データベース設計のベストプラクティス

データベースは単に検索可能なフレームワークに格納されている情報であるため、データベース設計はアプリケーションを構築するプロセスです。 デザインの側面には、残りの詳細が含まれます。 トップ#データベース設計のベストプラクティスを使用して、有益な最終製品を作成する方法を学びます。 それらがなければ、生産の後で悪い計画および性能のプロダクトを作り出す。

データベース設計のベストプラクティスとは何ですか？

食品データベースアーキテクチャとデータベース設計に伴う概念を探るためには、有用なデータベースの背後にある基本的な設計原則を理解する必要があります。 Lazy Heapによると、優れたデータベース（および貴重な最終製品のベストプラクティスを構成するもの）は、6つの主要な目的に分けることができます:

• ユーザビリティ
• 拡張性
• データ整合性
• パフォーマンス
• 可用性
• セキュリティ

これらの要因により、データベースが長期間にわたって使そして絶えず変化した技術を予想すること。 それは適応可能である必要があり、情報を安全に保ち、うまく機能するのに十分な完全性を提供する必要があります。

データベースシステムを設計する際には、次のベストプラクティスに留意してください:

すべての視点を考慮する

計画段階にいるときは、期待に合ったデータベース設計を構築するようにしてください。 製品の利害関係者を含むプロジェクトのスポンサーからの入力を取得し、同様に彼らの期待に達することができることを確認します。 検索機能を使用するようにユーザーを訓練し、組織をシンプルに保つのにかかる時間を検討してください。 これを実現するための最初のステップは、組織に座って、データの形式とそれがどのように有意義に表現できるかを決定することです。

データベースの種類を選択

プロジェクトに適したデータベースの種類を見つけ、ニーズに合ったツールを選択します。 多くの人にとって、この決定はSQLまたはNoSQLのいずれかを選択するのと同じくらい簡単ですが、特定のプロジェクトにも適した他のより具体的なタイプ あなたは右のバットをオフに設計しているもののために最適であるデータベースの種類を決定する必要があります。

二つの主要なデータベースタイプの間を解読するには、あなたのニーズについて考えてみてください。 SQLと呼ばれるデータベースは、特に整合性が不可欠な場合、構造化データの標準とみなされます。 しかし、モノのインターネット（IoT）や機械学習などの新しい技術には、流動性、拡張性、高速性が必要です。 これらの要件により、NoSQLが最良の選択肢となるため、このフレームワークはソーシャルネットワーク、web分析、その他のデータベースタイプでも一般的に使用され

作業しているデータベースの種類に応じて、異なるモデリング手法を使用することができます。 たとえば、オンライントランザクション処理データベースでは、トランザクショ 一方、リレーショナルデータベースは、モデリングの次元形式でより良いことができます。

データベースやアプリケーションの構築に関しては、多くのオンラインツールが利用可能であり、次のようなオプションがありますDraw.io、Lucidchart、またはMicrosoft Visio各サポートされているデータベースエンティティの設計。 ただし、誤ったデータ型を使用すると、ファイルが肥大化したり、データが不正確になったり、属性の同期やテーブルの結合が困難になったりするなど、多くの負の結果に直面する可能性があります。

データの正規化

今日の企業の多くは、SQLとNoSQLの二つの最も一般的なタイプのデータベースのブレンドで機能します。 それらは協力して複雑な設計を作成することができ、これらの複雑な構造はデータを正規化することによって最小限の冗長性を提供する必要があ 開始するには、サブキーを開始する前に、複数の値または繰り返しの属性を削除する必要があります。

透明な構造を作成する

あなたが作成しているものは、あなた、あなたのチーム、またはあなたの組織のためのものと同様に、将来のユーザーのためのものであることに注意してく 人々は、後で変更、追加、または現在の技術動向にデータベースを維持するために何かを変更する必要があるかもしれないように、あなたの心の最前線で未来 車輪を改革することを試みてはいけないちょうど設計を簡単保ちなさい。 すべてが最終的に変更されます。

ショートカット、複数形、または略語を避けます。 一貫性のある命名を維持し、設定した規則に固執することを確認してください。 ほとんどのデザイナーは、チーム全体があなたが提示する設計慣行や構造を最新の状態に保つのを助けるために、キーやスタイルガイドを作成します。 スタイルガイドでは、すべてのテーブル、外部キー、インデックス、トリガー、およびその他の関数のガイドラインを示しています。

どのような命名規則を選択しても、それに固執してください。 何かを選択することは、設定された標準を提供しないよりも優れており、物事のやり方を変えようとするのではなく、業界で既に導入されているルール

手遅れになる前に不足や改善を発見するためには、チーム内のコミュニケーションも不可欠です。 チーム全体が同じページにあり、誰もが知っていて理解しているガイドラインを一貫して使用することで、ミスを修正するために多くのエネルギー、時間、お

任意の制約を定義する

設計の制約を定義することで、最大限のデータ整合性を維持することができます。 チェックや外部キーなどのオプションの全範囲をチェックし、途中でビジネスルールに固執します。 そうすることで、アプリケーションが有害なデータの一部がシステムに入るのを防ぐことができます。 すべてのデータベースの要件とアウトラインを作成し、あなたが今それを見るように明確にソフトウェアの将来の概要を説明します。 あなたができるすべてをプロットしますが、柔軟性や問題解決のために時間をかけて鉛筆を忘れることはありません。

定義するときは、小さな値も使用してみてください。 これは、各データセットの量が少ないほど、検索が簡単かつ迅速になるため、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 大規模なバイナリデータ-セットは、テーブル以外の場所にも格納する必要があり、プロセスを簡素化することでパフォーマンスも向上します。

設計に関するすべて、特に主キー、エンティティ関係スキーマ、および将来のユーザーが必要とする可能性のあるトリガーを文書化します。 前述したように、ガイドやキーを持つことでチーム全体が軌道に乗ることができ、ドキュメントはこれを達成するのに役立ちます。 それは重要ではない、忙しい仕事のように見えるかもしれません; しかし、設計プロセスには文書化が不可欠です。

あなたのチームと後であなたの製品を変更する可能性のある将来の労働者のために説明的な意味のある有用な名前を与えます。 適切に文書化された規則は、時間の経過とともに製品を維持し、混乱や誤解から発生する可能性のあるエラーの数を減らすのに役立ちます。 あなたが何をしても、あなたの選択にも一貫しています。

ビルド中のバックアップ時間の計画

計画によって、あなたの方法来る問題か災害を扱うために時間に加えることができる。 問題が出てくるでしょう。 それは時間の問題です。 設計プロセスに深く入り込む前に、何が起こるか、何が起こるかを計画してください。 自動バックアップ、フェールオーバークラスタリング、レプリケーション、またはデータベースの構造を完璧な形に保つために必要なもののためのスケジュー

このヒントは、開発プロセス中に非常に多くの時間を節約できます。 問題が発生したときに問題を修復する必要があるのではなく、製品が生産に当たったときにすべてが機能することを期待するのではなく、チームは問

情報は貴重であり、間違った手の中で破壊的になる可能性があるため、プライバシーとセキュリティを維持することが不可欠です。 今日の人々は、技術の時代にますます懸念されているプライバシーを大切にしています。 データベース上の情報は安全に保存して整理する必要があるため、暗号化されたパスワードを使用し、適切なプライバシートレーニングや検証可能な資格を持 また、脅威を避けるために、できるだけ早くデータベースを閉じたいと思うでしょう。 設計に脆弱性がある場合は、企業全体に影響を与える問題に直面する可能性があります。

速度の最適化

高速データベースは理想的なので、Elastisearchなどのツールを使用して検索速度を向上させることを検討してください。 また、通常の検索クエリのインデックスを作成することで、プロセスを高速化することもできます。 アナライザは、プロジェクトにクラスタ化インデックスまたは従来のインデックスが必要かどうかを判断するのに役立ちます。

データベースを独自のサーバーで機能させる

データベースをwebに使用するサーバーではなく、独自のサーバーに配置することで、CPU使用率を下げます。 これにより、いくつかの計算リソースが解放され、データベースを許可されていないユーザーの手から遠ざけることができます。

データベース設計のベストプラクティスが最終製品に役立つのはなぜですか？

これらのデータベース設計のベストプラクティスを使用しないと、有用な最終製品は作成されません。 それは簡単です。 適切なデータベース設計により、製品の開発とその後の展開は、本番段階の後にうまく実行されます。

うまく設計されたデータベースはうまく機能し、後で人々にはほとんど問題を与えません。 これらは、開発されたシステムで適切なエンドユーザーエクスペリエンスを提供するようにテストされています。 順風満帆がほしいと思えば最良の方法を使用しなさい。 それ以外の場合は、プロセスはチーム全体にとって巨大で高価な混乱になる可能性があります。 重大な間違いは要することができる。

データベース設計のベストプラクティスを使用する方法

データベースとそのフレームワークは、ビジネスが石に設定されていないのと同じように、時間の経過 ワークフローとフレームワークは変更される可能性があり、これらのデータベース設計のベストプラクティスを使用すると、製品がより長く固執する可能性があります。 常に全体像を考え、技術の未来、世界、そしてこれらすべての要因が後であなたの製品にどのように影響するかを考えることから始めてください。

データベース設計におけるトップの間違い

一般的な間違いはどの業界でも起こります。 ここでは、データベース設計で行うことができる最悪の間違いは、多くの場合、設計のベストプラクティスに従わない場合に発生します:

• 計画プロセス中の開発と設計のマッピングが不十分です。
• データベース内の各環境間に不整合を残します。
• 他のチームメンバー、Dba、開発者、または上位のupsと通信していません。
• あなたの製品が他のアプリとその制限でどのように機能するかを無視します。
• チェックとレビューを完了するには遅すぎるか、製品が生産に当たった後。
• 貧弱な命名基準とコードを使用するか、それらを一貫して十分に使用していません。
• 単一のテーブルを使用してすべてのドメイン値を格納します。
• 冗長なテーブルとフィールドを使用します。
• メインキーにガイド列またはidのみを使用します。
• 将来のために計画していません。
• ストアドプロシージャを介してデータにアクセスしません。
• データの本当の目的を無視する。

• 悪い正規化の原則をインクリメントします。
• 情報やプロセスのインデックスを適切に作成せず、不適切な名前を使用していません。

人生の中で巨大な何かを計画するのと同様に、準備されていることは、永続的な製品を作成するための最良の方法です。 起こることができる何でものために常に準備され、未来の変更があなたの仕事にいかに影響を与えることができるか考慮しなさい。 正確に何をすべきかのより詳細なリストについては、DZoneの20のベストプラクティスのヒントは、開始するのに最適な場所です。 Stack Overflowに関するこのフォーラムも役に立つかもしれません。