1、 字段名及字段配制合理性oop
一、 剔除关系不密切的字段post
二、 字段命名要有规则及相对应的含义(不要一部分英文,一部分拼音,还有相似a.b.c这样不明含义的字段)性能
三、 字段命名尽可能不要使用缩写(大多数缩写都不能明确字段含义)大数据
四、 字段不要大小写混用(想要具备可读性,多个英文单词可以使用下划线形式链接).net
五、 字段名不要使用保留字或者关键字排序
六、 保持字段名和类型的一致性索引
七、 慎重选择数字类型hadoop
八、 给文本字段留足余量get
2、 系统特殊字段处理及建成后建议it
一、 添加删除标记(例如操做人、删除时间)
二、 创建版本机制
3、 表结构合理性配置
一、 多型字段的处理
就是表中是否存在字段可以分解成更小独立的几部分(例如:人能够分为男人和女人)
二、 多值字段的处理
能够将表分为三张表
这样使得检索和排序更加有调理,且保证数据的完整性!
4、 其它建议
一、 对于大数据字段,独立表进行存储,以便影响性能(例如:简介字段)
二、 使用varchar类型代替char,由于varchar会动态分配长度,char指定长度是固定的。
三、 给表建立主键,对于没有主键的表,在查询和索引定义上有必定的影响。
四、 避免表字段运行为null,建议设置默认值(例如:int类型设置默认值为0)在索引查询上,效率立显!
五、 创建索引,最好创建在惟一和非空的字段上,创建太多的索引对后期插入、更新都存在必定的影响(考虑实际状况来建立)。