数据库设计与优化

案例分析高频考点。必背:三大范式、反规范化、读写分离、分库分表、CAP/BASE、NoSQL

高频 · 几乎每年分值 15~25

一、关系数据库设计 6 步

需求分析 → 数据流图 DFD、数据字典 DD
概念结构设计 → E-R 图
逻辑结构设计 → E-R 图转关系模式 + 规范化
物理结构设计 → 选择存储结构 + 索引
数据库实施
数据库运行与维护

口诀:"需 · 概 · 逻 · 物 · 实 · 维"

二、范式与反规范化 ⭐⭐⭐

三大范式(必背定义)

1NF原子性:每列不可再分 2NF在 1NF 基础上,非主属性完全依赖主键(消除部分依赖) 3NF在 2NF 基础上,非主属性不传递依赖于主键(消除传递依赖) BCNF在 3NF 基础上,每个决定因素都是候选键 4NF消除非平凡的多值依赖

记忆:1 原子 · 2 全依 · 3 不传 · BC 决定皆候选

反规范化(必考)

定义

为提高查询性能,故意违背规范化要求,引入冗余/聚合/合并表等手段。本质是 用空间换时间。

优点

减少连接、提高查询性能
减少应用层逻辑复杂度
易于报表/分析

缺点

数据冗余、占用空间
更新代价高(多处修改)
易产生不一致 → 需触发器/异步同步

常见反规范化技术

增加冗余列(查询常用列复制过来)
增加派生列(总分、平均值)
重新组表(经常连接的两张表合并)
水平分割表(按行分,如按地区)
垂直分割表(按列分,热点列与冷数据分开)

三、读写分离 + 主从复制 ⭐⭐

      应用
   ┌────┴────┐
[写主库]   [读从库1][读从库2]
   │  ←─── 主从复制 ───→
   └────────┘

收益分担读压力 + 故障切换问题主从延迟 → 写后读不一致对策关键写后读走主库 / 半同步复制 / 引入消息队列异步通知

四、分库分表 ⭐⭐⭐

类型

垂直分库:按业务拆分多个数据库(订单库、用户库)
垂直分表:按列拆,热点列与冷列分离
水平分库:同一张表的数据按规则散到多个库
水平分表(分片):同一张表数据按规则拆为多张

分片策略

哈希分片:user_id % N → 数据均匀,扩容麻烦
范围分片:按时间/ID 区间 → 易扩容,易热点
一致性哈希:扩容影响小
路由表:灵活,但需维护元数据

带来的问题(必背)

跨库 Join 困难 → 应用层关联 / 冗余字段
分布式事务 → Saga / TCC / 消息
分布式 ID → 雪花算法 / UUID / Leaf
跨库分页排序 → 应用层归并、ES 辅助
数据迁移 → 双写、影子库、灰度

五、CAP / BASE / ACID ⭐⭐⭐

ACID(传统关系数据库事务)

A原子性 Atomicity:全部成功或全部回滚 C一致性 Consistency:事务前后数据一致 I隔离性 Isolation:多事务并发互不干扰 D持久性 Durability:提交后永久保存

CAP 定理

CAP:分布式系统三选二

Consistency 一致性 / Availability 可用性 / Partition tolerance 分区容忍

分布式必有网络分区,所以必须保 P,只能在 CP 或 AP 中二选一。

CP 例:ZooKeeper、HBase、Redis Cluster(默认 CP)

AP 例:Eureka、Cassandra、DynamoDB

BASE

BABasically Available 基本可用(允许损失部分可用性) SSoft state 软状态(允许中间状态) EEventually consistent 最终一致

BASE 是 AP 系统的指导思想,牺牲强一致换可用性。

六、NoSQL 4 大分类 ⭐⭐

类型	代表	适用
键值 Key-Value	Redis、Memcached、DynamoDB	缓存、会话、计数
列族 Column Family	HBase、Cassandra	大数据、宽表、时序
文档 Document	MongoDB、CouchDB	半结构化、内容管理
图 Graph	Neo4j、JanusGraph	关系网络、推荐、社交

口诀:"K · 列 · 文 · 图" 4 类

七、数据仓库 / 数据集市

数据仓库特点(必背 4 性):

面向主题:按业务主题组织,非应用
集成的:来自多个源系统,经 ETL
非易失:历史数据,不修改
随时间变化:有时间维度

口诀:"主 · 集 · 非 · 时"

建模方式

星型模型:1 事实表 + 多维度表(简单、冗余)
雪花模型:维度表再规范化(复杂、节省空间)
事实星座:多个事实表共享维度

八、答题模板

题型:数据库性能优化方案?

SQL/索引层:建合适索引、避免全表、避免 SELECT *
表结构层:反规范化、垂直/水平拆分、合理字段类型
架构层:读写分离、分库分表、主从复制
缓存层:Redis 多级缓存
异步层:消息队列削峰
NoSQL 辅助:ES 做搜索、HBase 存历史

题型:为什么要反规范化?

"完全规范化会导致表过多 → 查询连接代价高 → 性能下降。反规范化通过 引入冗余 减少连接,以 空间换时间,但会带来 更新代价 和 一致性问题,需要通过触发器、应用层同步或异步消息保证一致。"

✅ 自测

1. 3NF 的定义?BCNF 比 3NF 严格在哪?

2. 反规范化的 5 种具体技术?

3. CAP 三个字母分别是什么,为何只能选两个?

4. NoSQL 4 大分类及代表产品?

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