రేటు వద్ద తదుపరి ప్రవాహం ప్రారంభం ఊహించి మేము డేటాబేస్ రూపకల్పన కోసం ముఖ్యమైన చిట్కాలతో ఒక చిన్న రచయిత మెటీరియల్‌ని సిద్ధం చేసాము. ఈ పదార్థం మీకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుందని మేము ఆశిస్తున్నాము.
డేటాబేస్‌లు ప్రతిచోటా ఉన్నాయి: సరళమైన బ్లాగ్‌లు మరియు డైరెక్టరీల నుండి విశ్వసనీయ సమాచార వ్యవస్థలు మరియు పెద్ద సోషల్ నెట్‌వర్క్‌ల వరకు. డేటాబేస్ సరళమైనదా లేదా సంక్లిష్టమైనదా అనేది అంత ముఖ్యమైనది కాదు, దానిని సరిగ్గా రూపొందించడం ముఖ్యం. డేటాబేస్ ఆలోచన లేకుండా మరియు ప్రయోజనం గురించి స్పష్టమైన అవగాహన లేకుండా రూపొందించబడినప్పుడు, అది పనికిరానిది మాత్రమే కాదు, డేటాబేస్తో మరింత పని చేయడం నిజమైన హింస, వినియోగదారులకు అభేద్యమైన అడవి. ఉపయోగకరమైన మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైన ఉత్పత్తిని రూపొందించడంలో మీకు సహాయపడే కొన్ని డేటాబేస్ డిజైన్ చిట్కాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
1. టేబుల్ దేనికి మరియు దాని నిర్మాణం ఏమిటో నిర్ణయించండి
నేడు, స్క్రమ్ లేదా RAD (రాపిడ్ అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్) వంటి అభివృద్ధి పద్ధతులు IT బృందాలకు డేటాబేస్‌లను త్వరగా అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడతాయి. అయితే, సమయం ముసుగులో, టెంప్టేషన్ చాలా గొప్పది, నేరుగా స్థావరాన్ని నిర్మించడంలో మునిగిపోతుంది, లక్ష్యం ఏమిటో, తుది ఫలితాలు ఎలా ఉండాలో అస్పష్టంగా ఊహిస్తుంది.
జట్టు సమర్ధవంతమైన, వేగవంతమైన పనిపై దృష్టి సారించినట్లుగా ఉంది, కానీ ఇది ఎండమావి. మీరు ప్రాజెక్ట్ యొక్క లోతులోకి ఎంత వేగంగా డైవ్ చేస్తే, డేటాబేస్ రూపకల్పనలో లోపాలను గుర్తించడానికి మరియు మార్చడానికి ఎక్కువ సమయం పడుతుంది.
కాబట్టి మీరు నిర్ణయించుకోవాల్సిన మొదటి విషయం ఏమిటంటే మీ డేటాబేస్ కోసం ఉద్దేశ్యాన్ని నిర్వచించడం. డేటాబేస్ ఏ రకమైన అప్లికేషన్ కోసం అభివృద్ధి చేయబడుతోంది? వినియోగదారు రికార్డులతో మాత్రమే పని చేస్తారా మరియు లావాదేవీలపై శ్రద్ధ వహించాల్సిన అవసరం ఉందా లేదా అతను డేటా అనలిటిక్స్‌పై ఎక్కువ ఆసక్తి చూపుతున్నారా? బేస్ ఎక్కడ ఏర్పాటు చేయాలి? ఇది కస్టమర్ ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేస్తుందా లేదా కస్టమర్ సంబంధాలను నిర్వహిస్తుందా?
డిజైన్ బృందం ఈ ప్రశ్నలకు ఎంత త్వరగా సమాధానమిస్తే, డేటాబేస్ రూపకల్పన ప్రక్రియ అంత సున్నితంగా ఉంటుంది.
2. నిల్వ కోసం నేను ఏ డేటాను ఎంచుకోవాలి?
ముందుగా ప్లాన్ చేసుకోండి. డేటాబేస్ రూపొందించబడిన సైట్ లేదా సిస్టమ్ భవిష్యత్తులో ఏమి చేస్తుందనే దాని గురించి ఆలోచనలు. సాంకేతిక లక్షణాల యొక్క సాధారణ అవసరాలకు మించి వెళ్లడం ముఖ్యం. దయచేసి వినియోగదారు ఎప్పుడైనా నిల్వ చేసే అన్ని రకాల డేటా గురించి ఆలోచించడం ప్రారంభించవద్దు. బదులుగా, వినియోగదారులు పోస్ట్‌లను వ్రాయగలరా, పత్రాలు లేదా ఫోటోలను అప్‌లోడ్ చేయగలరా లేదా సందేశాలను మార్పిడి చేయగలరా అనే దాని గురించి ఆలోచించండి. ఇదే జరిగితే, మీరు వాటి కోసం డేటాబేస్లో స్థలాన్ని కేటాయించాలి.
భవిష్యత్తులో డిజైన్ బేస్‌కు మద్దతిచ్చే బృందం, విభాగం లేదా సంస్థతో కలిసి పని చేయండి. కస్టమర్ సర్వీస్ నిపుణుల నుండి డిపార్ట్‌మెంట్ హెడ్‌ల వరకు వివిధ స్థాయిలలోని వ్యక్తులతో కమ్యూనికేట్ చేయండి. ఈ విధంగా, ఫీడ్‌బ్యాక్ సహాయంతో, మీరు కంపెనీ అవసరాల గురించి స్పష్టమైన ఆలోచనను పొందుతారు.
అనివార్యంగా, అదే డిపార్ట్‌మెంట్‌లోని వినియోగదారుల అవసరాలు విభేదిస్తాయి. మీరు దీనిని ఎదుర్కొంటే, మీ స్వంత అనుభవంపై ఆధారపడటానికి బయపడకండి మరియు అన్ని పార్టీలకు సరిపోయే మరియు డేటాబేస్ యొక్క అంతిమ లక్ష్యాన్ని సంతృప్తిపరిచే రాజీని కనుగొనండి. ఖచ్చితంగా ఉండండి: భవిష్యత్తులో మీరు కర్మలో +100500 మరియు కుక్కీల పర్వతాన్ని అందుకుంటారు.
3. జాగ్రత్తతో మోడల్ డేటా
డేటాను మోడలింగ్ చేసేటప్పుడు శ్రద్ధ వహించాల్సిన అనేక కీలక అంశాలు ఉన్నాయి. మేము ఇంతకు ముందే చెప్పినట్లుగా, మోడలింగ్‌లో ఏ పద్ధతులను ఉపయోగించాలో డేటాబేస్ యొక్క ప్రయోజనం నిర్ణయిస్తుంది. మేము ఆన్‌లైన్ రికార్డ్ ప్రాసెసింగ్ (OLTP) కోసం డేటాబేస్ను రూపొందిస్తున్నట్లయితే, ఇతర మాటలలో రికార్డ్‌లను సృష్టించడం, సవరించడం మరియు తొలగించడం కోసం, మేము లావాదేవీ మోడలింగ్‌ని ఉపయోగిస్తాము. డేటాబేస్ తప్పనిసరిగా రిలేషనల్‌గా ఉంటే, మల్టీడైమెన్షనల్ మోడలింగ్‌ను ఉపయోగించడం ఉత్తమం.
మోడలింగ్ సమయంలో, సంభావిత (CDM), భౌతిక (PDM) మరియు లాజికల్ (LDM) డేటా నమూనాలు నిర్మించబడతాయి.
సంభావిత నమూనాలు ఎంటిటీలు మరియు అవి కలిగి ఉన్న డేటా రకాలను అలాగే వాటి మధ్య సంబంధాలను వివరిస్తాయి. మీ డేటాను తార్కిక భాగాలుగా విభజించండి - ఇది జీవితాన్ని చాలా సులభతరం చేస్తుంది.
ప్రధాన విషయం మోడరేషన్, అతిగా చేయవద్దు.
ఒక ఎంటిటీని ఒక పదం లేదా పదబంధంలో వర్గీకరించడం చాలా కష్టంగా ఉంటే, అది ఉప రకాలను (పిల్లల ఎంటిటీలు) ఉపయోగించడానికి సమయం.
ఒక ఎంటిటీ తన స్వంత జీవితాన్ని నడిపిస్తే, దాని ప్రవర్తన మరియు దాని రూపాన్ని, అలాగే ఇతర వస్తువులతో సంబంధాలను వివరించే లక్షణాలను కలిగి ఉంటే, మీరు సురక్షితంగా ఉప రకాన్ని మాత్రమే కాకుండా, సూపర్ టైప్ (పేరెంట్ ఎంటిటీ)ని కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
మీరు ఈ నియమాన్ని నిర్లక్ష్యం చేస్తే, ఇతర డెవలపర్‌లు మీ మోడల్‌లో గందరగోళానికి గురవుతారు మరియు డేటాను మరియు దానిని ఎలా సేకరించాలనే నియమాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోలేరు.
సంభావిత నమూనాలు తార్కిక వాటిని ఉపయోగించి అమలు చేయబడతాయి. ఈ నమూనాలు భౌతిక డేటాబేస్ రూపకల్పన కోసం రోడ్ మ్యాప్ లాగా ఉంటాయి. లాజికల్ మోడల్‌లో, వ్యాపార డేటా ఎంటిటీలు గుర్తించబడతాయి, డేటా రకాలు నిర్ణయించబడతాయి మరియు డేటా మధ్య సంబంధాలను నియంత్రించే రూల్ కీ యొక్క స్థితి నిర్ణయించబడుతుంది.
అప్పుడు లాజికల్ డేటా మోడల్ ముందుగా ఎంచుకున్న DBMS (డేటాబేస్ మేనేజ్‌మెంట్ సిస్టమ్) ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో పోల్చబడుతుంది మరియు భౌతిక నమూనా పొందబడుతుంది. డేటా భౌతికంగా ఎలా నిల్వ చేయబడుతుందో ఇది వివరిస్తుంది.
4. సరైన డేటా రకాలను ఉపయోగించండి
తప్పు డేటా రకాన్ని ఉపయోగించడం వలన తక్కువ ఖచ్చితమైన డేటా, టేబుల్‌లలో చేరడంలో ఇబ్బందులు, గుణాలను సమకాలీకరించడంలో ఇబ్బంది మరియు ఉబ్బిన ఫైల్ పరిమాణాలు ఏర్పడవచ్చు.
సమాచార సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి, ఒక లక్షణం తప్పనిసరిగా దానికి ఆమోదయోగ్యమైన డేటా రకాలను మాత్రమే కలిగి ఉండాలి. డేటాబేస్లో వయస్సు నమోదు చేయబడితే, నిలువు వరుస గరిష్టంగా 3 అంకెల పూర్ణాంకాలను నిల్వ చేస్తుందని నిర్ధారించుకోండి.
NULL విలువతో కనీసం ఖాళీ నిలువు వరుసలను సృష్టించండి. మీరు అన్ని నిలువు వరుసలను NULLగా సృష్టిస్తే, ఇది పెద్ద తప్పు. నిర్దిష్ట వ్యాపార పనితీరును నిర్వహించడానికి మీకు ఖాళీ కాలమ్ అవసరమైతే, డేటా తెలియనప్పుడు లేదా ఇంకా అర్థం కానప్పుడు, దాన్ని సృష్టించడానికి సంకోచించకండి. అన్నింటికంటే, మేము "మరణించిన తేదీ" లేదా "తొలగింపు తేదీ" కాలమ్‌లను ముందుగానే పూరించలేము; మేము ఆకాశం వైపు వేళ్లు చూపే అంచనాలు కాదు :-).
చాలా మోడలింగ్ సాఫ్ట్‌వేర్ (ER/స్టూడియో, MySQL వర్క్‌బెంచ్, SQL DBM, gliffy.com) డేటా మీరు డేటా ప్రాంతాల ప్రోటోటైప్‌లను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది సరైన డేటా రకం, అప్లికేషన్ లాజిక్ మరియు మంచి పనితీరును మాత్రమే కాకుండా, విలువ అవసరమని కూడా నిర్ధారిస్తుంది.
5. సహజంగా వెళ్ళండి
పట్టికలో ఏ నిలువు వరుసను కీగా ఉపయోగించాలో నిర్ణయించేటప్పుడు, వినియోగదారు ఏ ఫీల్డ్‌లను సవరించగలరో ఎల్లప్పుడూ పరిగణించండి. వాటిని ఎప్పుడూ కీగా ఎన్నుకోవద్దు - చెడు ఆలోచన. ఏదైనా జరగవచ్చు, కానీ అది ప్రత్యేకంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి.
సహజమైన లేదా వ్యాపార కీని ఉపయోగించడం ఉత్తమం. ఇది సెమాంటిక్ అర్థాన్ని కలిగి ఉంది, కాబట్టి మీరు డేటాబేస్లో నకిలీని నివారిస్తారు.
వ్యాపార కీ ప్రత్యేకమైనది (మొదటి పేరు, చివరి పేరు, స్థానం) మరియు పట్టికలోని వివిధ వరుసలలో పునరావృతం చేయబడితే లేదా అది తప్పనిసరిగా మారితే తప్ప, ఉత్పత్తి చేయబడిన కృత్రిమ కీని ప్రాథమిక కీగా పేర్కొనాలి.
6. మితంగా సాధారణీకరించండి
డేటాబేస్లో డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి, మీరు మార్గదర్శకాల సమితిని అనుసరించాలి మరియు డేటాబేస్ను సాధారణీకరించాలి. అనుసరించడానికి ఐదు సాధారణ రూపాలు ఉన్నాయి.
సాధారణీకరణతో, మీరు రిడెండెన్సీని నివారిస్తారు మరియు మీ అప్లికేషన్ లేదా సైట్‌లో ఉపయోగించిన డేటా యొక్క సమగ్రతను నిర్ధారిస్తారు.
ఎప్పటిలాగే, ప్రతిదీ మితంగా ఉండాలి, సాధారణీకరణ కూడా. అదే ప్రత్యేకమైన కీలతో డేటాబేస్లో చాలా టేబుల్‌లు ఉంటే, మీరు డేటాబేస్ను అతిగా సాధారణీకరించారు. అధిక సాధారణీకరణ డేటాబేస్ పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
7. ముందుగానే పరీక్షించండి, తరచుగా పరీక్షించండి
పరీక్ష ప్రణాళిక మరియు సరైన పరీక్ష డేటాబేస్ రూపకల్పనలో భాగంగా ఉండాలి.
మీ డేటాబేస్ను పరీక్షించడానికి ఉత్తమ మార్గం నిరంతర ఇంటిగ్రేషన్. "డేటాబేస్ జీవితంలో ఒక రోజు" దృష్టాంతాన్ని అనుకరించండి మరియు అన్ని ఎడ్జ్ కేసులు హ్యాండిల్ చేయబడిందా మరియు వినియోగదారు పరస్పర చర్యలు ఏ విధంగా ఉన్నాయో తనిఖీ చేయండి. మీరు ఎంత త్వరగా బగ్‌లను కనుగొంటే అంత ఎక్కువ సమయం మరియు డబ్బు ఆదా అవుతుంది.
గొప్ప ఉత్పాదకత మరియు సామర్థ్య డేటాబేస్ను రూపొందించడానికి మీరు ఉపయోగించగల ఏడు చిట్కాలు ఇవి. మీరు వాటిని పాటిస్తే, మీరు భవిష్యత్తులో చాలా తలనొప్పిని నివారించవచ్చు. డేటాబేస్ మోడలింగ్‌లో ఈ చిట్కాలు మంచుకొండ యొక్క కొన మాత్రమే. భారీ సంఖ్యలో లైఫ్ హ్యాక్‌లు ఉన్నాయి. మీరు ఏవి ఉపయోగిస్తున్నారు?
మూలం: www.habr.com