数据表的设计原则
(1)不应针对整个系统进行数据库设计，而应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，如果不同组件间的表需要外键关联也尽量不要创建外键关联，而只是记录关联表的一个主键，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。
(2)采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，这些数据项能够完整描述该职责，不会出现职责描述缺失。并且一个对象有且只有一项职责，如果一个对象要负责两个或两个以上的职责，应进行分拆。
(3)根据建立的领域模型进行数据库表的映射，此时应参考数据库设计第二范式：一个表中的所有非关键字属性都依赖于整个关键字。关键字可以是一个属性，也可以是多个属性的集合，不论那种方式，都应确保关键字能够保证唯一性。在确定关键字时，应保证关键字不会参与业务且不会出现更新异常，这时，最优解决方案为采用一个自增数值型属性或一个随机字符串作为表的关键字。
(4)由于第一点所述的领域模型驱动的方式设计数据库表结构，领域模型中的每一个对象只有一项职责，所以对象中的数据项不存在传递依赖，所以，这种思路的数据库表结构设计从一开始即满足第三范式：一个表应满足第二范式，且属性间不存在传递依赖。
(5)同样，由于对象职责的单一性以及对象之间的关系反映的是业务逻辑之间的关系，所以在领域模型中的对象存在主对象和从对象之分，从对象是从1－N或N－N的角度进一步主对象的业务逻辑，所以从对象及对象关系映射为的表及表关联关系不存在删除和插入异常。
(6)在映射后得出的数据库表结构中，应再根据第四范式进行进一步修改，确保不存在多值依赖。这时，应根据反向工程的思路反馈给领域模型。如果表结构中存在多值依赖，则证明领域模型中的对象具有至少两个以上的职责，应根据第一条进行设计修正。第四范式：一个表如果满足BCNF，不应存在多值依赖。
(7)在经过分析后确认所有的表都满足二、三、四范式的情况下，表和表之间的关联尽量采用弱关联以便于对表字段和表结构的调整和重构。并且，我认为数据库中的表是用来持久化一个对象实例在特定时间及特定条件下的状态的，只是一个存储介质，所以，表和表之间也不应用强关联来表述业务（数据间的一致性），这一职责应由系统的逻辑层来保证，这种方式也确保了系统对于不正确数据（脏数据）的兼容性。当然，从整个系统的角度来说我们还是要尽最大努力确保系统不会产生脏数据，单从另一个角度来说，脏数据的产生在一定程度上也是不可避免的，我们也要保证系统对这种情况的容错性。这是一个折中的方案。
(8)应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性的（针对一些大数据量和常用检索方式）建立组合属性的索引，提高检索效率。虽然建立索引会消耗部分系统资源，但比较起在检索时搜索整张表中的数据尤其时表中的数据量较大时所带来的性能影响，以及无索引时的排序操作所带来的性能影响，这种方式仍然是值得提倡的。
(9)尽量少采用存储过程，目前已经有很多技术可以替代存储过程的功能如“对象/关系映射”等，将数据一致性的保证放在数据库中，无论对于版本控制、开发和部署、以及数据库的迁移都会带来很大的影响。但不可否认，存储过程具有性能上的优势，所以，当系统可使用的硬件不会得到提升而性能又是非常重要的质量属性时，可经过平衡考虑选用存储过程。
(10)当处理表间的关联约束所付出的代价（常常是使用性上的代价）超过了保证不会出现修改、删除、更改异常所付出的代价，并且数据冗余也不是主要的问题时，表设计可以不符合四个范式。四个范式确保了不会出现异常，但也可能由此导致过于纯洁的设计，使得表结构难于使用，所以在设计时需要进行综合判断，但首先确保符合四个范式，然后再进行精化修正是刚刚进入数据库设计领域时可以采用的最好办法。
(11)设计出的表要具有较好的使用性，主要体现在查询时是否需要关联多张表且还需使用复杂的SQL技巧。
(12)设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性，有效的控制冗余有助于提高数据库的性能
字符
varchar 可变字符 和存储的字符字节相等 列：abc123占用6个字节（表现为占用磁盘大小，下同）
nvarchar 可变字符 是实际存储字节的两倍 例：abc123占用12个字节 该字符使用Unicode编码支持多国语言
char 固定字符 实际表现例：指定列的长度为10 将abc123填充进去后面将出现4个空格。
整数
bigint 占用8个字节
从 -2^63 (-9223372036854775808) 到 2^63-1 (9223372036854775807) 的整型数据（所有数字）。
int
从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31 - 1 (2,147,483,647) 的整型数据（所有数字）。
smallint 占用4个字节
从 -2^15 (-32,768) 到 2^15 - 1 (32,767) 的整数数据。
tinyint 占用一个字节
从 0 到 255 的整数数据。
总结：
1.如果网站只是中文，不涉及多国语言的建议使用varchar，使用nvarchar将浪费空间，影响效率。
2.字符长度相对固定的要使用char字段，比如USER_IP。char是定长的, 移动到下一条记录, 只需要做固定长度的指针偏移即可. varchar则必须根据当前记录的长度算出下一个数据指针的偏移.
3.字符为数字的最好使用数字型数据。因为其占用字节更小且排序亦占优势。如手机号码使用Varchar需11位 使用bigint则占用8位。
几个问题：
1. char(n)一定比varchar(n)速度快么?
不一定
计算varchar的偏移是会花去一些cpu时间，但性能瓶颈不在此，在io.
db的io单位是数据页(8192字节)(一页存有多个数据行，数据行不能跨页。当然image,text等例外).
因此一页中行越多，性能越好。
2.使用的数字可能很小，但如果都定义成INT对效率有影响吗？
是的
这个是当然的，首先表现为int和tinyint占用的字节不同，也可理解成占用的磁盘的大小不同，较小的字节可以省去不必要的 内存消耗和相关指针转移。
3.varchar/char不支持多国语言，为什么英文和中文都能正常显示？
这是因为服务器的操作系统和所安装的MSSQL都是中文的。
参考：http://topic.csdn.net/t/20060324/18/4638303.html
4.其它还有什么方法提高数据库查询效率
合理建索引必不可少。
可参考http://topic.csdn.net/t/20040415/10/2967554.html
不同编码字节长度测试代码:
System.Text.Encoding.Unicode.GetByteCount(StrTest);
System.Text.Encoding.UTF8.GetByteCount(StrTest);
System.Text.Encoding.GetEncoding("GB2312").GetByteCount(StrTest);
浅谈数据库分表
一、概述
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
首先要了解为什么要分表，分表的好处是什么。我们先来大概了解以下一个数据库执行SQL的过程：
接收到SQL --> 放入SQL执行队列 --> 使用分析器分解SQL --> 按照分析结果进行数据的提取或者修改 --> 返回处理结果
当 然，这个流程图不一定正确，这只是我自己主观意识上这么我认为。那么这个处理过程当中，最容易出现问题的是什么？就是说，如果前一个SQL没有执行完毕的 话，后面的SQL是不会执行的，因为为了保证数据的完整性，必须对数据表文件进行锁定，包括共享锁和独享锁两种锁定。共享锁是在锁定的期间，其它线程也可 以访问这个数据文件，但是不允许修改操作，相应的，独享锁就是整个文件就是归一个线程所有，其它线程无法访问这个数据文件。一般MySQL中最快的存储引 擎MyISAM，它是基于表锁定的，就是说如果一锁定的话，那么整个数据文件外部都无法访问，必须等前一个操作完成后，才能接收下一个操作，那么在这个前 一个操作没有执行完成，后一个操作等待在队列里无法执行的情况叫做阻塞，一般我们通俗意义上叫做“锁表”。
锁表直接导致的后果是什么？就是大量的SQL无法立即执行，必须等队列前面的SQL全部执行完毕才能继续执行。这个无法执行的SQL就会导致没有结果，或者延迟严重，影响用户体验。
特别是对于一些使用比较频繁的表，比如SNS系统中的用户信息表、论坛系统中的帖子表等等，都是访问量大很大的表，为了保证数据的快速提取返回给用户，必须使用一些处理方式来解决这个问题，这个就是我今天要聊到的分表技术。
分 表技术顾名思义，就是把若干个存储相同类型数据的表分成几个表分表存储，在提取数据的时候，不同的用户访问不同的表，互不冲突，减少锁表的几率。比如，目 前保存用户分表有两个表，一个是user_1表，还有一个是 user_2 表，两个表保存了不同的用户信息，user_1 保存了前10万的用户信息，user_2保存了后10万名用户的信息，现在如果同时查询用户 heiyeluren1 和 heiyeluren2 这个两个用户，那么就是分表从不同的表提取出来，减少锁表的可能。
我下面要讲述的两种分表方法我自己都没有实验过，不保证准确能用，只是提供一个设计思路。下面关于分表的例子我假设是在一个贴吧系统的基础上来进行处理和构建的。（如果没有用过贴吧的用户赶紧Google一下）
二、基于基础表的分表处理
这 个基于基础表的分表处理方式大致的思想就是：一个主要表，保存了所有的基本信息，如果某个项目需要找到它所存储的表，那么必须从这个基础表中查找出对应的 表名等项目，好直接访问这个表。如果觉得这个基础表速度不够快，可以完全把整个基础表保存在缓存或者内存中，方便有效的查询。
我们基于贴吧的情况，构建假设如下的3张表：
1. 贴吧版块表: 保存贴吧中版块的信息
2. 贴吧主题表：保存贴吧中版块中的主题信息，用于浏览
3. 贴吧回复表：保存主题的原始内容和回复内容
“贴吧版块表”包含如下字段：
版块ID board_id int(10)
版块名称 board_name char(50)
子表ID table_id smallint(5)
产生时间 created datetime
“贴吧主题表”包含如下字段：
主题ID topic_id int(10)
主题名称 topic_name char(255)
版块ID board_id int(10)
创建时间 created datetime
“贴吧回复表”的字段如下：
回复ID reply_id int(10)
回复内容 reply_text text
主题ID topic_id int(10)
版块ID board_id int(10)
创建时间 created datetime
那么上面保存了我们整个贴吧中的表结构信息，三个表对应的关系是：
版块 --> 多个主题
主题 --> 多个回复
那么就是说，表文件大小的关系是：
版块表文件 < 主题表文件 < 回复表文件
所以基本可以确定需要对主题表和回复表进行分表，已增加我们数据检索查询更改时候的速度和性能。
看了上面的表结构，会明显发现，在“版块表”中保存了一个"table_id"字段，这个字段就是用于保存一个版块对应的主题和回复都是分表保存在什么表里的。
比如我们有一个叫做“PHP”的贴吧，board_id是1，子表ID也是1，那么这条记录就是：
board_id | board_name | table_id | created
1 | PHP | 1 | 2007-01-19 00:30:12
相应的，如果我需要提取“PHP”吧里的所有主题，那么就必须按照表里保存的table_id来组合一个存储了主题的表名称，比如我们主题表的前缀是“topic_”，那么组合出来“PHP”吧对应的主题表应该是：“topic_1”，那么我们执行：
基于Hash算法的分表处理
我们知道Hash表就是通过某个特殊的Hash算法计算出的一个值，这个值必须是惟一的，并且能够使用这个计算出来的值查找到需要的值，这个叫做哈希表。
我们在分表里的hash算法跟这个思想类似：通过一个原始目标的ID或者名称通过一定的hash算法计算出数据存储表的表名，然后访问相应的表。
继续拿上面的贴吧来说，每个贴吧有版块名称和版块ID，那么这两项值是固定的，并且是惟一的，那么我们就可以考虑通过对这两项值中的一项进行一些运算得出一个目标表的名称。
现在假如我们针对我们这个贴吧系统，假设系统最大允许1亿条数据，考虑每个表保存100万条记录，那么整个系统就不超过100个表就能够容纳。按照这个标准，我们假设在贴吧的版块ID上进行hash，获得一个key值，这个值就是我们的表名，然后访问相应的表。
我们构造一个简单的hash算法：
function get_hash($id){
$str = bin2hex($id);
$hash = substr($str, 0, 4);
if (strlen($hash)<4){
$hash = str_pad($hash, 4, "0");
}
return $hash;
}
算法大致就是传入一个版块ID值，然后函数返回一个4位的字符串，如果字符串长度不够，使用0进行补全。
比 如：get_hash(1)，输出的结果是“3100”，输入：get_hash(23819)，得到的结果是：3233，那么我们经过简单的跟表前缀组 合，就能够访问这个表了。那么我们需要访问ID为1的内容时候哦，组合的表将是：topic_3100、reply_3100，那么就可以直接对目标表进 行访问了。
当然，使用hash算法后，有部分数据是可能在同一个表的，这一点跟hash表不同，hash表是尽量解决冲突，我们这里不需要，当然同样需要预测和分析表数据可能保存的表名。
如果需要存储的数据更多，同样的，可以对版块的名字进行hash操作，比如也是上面的二进制转换成十六进制，因为汉字比数字和字母要多很多，那么重复几率更小，但是可能组合成的表就更多了，相应就必须考虑一些其它的问题。
归根结底，使用hash方式的话必须选择一个好的hash算法，才能生成更多的表，然数据查询的更迅速。
【优点hash算法直接得出目标表名称，效率很高】通过
【劣势】扩展性比较差，选择了一个hash算法，定义了多少数据量，以后只能在这个数据量上跑，不能超过过这个数据量，可扩展性稍差
四、其它问题
1. 搜索问题
现在我们已经进行分表了，那么就无法直接对表进行搜索，因为你无法对可能系统中已经存在的几十或者几百个表进行检索，所以搜索必须借助第三方的组件来进行，比如Lucene作为站内搜索引擎是个不错的选择。
2. 表文件问题
我 们知道MySQL的MyISAM引擎每个表都会生成三个文件，*.frm、*.MYD、*.MYI 三个文件，分表用来保存表结构、表数据和表索引。Linux下面每个目录下的文件数量最好不要超过1000个，不然检索数据将更慢，那么每个表都会生成三 个文件，相应的如果分表超过300个表，那么将检索非常慢，所以这时候就必须再进行分，比如在进行数据库的分离。
使用基础表，我们可以新增加一个字段，用来保存这个表保存在什么数据。使用Hash的方式，我们必须截取hash值中第几位来作为数据库的名字。这样，完好的解决这个问题。