看到数据库中使用太多的索引，这通常是使用索引工具引发的结果。大多数的文章都会提示你，索引是需要的，我们会创建十几个索引让一个查询运行得更快。
虽然索引非常适合帮助我们更快的读取数据，但它也会有一些副作用，会增加DUI（删除、更新、插入）语句的开销，如果表中的每个列都被添加了索引，那么任何数据插入表中时，都会增加系统的写入性能开销。
6 忘记数据质量
作为一名专业DBA，我知道我的角色一部分是专注于恢复。如果系统出现故障，我需要快速恢复数据，这是我关注的主要关键点。而数据库设计人员不用担心数据的恢复，而要把焦点关注在数据的完整性上来。
当你在设计数据时，需要确保考虑了数据质量。我们不能指望别人帮你这样做，想象一下，如果DBA期望其它人恢复数据，这是不可想象的事。事实上，我看到很多垃圾数据进入，垃圾出的数据库系统。
有很多方法强制执行某种类型的数据完整性。规范化范式只是一种方式，另一种方法是部署数据质量服务（网址：https://docs.microsoft.com/en- … -2017），它会帮我们执行一定级别的数据质量的规则与约束。
7 没有数据备份与存储策略
我愿意打赌你现在没有超过七年的数据。无论系统如何升迁，七年的数据似乎神话一般。如果你问某人他们需要多长时间保存系统的记录，答案就是“七年”，即使真正的答案只有七周。
在数据库系统设计时要考虑一件事：始终在表中存储和保存好。
在设计数据库时，需要花时间计算将保留多少数据。知道这些信息可以帮助在占用空间越来越大的数据，预测性能和磁盘的预期。
小结
以上是我看到的好数据库如何变成糟糕数据库设计的几件事。如果你发现正在做这七件事中的任何一件事，随着时间的推移，数据库可能会越来越不好处理，同时降低性能。一起做好这七件事，与大家共勉。
编译：李维刚
来源：21CTO
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