데이터베이스 디자인. 모범 사례

다음 흐름의 시작을 기대하는 속도로 "데이터 베이스" 데이터베이스 설계에 대한 중요한 팁이 담긴 소규모 저자 자료를 준비했습니다. 이 자료가 귀하에게 도움이 되기를 바랍니다.

데이터베이스는 가장 단순한 블로그와 디렉토리부터 신뢰할 수 있는 정보 시스템과 대규모 소셜 네트워크에 이르기까지 어디에나 있습니다. 데이터베이스가 단순한지 복잡한지는 그다지 중요하지 않지만 올바르게 설계하는 것이 중요합니다. 목적에 대한 명확한 이해 없이 무분별하게 데이터베이스를 설계하면 효과가 없을 뿐만 아니라 데이터베이스를 계속 사용하는 작업은 사용자에게 정말 고통스럽고 뚫을 수 없는 숲이 될 것입니다. 유용하고 사용하기 쉬운 제품을 만드는 데 도움이 되는 몇 가지 데이터베이스 디자인 팁은 다음과 같습니다.

1. 테이블의 용도와 테이블의 구조를 결정합니다.

오늘날 Scrum 또는 RAD(Rapid Application Development)와 같은 개발 방법은 IT 팀이 데이터베이스를 신속하게 개발하는 데 도움이 됩니다. 그러나 시간을 쫓는 과정에서 목표 자체가 무엇인지, 최종 결과가 무엇인지 막연하게 상상하면서 곧바로 기반 구축에 뛰어 들고 싶은 유혹이 매우 큽니다.
 
마치 팀이 효율적이고 빠른 업무에 집중하는 것처럼 보이지만 이는 신기루다. 프로젝트의 깊이를 더 빠르고 깊게 파고들수록 데이터베이스 설계의 오류를 식별하고 변경하는 데 더 많은 시간이 걸립니다.

따라서 가장 먼저 결정해야 할 것은 데이터베이스의 목적을 정의하는 것입니다. 데이터베이스는 어떤 유형의 애플리케이션용으로 개발됩니까? 사용자는 기록 작업만 하고 거래에만 주의를 기울여야 합니까, 아니면 데이터 분석에 더 관심이 있습니까? 기지는 어디에 배치해야 합니까? 고객 행동을 추적할 것인가, 아니면 단순히 고객 관계를 관리할 것인가? 

디자인 팀이 이러한 질문에 빨리 대답할수록 데이터베이스 디자인 프로세스가 더 원활해질 것입니다.

2. 저장하려면 어떤 데이터를 선택해야 합니까?

미리 계획하세요. 데이터베이스가 설계되고 있는 사이트나 시스템이 미래에 무엇을 할 것인지에 대한 생각. 기술 사양의 단순한 요구 사항을 넘어서는 것이 중요합니다. 사용자가 저장할 수 있는 모든 유형의 데이터에 대해 생각하지 마십시오. 대신 사용자가 게시물을 작성하고, 문서나 사진을 업로드하고, 메시지를 교환할 수 있는지 생각해 보세요. 이 경우 데이터베이스에 해당 공간을 할당해야 합니다.

향후 디자인 기반이 지원될 팀, 부서, 조직과 협력하세요. 고객 서비스 전문가부터 부서장까지 다양한 직급의 사람들과 소통하세요. 이렇게 하면 피드백을 통해 회사의 요구 사항에 대한 명확한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 

같은 부서 내에서도 사용자의 요구사항은 필연적으로 충돌합니다. 이 문제가 발생하면 두려워하지 말고 자신의 경험에 의존하여 모든 당사자에게 적합하고 데이터베이스의 궁극적인 목표를 충족하는 절충안을 찾으십시오. 안심하세요. 앞으로는 +100500의 카르마와 엄청난 양의 쿠키를 받게 될 것입니다.

3. 주의 깊게 데이터 모델링

데이터를 모델링할 때 주의해야 할 몇 가지 핵심 사항이 있습니다. 앞서 말했듯이 데이터베이스의 목적에 따라 모델링에 사용할 방법이 결정됩니다. 온라인 기록 처리(OLTP), 즉 기록 생성, 편집, 삭제를 위한 데이터베이스를 설계하는 경우 트랜잭션 모델링을 사용합니다. 데이터베이스가 관계형이어야 한다면 다차원 모델링을 사용하는 것이 가장 좋습니다.

모델링하는 동안 개념적(CDM), 물리적(PDM), 논리적(LDM) 데이터 모델이 구축됩니다. 

개념적 모델은 엔터티와 엔터티에 포함된 데이터 유형은 물론 엔터티 간의 관계를 설명합니다. 데이터를 논리적인 덩어리로 나누면 삶이 훨씬 쉬워집니다.
가장 중요한 것은 절제이며, 과용하지 마십시오.

엔터티를 한 단어나 문구로 분류하기가 매우 어려운 경우 하위 유형(하위 엔터티)을 사용해야 합니다.

엔터티가 자신의 삶을 영위하고 해당 동작과 모양은 물론 다른 개체와의 관계를 설명하는 속성을 갖고 있는 경우 하위 유형뿐만 아니라 상위 유형(상위 엔터티)도 안전하게 사용할 수 있습니다. 

이 규칙을 무시하면 다른 개발자가 모델에 혼란을 느끼고 데이터와 수집 방법에 대한 규칙을 완전히 이해하지 못할 것입니다.

개념적 모델은 논리적 모델을 사용하여 구현됩니다. 이러한 모델은 물리적 데이터베이스 설계를 위한 로드맵과 같습니다. 논리 모델에서는 비즈니스 데이터 엔터티가 식별되고, 데이터 유형이 결정되며, 데이터 간의 관계를 제어하는 ​​규칙 키의 상태가 결정됩니다.

그런 다음 논리적 데이터 모델을 미리 선택된 DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 플랫폼과 비교하여 물리적 모델을 얻습니다. 데이터가 물리적으로 저장되는 방법을 설명합니다.

4. 올바른 데이터 유형을 사용하세요

잘못된 데이터 유형을 사용하면 데이터의 정확성이 떨어지고 테이블 조인이 어려워지며 속성 동기화가 어려워지고 파일 크기가 커질 수 있습니다.
정보 무결성을 보장하려면 속성에 허용되는 데이터 유형만 포함되어야 합니다. 나이가 데이터베이스에 입력되면 해당 열에 최대 3자리의 정수가 저장되는지 확인하십시오.

NULL 값을 사용하여 최소 빈 열을 만듭니다. 모든 열을 NULL로 생성한다면 이는 큰 실수입니다. 특정 비즈니스 기능을 수행하기 위해 빈 열이 필요한 경우, 데이터를 알 수 없거나 아직 이해가 되지 않는 경우 자유롭게 생성하세요. 결국 우리는 "사망일"또는 "해고 날짜"열을 미리 채울 수 없으며 손가락으로 하늘을 가리키는 예측자가 아닙니다 :-).

대부분의 모델링 소프트웨어(ER/Studio, MySQL Workbench, SQL DBM, griffy.com) 데이터를 사용하면 데이터 영역의 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이는 올바른 데이터 유형, 애플리케이션 논리 및 우수한 성능을 보장할 뿐만 아니라 해당 값이 필요함을 보장합니다.

5. 자연스럽게 가세요

테이블에서 키로 사용할 열을 결정할 때는 항상 사용자가 편집할 수 있는 필드를 고려하세요. 절대 키로 선택하지 마십시오. 나쁜 생각입니다. 어떤 일이든 일어날 수 있지만 그것이 고유한지 확인해야 합니다.

자연 키나 비즈니스 키를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 이는 의미론적 의미를 가지므로 데이터베이스에서 중복을 피할 수 있습니다. 

비즈니스 키가 고유하고(이름, 성, 직위) 테이블의 여러 행에서 반복되거나 변경되어야 하는 경우를 제외하고 생성된 인공 키를 기본 키로 지정해야 합니다.

6. 적당히 표준화하세요

데이터베이스의 데이터를 효과적으로 구성하려면 일련의 지침을 따르고 데이터베이스를 정규화해야 합니다. 따라야 할 다섯 가지 일반 형식이 있습니다.
정규화를 사용하면 중복을 방지하고 애플리케이션이나 사이트에서 사용되는 데이터의 무결성을 보장할 수 있습니다.

언제나 그렇듯이 모든 것이 적당해야 하며 심지어 표준화도 이루어져야 합니다. 데이터베이스에 동일한 고유 키를 가진 테이블이 너무 많으면 데이터베이스가 과도하게 표준화된 것입니다. 과도한 정규화는 데이터베이스 성능에 부정적인 영향을 미칩니다.

7. 일찍 테스트하고, 자주 테스트하라

테스트 계획과 적절한 테스트는 데이터베이스 설계의 일부여야 합니다.

데이터베이스를 테스트하는 가장 좋은 방법은 지속적인 통합을 이용하는 것입니다. "데이터베이스 수명의 하루" 시나리오를 시뮬레이션하고 모든 극단적인 사례가 처리되었는지 여부와 사용자 상호 작용 가능성을 확인합니다. 버그를 빨리 발견할수록 시간과 비용을 더 많이 절약할 수 있습니다.

이는 뛰어난 생산성 및 효율성 데이터베이스를 설계하는 데 사용할 수 있는 XNUMX가지 팁입니다. 이를 따르면 앞으로 대부분의 두통을 피할 수 있습니다. 이러한 팁은 데이터베이스 모델링의 빙산의 일각에 불과합니다. 엄청난 수의 생활 해킹이 있습니다. 어떤 것을 사용하시나요?

출처 : habr.com