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可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
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1. 原始单据与实体之间的关系 能够是一对一、一对多、多对多的关系。在普通情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大
库设计： 1、数据库名称要明确，可以加前缀或后缀的方式，使其看起来有业务含义，比如数据库名称可以为Business_DB(业务数据库）。 2、在一个企业中，如果依赖很多产品，但是每个产品都使用同一套用户，那么应该将用户单独构建一个库，叫做企业用户中心。 3、不同类型的数据应该分开管理，例如，财务数据库，业务数据库等。 4、由于存储过程在不同的数据库中，支持方式不一样，因此不建议过多使用和使用复杂的存储过程。为数据库服务器降低压力，不要让数据库处理过多的业务逻辑，将业务逻辑处理放到应用程序中。
1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 ·2. 主键与外键 一般而言，一个实体不
一、什么是高可用 高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问
如学生（学号，姓名，性别，出生年月日），如果认为最后一列还可以再分成（出生年，出生月，出生日），它就不是一范式了，否则就是；
要理解范式，首先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说一下：关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……（省略10W字）。
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数据库范式是确保数据库结构合理，满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表，
在数据库设计中，三范式（3NF）是一种关系型数据库设计规范，通过消除数据冗余和依赖，旨在提高数据库的数据存储效率和数据完整性。本文将深入讨论数据库的三范式，包括每一范式的定义、优点以及在实际数据库设计中的应用。
Oracle 20c 提供了文件组模板新特性。如果没有文件组模板，则要更改自动创建的文件组的属性，则在创建关联文件后必须手动更改属性，这会触发不必要的重新平衡。文件组模板功能提供了更好的选择。
缘起：受@萧田国 萧总邀请，上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》（这个topic今年在数据库大会上分享过），应组织方要求，发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
反规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种技术，它通过增加冗余数据以提高查询性能或简化数据模型，通常用于解决由规范化（Normalization）带来的性能问题。规范化旨在减少数据冗余并确保数据一致性，但在某些情况下，规范化会导致查询变得复杂且缓慢，特别是在涉及多个表连接的情况下。
高可用性的背景是因为数据库系统作为应用的核心基础设施，一旦发生故障将会对整个应用系统造成严重影响甚至导致系统瘫痪，因此保证数据库系统高可用性对于确保应用系统的稳定运行至关重要。
数据规范化通过一系列的步骤和规则，将数据库设计得更加合理和有序，以满足数据库的存储和维护需求。
在设计数据库时，某一字段属于一个表，但它又同时出现在另一个或多个表，且完全等同于它在其本来所属表的意义表示，那么这个字段就是一个冗余字段。
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
数据库水平切分是一个很有意思的话题，不同业务类型，数据库水平切分的方法不同。 本篇将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。 一、什么是“多key”类业务 所谓的“多key”，是指一条元数据中，有多个属性上存在前台在线查询需求。 订单中心业务分析 订单中心是一个非常常见的“多key”业务，主要提供订单的查询与修改的服务，其核心元数据为： Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time,money, de
订单中心，是互联网业务中，一个典型的“多key”业务，即：用户ID，商家ID，订单ID等多个key上都有业务查询需求。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（言）。即在一个数据库表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
从数据库管理系统的开放层面来讲，数据库设计的key point就是妥协。一个设计的比较好的数据库都是在业务逻辑、设计规约和便于开发这三者之前来回考量，从而获得3-win的结果。下面主要是在思考和总结的点。
挂完电话，我舒了口气，由于差点暴露自己已经不记得三范式了这个不争的事实，我悄悄打开了谷歌....
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
对于经常使用的表（如某些参数表或代码对照表），由于其使用频率很高，要尽量减少表中的记录数量。
对于数据库范式这个知识点，我们很多人在设计数据库的时候，都会去考虑多表结构的基本设计。但是有时候想要具体说出一个明确的设计方法时又说不出来。
在数据库设计中，非规范化的关系模型会引发一些常见问题，包括数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。为了让这些概念更易于理解，我们可以把数据库中的数据比作一个超市的库存清单。让我们逐一解释这些问题，并举例说明它们的区别。
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
针对这个问题，我们怎么破呢？我们对上面这个表拆分为3个表：学生表、课程表、学生课程关系表。其中，学生表和课程表只有一个主键，而学生课程关系表有一个复合主键（学生编号，课程），分数完全依赖于这个复合主键，因此符合第二范式。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据库设计概念总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
在日常业务研发过程中，我们常常需要与数据库表打交道。设计范式是数据表设计的基本原则，对于数据表的设计范式，我们特别容易忽略它的存在。很多时候，当数据库运行了一段时间之后，我们才发现数据表设计上有问题。然后重新调整数据表的结构，需要做数据迁移，还有可能影响程序处理的业务逻辑，甚至系统的正常服务运行。
数据库设计是一种系统性的过程，旨在确定和规划数据库系统的结构、组织和存储方式，以满足特定应用需求。它包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段，确保数据库能够有效、高效地存储和管理数据，同时满足数据一致性、完整性和可维护性的要求。
Uniprot （Universal Protein ）是包含蛋白质序列，功能信息，研究论文索引的蛋白质数据库，整合了包括EBI（ European Bioinformatics Institute），SIB（the Swiss Institute of Bioinformatics），PIR（Protein Information Resource）三大数据库的资源。
数据：描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有文字、图形、图象、声音、正文等等。数据与其语义是不可分的。
我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。
脚下留心：就表结构而言，表分为行和列；就表数据而言，表分为记录和字段；就面向对象而言，一个记录就是一个实体，一个字段就是一个属性。
高可用(High Availability)基本上来说, 就是要让我们的计算环境做到full-time的可用性, 在设计上一般需要:
高可用（High Availability，HA）也可以称为高可用性或高可用环境。HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。HA通常是指通过设计来减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，那么这时就可以称系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，那么可以称系统的可用性是99%。很多公司（例如三大运营商、百度、京东等）的高可用目标都是4个9，也就是99.99%。
专注服务端首先要专注的是关于高可用。 有的时候高可用系统并不是简单的技术方案，会包含很多其他的东西。 什么是高可用？ 基本来讲是为了让我们的计算机（硬件/软件）做到full time可用。设计上一般有下面的方法： 对软/硬件冗余，消除单点故障。任何系统都有一个或多个冗余系统做standby。 对故障的检测和恢复。检测故障使用备份的节点接管故障点。就是failover。 需要可靠的交汇点。一些不易冗余的节点，或者被看做是单点的节点，比如域名解析，负载均衡。 冗余的问题 系统软硬件冗余可以保证高可用，但是
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式（3NF）即可了。以下我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除当中的一个顾客，这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题，你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息，还有一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
一，为什么要冗余数据 互联网数据量很大的业务场景，往往数据库需要进行水平切分来降低单库数据量。 水平切分会有一个patition key，通过patition key的查询能够直接定位到库，但是非patition key上的查询可能就需要扫描多个库了。 此时常见的架构设计方案，是使用数据冗余这种反范式设计来满足分库后不同维度的查询需求。 例如：订单业务，对用户和商家都有订单查询需求： Order(oid, info_detail); T(buyer_id, seller_id, oid); 如果用buyer
以oracle 11G版本为准进行解析 Data Guard Architecture Overview (Data Guard架构概述) Data Guard provides the management, monitoring, and automation software to create and maintain one or more synchronized copies of a production database to protect Oracle data from failures, disasters, human error, and data corruptions while providing high availability for mission critical applications. Data Guard is included with Oracle Database Enterprise Edition. Data Guard提供管理，监视和自动化软件，用于创建和维护生产数据库的一个或多个同步副本，以保护Oracle数据免受故障，灾难，人为错误和数据损坏，同时为关键任务应用程序提供高可用性。 Data Guard包含在Oracle数据库企业版中。 Active Data Guard Functionality Overview (Active Data Guard功能概述） Active Data Guard is an option license for Oracle Database Enterprise Edition. Active Data Guard enables advanced capabilities that that extend basic Data Guard functionality. These include:
沉默十秒钟，感觉像回到了学校，做个类似留言板，BBS类的学生系统；不是鄙视学生时代，而是有些恍惚
高可用集群，英文原文为High Availability Cluster，简称HACluster，简单的说，集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。这些单个的计算机系统 就是集群的节点（node）。 高可用集群的出现是为了使集群的整体服务尽可能可用，从而减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失。如果某个节点失效，它的备援节点将在几秒钟的时间内接管它的职责。因此，对于用户而言，集群永远不会停机。 高可用集群软件的主要作用就是实现故障检查和业务切换的自动化。只有两个节点的高可用集群又称为双机热备，即使用两台服务器互相备份。当一台服务器出现故障时，可由另一台服务器承担服务任务，从而在不需要人工干预的 情况下，自动保证系统能持续对外提供服务。双机热备只是高可用集群的一种，高可用集群系统更可以支持两个以上的节点，提供比双机热备更多、更高级的功能，更能满足用户不断出现的需求变化。
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