1. 规范化设计 📊
- 遵循第一范式（1NF）：确保每列原子性，避免重复组
- 第二范式（2NF）：消除部分依赖，保持表结构清晰
- 第三范式（3NF）：去除传递依赖，减少数据冗余
2. 索引优化 🔍
- 为常用查询字段添加索引（如ID、时间戳）
- 避免过度索引，定期分析查询计划
- 使用复合索引时注意字段顺序
3. 安全措施 🔒
- 限制用户权限（遵循最小权限原则）
- 使用SSL加密数据传输
- 定期更新密码策略和审计日志
4. 备份与恢复 💾
- 每日执行增量备份，定期全量备份
- 测试备份文件恢复流程（确保有效性）
- 存储备份到异地服务器或云存储
5. 性能监控 📈
- 使用内置工具（如
EXPLAIN分析查询) - 监控慢查询日志并优化
- 保持合理连接池配置
6. 数据一致性 ✅
- 通过事务管理保证ACID特性
- 使用约束（主键、外键、唯一性约束）
- 定期运行数据校验脚本
7. 可扩展性 🚀
- 设计水平/垂直分表方案
- 预留扩展字段（避免频繁改表）
- 使用缓存减少数据库压力
8. 查询优化 📊
- 避免
SELECT *，明确字段需求 - 使用连接（JOIN）代替子查询
- 优化WHERE条件，减少全表扫描
9. 文档记录 📖
- 记录表结构设计（ER图）
- 保存SQL脚本和迁移历史
- 更新维护文档（包含版本变更）
10. 定期维护 🛠
- 清理冗余数据和无效索引
- 优化表统计信息（ANALYZE TABLE）
- 检查并更新数据库配置参数
如需深入了解数据库设计原则，可访问数据库设计指南扩展阅读 🌐