数据模型设计原则

• 高内聚和低耦合 一个逻辑和物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循最基本的软件设计方法论的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关的数据、粒度相同数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。
• 核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的字段支持常用核心的业务，扩展模型包括的字段支持个性化或是少量应用的需要，不能让扩展字段过度侵入核心模型，破坏了核心模型的架构简洁性与可维护性。
• 公共处理逻辑下沉及单一 越是底层公用的处理逻辑更应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公共的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑在多处同时存在。
• 成本与性能平衡 适当的数据冗余换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复制。
• 数据可回滚 处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。
• 一致性 相同的字段含义在不同表中字段命名必须相同，必须使用规范定义中的名称。
• 命名清晰可理解 表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和使用。

（编辑：三门峡站长网）

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