雖然我們科學技術的不斷發展，數據庫設計在我們現實的生活中，應用的方面也越來越廣闊了，也在我們的工作和生活中，表現得越來越重要，因此，在龐大群體使用之余，數據庫設計的規模也在隨著我們顧客的使用頻率在不斷的增長，為了更好地將數據庫設計變得完善起來，設計師們也開始尋找更加有突破性的技術進展，因此，我下面就給大家說一說，六大數據庫設計...
雖然我們科學技術的不斷發展，數據庫設計在我們現實的生活中，應用的方面也越來越廣闊了，也在我們的工作和生活中，表現得越來越重要，因此，在龐大群體使用之余，數據庫設計的規模也在隨著我們顧客的使用頻率在不斷的增長，為了更好地將數據庫設計變得完善起來，設計師們也開始尋找更加有突破性的技術進展，因此，我下面就給大家說一說，六大數據庫設計的小技巧和小方法包含哪些？
六大數據庫設計的小技巧和小方法包含哪些
Rule 1：弄清(OLTP或OLAP)應用的本質是什么？
當開始制作數據表單設計時，首先，要分析你數據庫設計的這個程序的本質是什么？是事務性還是分析性的？你會發現許多開發者會默認應用常規化規則，隨后才考慮性能問題而不考慮應用的本質。關于事務性和分析性，一起來看下兩者區別。Transactional：這種應用，用戶對CRUD較為感興趣，即創建、讀取、更新和刪除記錄。這種數據，官方名稱之位OLTP。
Analytical：用戶對分析、報告、預測等方面感興趣。這類數據庫很少有嵌入和更新。主要目的是為了盡快獲取和分析數據。官方名稱之為OLAP。
換句話說，如果你想以嵌入、更新、刪除為重點，可選擇常規化的表單設計或者創建一個簡單的非常規化的數據架構。
Rule 2：將數據按照邏輯思維分成不同的塊，讓生活更簡單
這個規則其實就是“三范式” 中的第一范式。這樣設計的目標，是為了當你需要查詢套多的字符串解析功能時，如子串，charindexetc，它能為你提供這項功能。
例如，如果你想查詢某個學生的姓名，通過“Koirala”和“Harisingh”來進行區分。因此，更好的方法就是打破數據邏輯思維，以便我們編寫更加簡潔、容易查詢的表單。
Rule 3：當數據太多時，rule 2不可用
開發者們的思維有時很單一，如果你告訴他們某種方式，他們會一直這么做下去，要知道過度的使用會造成不必要的麻煩。正如我們之前談到的rule 2，首先要進行分解，明確自己的需求。例如，當你看到電話號碼字段時，你可以在ISD代碼上進行操作區分這些電話號碼（直到滿足你的需求）。盡管這是不錯的方法，但會給你帶來更多的并發癥。
Rule 4：將重復、不統一的數據視作你最大的敵人
聚焦和重構復制數據。我比較擔心的不是復制數據所需要的磁盤空間而是它因此而造成的混亂。
其中一個解決方法就是將不同的任務欄把相同的數據通過新建一個鍵入值聯接在一起。如圖。我們通過創建一個新的條目“Standards”即可將數據重新排，顯示相同的部分。
Rule 5：注意被分隔符分割的數據
前面的規則2即“第一范式”提到避免數組重復。如果你看到教學大綱緊密排列在一起，這個領域中需要很多數據來填充，這種我們稱之為“重復數組”。如果我們必須操縱這些數據，單憑查詢是很困難的，我甚至還懷疑是否具備這個查詢功能。這些帶分隔符的數據需要特別注意，要利用更好的方法將這些數據移動到一個不同的任務欄中，以便更好的分類。
Rule 6：當心數據依賴
觀察該領域中的部分列表。假如我們創建了roll number和standard，可以看到教學科目緊密聯系在一起，但與學生學習的科目沒有直接關聯。如果我們想給每位學生更新教學科目，這似乎看起來是不符合邏輯的，但是通過鍵入standard條目轉換這些數據就可達到目的。這個規則告訴我們“所有的鍵入都應該依賴主鍵”。All keys should depend on the full primary key and not partially。
上面給大家介紹的這些，就是數據庫設計的六大小方法和小技巧了，充分的掌握了數據庫設計的方法，我們能夠在整個軟件開發的過程中，更好地運用數據庫，來完成我們相對比較復雜的工作，同時，也有利于提高我們工作人員的處理速度，從而提高自己的工作效率，減少自己的工作時間。
