1、使用定义明确的表或列名,并保持一致(例如,School、StudentCourse、CourseID)。

2、使用单数形式的表名(即,用StudentCourse而非StudentCourses)。表代表了实体的合集,不需要复数形式。

3、不要在表名中使用空格。否则你将在定义表时不得不使用“{”、“[”等字符(即为了访问表Student Course,你须得书写“Student Course”。使用StudentCourse足够了)。

4、不要在表名中加入不必要的前缀或后缀(即,命名School即可,不必为TblSchool、SchoolTable等)。

5、加密密码,保证安全性。需要时可在应用中解密它们。

6、在所有的表中使用整型ID字段。即便眼下ID还用不着,将来也会有用到的时候(例如在关联表中、索引等)。

7、使用整数(或相关)类型的数据列来创建索引。Varchar列索引会导致性能问题。

8、对布尔值使用bit字段。使用Integer或Varchar类型存储毫无必要。同时,在这些列名中加入Is描述。

9、对数据库访问进行验证。任何用户都不应给予admin角色。

10、若非必要的话,避免使用“select *”查询语句。为了更好的性能,请使用“select [required_columns_list]”。

11、若程序代码很大,可使用ORM(对象关系映射)框架(如Hibernate、iBatis)工具。关于其性能问题可通过详细配置参数来应付。

12、将那些不使用或不常用而又较大的表(table parts)区隔到不同的物理存储空间,以便提供更好地查询性能。

13、对重要的数据库系统,使用灾难恢复方案和安全服务,比如故障切换集群(failover clustering)、自动备份、复制等。

14、为了保证数据完整性,请使用约束(如外键、Check、Not null约束等)。不要给予对应用代码的完整控制权。

15、缺乏数据库文档的习惯非常不好(evil)。用ER图对数据库设计模型进行描述。同时记得编写触发器、存储过程等脚本的代码。

16、对频繁进行的查询使用索引。Analyser工具可用于决定index在何处定义。对于查询获取大量列,聚簇索引(clustered index)通常更好。而对于点查询,可使用非聚簇索引。

17、将数据库服务器与Web服务器放置在不同的计算机中。这可以提供更好的安全性能(攻击者不能直接访问数据),而且由于可以限制访问请求数及进程量,服务器也能获得更的CPU及内存性能。

18、图像和Blob列一定不要定义在查询频繁的表中,这也是出于性能考虑。可将这些数据放在单独的表中,并在查询表中建立指向它们的指针。

19、规范化(Normalization)是必须的,以进一步优化应用性能。否则可能面临过多的数据副本,当然过渡规范化(over-normalization)则会导致大量跨太多表的连接。这两者都会影响到性能。

20、同样也要在数据库建模及设计上花些功夫。若为此省下时间,则很可能面临10倍乃至100/1000倍的维护/重新设计成本。

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