Доброго времени суток. Настал тот самый момент, когда нужно проектировать базу, но я не совсем уверен в правильности своих решений. Вопрос: где можно посмотреть шаблоны "правильных" баз данных? Что бы хоть частично перенять опыт.
Для каждого проекта индивидуальная архитектура. Сейчас наша организация занимается слиянием двух идентичных сервисов, а различия между ними колоссальные
FireGM: но нормализация же не всегда подходит. Она отлично подходит для актуальных данных, но с ней начинается беда, как только появляется требование хранить историю чего-либо. Например хранить все сообщения пользователя, который уже давным давно был удален из базы данных.
Александр красавчик! То, что нужно было. Цель была изучить подходы к проектированию, уловить суть, а не тупо копипастить. Остальные просто пофлудили :)
Спасибо Александр
gimade Коллекция конкретных решений вовсе не обязательно научит вас проектировать БД, также как и ответы в конце задачника не научат вас решать уравнения (хотя коллекция конечно хорошая). Чтобы научиться это делать, нужно почитать о том, как люди это делают, и почему они принимают те или иные решения. Откройте хорошую книгу и почитайте, а потом почитайте теорию по нормализации.
Станислав Макаров: Теорию, нормализацию читал. В том то и прикол, что без практики сложно сразу взять и написать красиво. По этому решил посмотреть реализацию на реальных проектах.
От проекта к проекту количество таблиц отличается, количество полей отличается, типы полей отличаются, длина полей отличается, названия полей отличаются, значения полей отличаются. Может и нет никаких шаблонов?
Если речь идёт о реляционной БД, то вот шаблон правильной базы данных: нормальная форма. По мере наработки опыта по проектированию БД, эти формальные правила превратятся в интуицию. Сейчас вам достаточно понять, от чего вас оберегает соблюдение нормальных форм.
Существуют разные строения баз данных.
Если речь идет об реляционных БД - забудь об древовидном строении... После этого приходит понимание связи между двумя таблицами - посредством третьей...
Это понимание самое важное.
"понимание" - слишком абстрактное понятие, я б выделил несколько этапов разработки. проэктирование
1) разработка схемы с учетом нормальных форм
2) создание индексов (обычно под те запросы которые планируете использовать)
пост-оптимизация:
2) анализ перфоманса запросов на реальных данных, смена типов индекса (итд итп)
3) денормализация данных (в тех редких случаях когда перфоманс важнее)
Средний
