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Last updated on 2024年6月20日

How can you identify common database design mistakes?

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Database design is the process of defining the structure, relationships, and constraints of data in a database. A good database design can improve the performance, security, and usability of your database applications. However, a poor database design can lead to data inconsistency, redundancy, and inefficiency. In this article, you will learn how to identify some common database design mistakes and how to avoid them.

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由社区从 8 条内容中精选。了解更多

Dat Nguyen
Wesley David Santos

DBA Oracle ? Analista de Sistemas ? Especialista e Instrutor em Tuning SQL ? Desenvolvedor PL/SQL (experiente)…

1 Mistake 1: No normalization

Normalization is the technique of organizing data in a database to reduce duplication and dependency. It involves dividing data into tables and defining relationships among them based on key attributes. Normalization can help you achieve data integrity, consistency, and efficiency. However, some database designers skip normalization or do it incorrectly, resulting in a database that has too many or too few tables, redundant or missing data, or complex queries.

To avoid this mistake, you should follow the standard normalization rules, such as first normal form (1NF), second normal form (2NF), and third normal form (3NF). You should also check your database for anomalies, such as insertion, deletion, and update anomalies, that indicate a violation of normalization rules.

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Wesley David Santos

DBA Oracle ? Analista de Sistemas ? Especialista e Instrutor em Tuning SQL ? Desenvolvedor PL/SQL (experiente), PL/pgSQL e T-SQL ? Criador do wdsPLSQLtdd Framework OpenSource em PL/SQL (GitHub)
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A normaliza??o é uma técnica de organiza??o de dados em bancos de dados para reduzir duplica??es e dependências, dividindo os dados em tabelas e definindo rela??es baseadas em atributos-chave. Isso ajuda a alcan?ar integridade, consistência e eficiência dos dados. Porém, ignorar ou aplicar incorretamente a normaliza??o pode resultar em bancos de dados com tabelas inadequadas, dados redundantes ou ausentes e consultas complexas. Para evitar esses problemas, siga as regras de normaliza??o, como 1NF, 2NF e 3NF, e verifique anomalias de inser??o, exclus?o e atualiza??o que indiquem viola??es dessas regras.

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Marcio G. Barbosa

Especialista em Governan?a de Dados, Administrador de Banco de dados, Administrador de Dados, Arquiteto de dados, Professor Universitário, Instrutor de Tecnologia da Informa??o, CEO e apresentador no youtube SQL Expert
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A normaliza??o representa um conjunto de técnicas para implementar princípios de integridade e organiza??o de dados, permitindo que os dados sejam armazenados de forma que n?o dependam de condi??es especificas para seu uso, por exemplo, ter dois telefones para o cliente juntamente com os dados do proprio cliente na mesma tabela, e se o mesmo n?o tiver telefones, ou até mesmo mais de 2. O aspecto físico quase nunca é ponderado quando tratamos de normaliza??o, t?o menos a distribui??o dos dados entre tabelas, tablespaces, datafiles e discos, podendo ser importantes aliados para diminuirmos conten??es por I/O por exemplo.

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2 Mistake 2: No indexing

Indexing is the process of creating and maintaining indexes for columns or expressions in a database. An index is a data structure that allows faster retrieval of data from a table or a view. Indexing can improve the performance of your database queries, especially when you have large or frequently accessed tables. However, some database designers neglect indexing or overuse it, resulting in a database that has slow or inefficient queries, or wasted space and resources.

To avoid this mistake, you should analyze your database workload and identify the columns or expressions that are frequently used in queries, filters, joins, or sorting. You should also consider the type, size, and cardinality of the columns or expressions, and choose the appropriate index type, such as clustered, nonclustered, unique, or full-text. You should also monitor and maintain your indexes regularly, and drop or modify them if they are no longer useful or optimal.

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Dat Nguyen
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Neglecting indexing in database design can lead to sluggish query performance and wasted resources. Indexes act as a roadmap for swift data retrieval, crucial for large or frequently accessed tables. To optimize: - Strategic Indexing: Identify and index columns used in queries, filters, joins, or sorting to enhance query speed. - Balanced Approach: Avoid over-indexing to prevent unnecessary resource consumption and maintain efficient database operations.

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Wesley David Santos

DBA Oracle ? Analista de Sistemas ? Especialista e Instrutor em Tuning SQL ? Desenvolvedor PL/SQL (experiente), PL/pgSQL e T-SQL ? Criador do wdsPLSQLtdd Framework OpenSource em PL/SQL (GitHub)
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A indexa??o otimiza a recupera??o de dados em bancos de dados, melhorando o desempenho de consultas em tabelas grandes ou frequentemente acessadas. Evite negligenciar ou usar índices em excesso, o que pode causar lentid?o e desperdício de recursos. Analise a carga de trabalho, identifique colunas frequentemente usadas e escolha o tipo de índice adequado, como clusterizado ou n?o clusterizado. Monitore e mantenha os índices regularmente, descartando ou ajustando os que n?o s?o mais eficientes.

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Marcio G. Barbosa

Especialista em Governan?a de Dados, Administrador de Banco de dados, Administrador de Dados, Arquiteto de dados, Professor Universitário, Instrutor de Tecnologia da Informa??o, CEO e apresentador no youtube SQL Expert
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Indice, é coisa de DBA, essa é uma das maiores bobagens que um desenvolvedor que constrói um modelo de dados pode pensar, Indices s?o t?o importantes quanto as próprias tabelas, já que proporcionam maior eficiência no acesso a dados, permitindo assim que dados possam ser acessados muito mais rapidamente e por vezes sendo a estrutura de dados usada na pesquisa aos dados propriamente ditos, fazendo o trabalho de tabela e de índice ao mesmo tempo. Entender os mecanismos de pesquisa usando tabelas e indices permite aproveitar muito mais o potencial de uso desse importante recurso de banco de dados

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3 Mistake 3: No documentation

Documentation is the process of creating and maintaining written or visual information about your database design, such as data models, diagrams, schemas, definitions, constraints, and relationships. Documentation can help you communicate your database design to other developers, users, or stakeholders, and facilitate the maintenance, modification, or troubleshooting of your database. However, some database designers ignore documentation or do it poorly, resulting in a database that has unclear or inconsistent design, or hard to understand or modify.

To avoid this mistake, you should document your database design as you create it, and update it as you change it. You should also use standard notation and terminology, such as entity-relationship (ER) notation or unified modeling language (UML), to represent your database design. You should also include comments, descriptions, and explanations for your tables, columns, indexes, constraints, and relationships.

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Wesley David Santos

DBA Oracle ? Analista de Sistemas ? Especialista e Instrutor em Tuning SQL ? Desenvolvedor PL/SQL (experiente), PL/pgSQL e T-SQL ? Criador do wdsPLSQLtdd Framework OpenSource em PL/SQL (GitHub)
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A documenta??o do design de banco de dados envolve criar e manter informa??es sobre modelos de dados, diagramas, esquemas, defini??es, restri??es e relacionamentos. Isso facilita a comunica??o com desenvolvedores, usuários e partes interessadas, além de ajudar na manuten??o e modifica??o do banco. Ignorar ou fazer uma documenta??o deficiente resulta em um design pouco claro ou difícil de entender. Para evitar isso, documente o design durante sua cria??o e atualiza??o, use nota??o e terminologia padr?o como ER ou UML, e inclua comentários e explica??es detalhadas para tabelas, colunas, índices, restri??es e relacionamentos.

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4 Mistake 4: No security

Security is the process of protecting your database from unauthorized access, modification, or damage. Security can help you ensure the confidentiality, integrity, and availability of your database data and applications. However, some database designers overlook security or do it inadequately, resulting in a database that has vulnerable or exposed data, or prone to attacks or breaches.

To avoid this mistake, you should implement security measures at different levels of your database, such as the server, the database, the table, the column, or the row. You should also use encryption, authentication, authorization, auditing, and backup strategies to safeguard your database data and applications.

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Wesley David Santos

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A seguran?a de banco de dados envolve proteger contra acessos, modifica??es ou danos n?o autorizados, garantindo a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados. Negligenciar a seguran?a resulta em dados vulneráveis e expostos a ataques. Para evitar isso, implemente medidas de seguran?a em todos os níveis, desde o servidor até linhas específicas, e utilize criptografia, autentica??o, autoriza??o, auditoria e backups regulares para proteger seus dados e aplicativos.

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5 Mistake 5: No testing

Testing is the process of verifying and validating your database design, functionality, and performance. Testing can help you detect and correct errors, bugs, or flaws in your database before deploying it to production. However, some database designers skip testing or do it superficially, resulting in a database that has faulty or unreliable data, or poor or unexpected performance.

To avoid this mistake, you should test your database design, functionality, and performance at different stages of your database development, such as the design, development, testing, and deployment stages. You should also use different testing methods, such as unit testing, integration testing, system testing, or performance testing, to check your database for various aspects, such as data quality, data integrity, data consistency, data security, data availability, or data scalability.

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O teste de banco de dados verifica e valida design, funcionalidade e desempenho, ajudando a detectar e corrigir erros antes da produ??o. Ignorar ou realizar testes superficiais pode resultar em dados defeituosos e desempenho ruim. Para evitar isso, teste o banco de dados em todas as fases do desenvolvimento, desde o design até a implanta??o. Utilize métodos como testes de unidade, integra??o, sistema e desempenho para avaliar aspectos como qualidade, integridade, consistência, seguran?a, disponibilidade e escalabilidade dos dados.

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2 Mistake 2: No indexing

3 Mistake 3: No documentation

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