深入解析《数据库重构：进化式数据库设计》

最近了解到一个新概念——数据库重构，这让我感到非常惊讶。数据库竟然也可以像代码一样进行重构。为了深入了解这一领域，我特意借阅了《数据库重构：进化式数据库设计》这本书，并在此分享我的学习心得。

数据库重构的概念

数据库重构是指在不改变数据库行为和信息语义的前提下，对数据库模式进行优化和改进的过程。这种重构不仅涉及数据库结构的调整，如表和视图的定义与修改，还包括数据库功能的优化，例如存储过程和触发器的改进。

数据库重构的挑战

与代码重构相比，数据库重构面临更多挑战。数据库结构的任何变动都可能影响到业务逻辑层、用户界面层以及其他相关模块和外部调用程序。此外，数据库内部的函数、存储过程和触发器等也需要同步更新，整个过程复杂且风险高。具体挑战包括：

1. 除了保持行为语义外，数据库重构还需要保持信息语义的一致性。


2. 数据库与外部程序的高度耦合使得重构工作更加复杂，特别是多应用数据库的情况。


3. 目前市场上缺乏专门支持数据库重构的工具，这增加了实施难度。


4. 数据库设计和开发通常采用传统、串行的方法，未能充分融入敏捷开发的理念。


5. 团队成员对系统整体架构的理解程度不一，尤其是数据库和应用程序开发的专业知识分布不均，这对有效的数据库重构构成了障碍。

数据库重构的类型

1. 结构重构： 对表或视图的结构进行调整，如移动列、拆分多用途列等。


2. 数据质量重构： 改善数据库中数据的质量，如禁止空值、统一数据格式等。


3. 参照完整性重构： 确保引用完整性，如通过触发器实现级联删除。


4. 架构重构： 改变外部程序与数据库的交互方式，如使用存储过程替代部分代码。


5. 方法重构： 优化存储过程、函数和触发器等数据库对象，提高其性能和可维护性。


6. 替换： 虽然不属于严格意义上的重构，但有时需要对数据模式进行语义上的重大更改。

数据库的“坏味道”

书中列举了一些常见的数据库“坏味道”，这些问题是数据库设计中应尽量避免的：

• 多用途列： 一个列用于多种目的，可能导致额外的代码来管理数据的正确使用。


• 多用途表： 一个表存储来自多个数据源的数据，缺乏内聚性。


• 重复数据： 数据在多个地方存储，容易导致数据不一致。


• 列过多的表： 表中包含过多的列，表明表的设计可能过于复杂，缺乏合理的数据分类。


• 行过多的表： 大表会影响查询性能，可以通过垂直或水平分割来优化。


• “智能”列： 列中不同位置的数据代表不同的含义，建议进行细粒度的字段分割。


• 害怕变化： 如果对数据库模式的任何更改都感到恐惧，这可能是需要重构的信号。

数据库重构在开发中的角色

作者指出，传统的数据库开发方法往往是串行的，缺乏灵活性。他提倡采用现代演进式技术，如敏捷开发方法，来改善数据库设计和开发过程。书中还提供了一个高层次的开发活动视图，展示了在涉及对象和关系数据库的项目中，如何在不同活动之间进行迭代，以达到最佳效果。