通过一个实际生产环境中的数据存取需求，分析如何设计此存储结构，如何操纵存储的数据，以及如何使操作的成本或代价更低，系统开销最小。同时，让更多初学者明白数据存储的表上索引是如何一个思路组织起来的，希望起到一个参考模板的价值作用。

　　测试用例描述

　　测试用例为B2C领域，一张用于存储用户选购物品而生成的产品订单信息表，不过去掉一些其他字段，以便用于测试，其表中的数据项也不特别描述，字段意思见表：

USE `test`; DROP TABLE IF EXISTS `test`.`goods_order`; CREATE TABLE `goods_order`( `order_id`        INT UNSIGNED      NOT NULL             COMMENT ‘订单单号’, `goods_id`        INT UNSIGNED      NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘商品款号’, `order_type`      TINYINT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘订单类型’, `order_status`    TINYINT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘订单状态’, `color_id`        SMALLINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘颜色id’, `size_id`         SMALLINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘尺寸id’, `goods_number`    MEDIUMINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘数量’, `depot_id`        INT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘仓库id’, `packet_id`       INT UNSIGNED  NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘储位code’, `gmt_create`      TIMESTAMP     NOT NULL DEFAULT ‘0000-00-00 00:00:00’ COMMENT ‘添加时间’, `gmt_modify`      TIMESTAMP     NOT NULL DEFAULT ‘0000-00-00 00:00:00’ COMMENT ‘更新时间’, PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`) )ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 CHARACTER SET ‘utf8’ COLLATE ‘utf8_general_ci’;

　　其中，主键信息：PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`)，为何主键索引索引字段的顺序为：order_id,`goods_id`，而不是： `goods_id`, order_id呢?原因很简单，goods_id在订单信息表中的重复率会比order_id高，也即order_id的筛选率更高，可以减少扫描索引记录个数，从而达到更高的效率，同时，下面即将会列出的SQL也告诉我们，有部分SQL语句的WHERE字句中只出现order_id字段，为此更加坚定我们必须把字段：order_id作为联合主键索引的头部，`goods_id`为联合主键索引的尾部。

　　数据存储表设计的小结：

　　设计用于存储数据的表结构，首先要知道有哪些数据项，也即行内常说的数据流，以及各个数据项的属性，比如存储的数据类型、值域范围及长度、数据完整性等要求，从而确定数据项的属性定义。存储的数据项信息确定之后，至少进行如下三步分析：

• 　　首先，确定哪些数据项或组合，可以作为记录的唯一性标志;
• 　　其次，要确定对数据记录有哪些操作，每个操作的频率如何，对网站等类型应用，还需要区分前台操作和后台操作，也即分外部用户的操作，还是内部用户的操作;
• 　　最后，对作为数据记录操作的条件部分的数据项，分析其数据项的筛选率如何，也即数据项不同值占总数据记录数的比例关心，比例越接近1则是筛选率越好，以及各个值得分布率;

　　综上所述，再让数据修改性操作优先级别高于只读性操作，就可以创建一个满足要求且性能较好的索引组织结构。

　　数据的存取设计,就涉及一块非常重要的知识: 关系数据库的基础知识和关系数据理论的范式。对于范式的知识点，特别解释下，建议学到BCNF范式为止，1NF、2NF、3NF和BCNF之间的差别，各自规避的问题、存在的缺陷都要一清二楚，但是在真实的工作环境中，不要任何存取设计都想向范式靠，用一句佛语准确点表达：空即是色，色即是空。

　　用于生成测试数据的存储过程代码

　　创建索引，就离不开表存储的真实数据，为此编写一个存储过程近可能模拟真实生产环境中的数据，同时也方便大家使用此存储过程，在自己的测试环境中，真实感受验证，

　　存储过程代码：

DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `usp_make_data` $$ CREATE PROCEDURE `usp_make_data`() BEGIN     DECLARE iv_goods_id INT UNSIGNED DEFAULT 0;     DECLARE iv_depot_id INT UNSIGNED DEFAULT 0;     DECLARE iv_packet_id INT UNSIGNED DEFAULT 0;          SET iv_goods_id=5000;     SET iv_depot_id=10;     SET iv_packet_id=20;          WHILE iv_goods_id>0      DO      START  TRANSACTION;       WHILE iv_depot_id>0        DO         WHILE iv_packet_id>0          DO           INSERT INTO goods_order(order_id,goods_id,order_type,order_status,color_id,size_id,goods_number,depot_id,packet_id,gmt_create,gmt_modify)           VALUES(SUBSTRING(RAND(),3,8),iv_goods_id,SUBSTRING(RAND(),3,1),SUBSTRING(RAND(),5,1)%2,SUBSTRING(RAND(),3,3),SUBSTRING(RAND(),4,3),SUBSTRING(RAND(),5,2),                  iv_depot_id,SUBSTRING(RAND(),4,2)*iv_packet_id,DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -SUBSTRING(RAND(),2,3) DAY),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -SUBSTRING(RAND(),3,2) DAY)                 );           SET iv_packet_id=iv_packet_id-1;           END WHILE;                 SET iv_packet_id=20;         SET iv_depot_id=iv_depot_id-1;         END WHILE ;              COMMIT;       SET iv_depot_id=10;       SET iv_goods_id=iv_goods_id-1;     END WHILE ;     END $$ DELIMITER ;

　　业务逻辑描述

　　非注册用户，或网站的注册用户不登陆，都能可选购买物品，生成订单号对应的用户UID为系统默认的;

　　订单与用户UID关联、描述等信息，存储其它的表中，通过订单号的模式关联;

　　用户的订单信息，在未付款之前都可以再修改，付款之后则无法修改;

　　已经付费的订单信息，自动发送到物流部门，进行后续工序的操作。处理完毕之后，会更新订单中涉及物品的存储位置信息;

　　定期读取部分数据到数据仓库分析系统，用于统计分析;

　　个人订单查询，前后台都有;

　　购物记录查询显示;

　　根据业务规则描述需要使用操纵数据的SQL语句

(1). EXPLAIN SELECT * FROM goods_order WHERE `order_id`=40918986;  　　  (2). SELECT * FROM goods_order WHERE `order_id` IN (40918986,40717328,30923040…) ORDER BY gmt_modify DESC;  　　  (3). UPDATE goods_order SET gmt_modify=NOW(),…. WHERE `order_id`=40717328 AND goods_id=4248;  　　  (4). SELECT COUNT(*) FROM goods_order WHERE depot_id=0 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50;  　　  (5). SELECT * FROM goods_order WHERE depot_id=6 AND packet_id=0 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50;  　　  (6). SELECT COUNT(*) FROM goods_order WHERE goods_id=4248 AND order_status=0 AND order_type=1  　　  (7). SELECT * FROM goods_order WHERE goods_id=4248 AND order_status=0 AND order_type=1 ORDER BY gmt_modify DESC LIMIT 0,50;  　　  (8). SELECT * FROM goods_order WHERE gmt_modify>=’ 2011-04-06’;

　　8条SQL语句按触发其执行的用户分类：

　　前台用户点击触发的操作而会执行的SQL语句为：(1)、(2)、(3);

　　后台内部用户点击触发的操作而会执行的SQL语句为：(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7);

　　后台系统自动定期执行：(4)、(5)、(6)、(7)，工作时间正常情况每隔15分钟执行一次，以检查是否有已付款而没有准备货物的订单、是否有收款而未发货的订单等;

　　统计分析系统定期导出数据而执行的SQL语句为：(8)，频率为每24小时一次;

　　我们再分析上述列出来的SQL，分为2类，一类是读操作的SQL(备注：SELECT操作)，另外一类为修改性操作(备注：UPDATE、DELETE操作)，分别如下：

　　SELECT 的WHERE子句、GROUP BY子、ORDER BY 子句和HAVING 子句中，出现的字段：

　　(1). order_id

　　(2). order_id+gmt_modify

　　(3). depot_id+gmt_modify

　　(4). depot_id+packet_id+gmt_modify

　　(5). goods_id+order_status+order_type

　　(6). goods_id+order_status+order_type+gmt_modify

　　(7). gmt_modify

　　修改性操作的WHERE子句中出现的条件字段：

　　(8). order_id+ goods_id

　　我们已经存在主键索引：PRIMARY KEY(order_id,`goods_id`)，另外考虑到此表数据的操作以SELECT和INSERT为主，UPDATE的SQL量其次，再根据上述SQL语句，为此我们可以初步确定需要创建的索引：

ALTER TABLE goods_order  ADD INDEX idx_goodsID_orderType_orderStatus_gmtmodify(goods_id,order_type,order_status,gmt_modify), ADD INDEX idx_depotID_packetID_gmtmodify(depot_id,packet_id,gmt_modify);

　　总结：

　　文章中也分析了为何联合主键索引的顺序为：order_id,`goods_id`，再补充下作为主键的联合索引的字段属性的其他特性：字段值写入之后不变化、字段值长度短且最好为数值类型;

　　对于编号SQL：(8)，每天按更新日期读取一次数据的操作，以采用全表扫描的方式实现，牺牲其数据读取的性能，以减少更新字段修改日期的值而带来的索引维护开销;

　　对于编号SQL：(4)、(5)，考虑到每次都是读取最新的50条记录，以及读取的数据基本上可肯定为热数据，为此不得不牺牲其中一条SQL的数据读取性能，而少创建一个联合索引，从而减少维护索引字段的IO量;

　　对于编号SQL：(6)、(7)，创建的联合索引，需要特别注意联合索引：idx_goodsID_orderType_orderStatus_gmtmodify(goods_id,order_type,order_status,gmt_modify)中的字段顺序，其中：

　　goods_id字段的筛选率高于order_type,order_status，另外gmt_modify字段只出现在ORDER BY子句中，为此只有让goods_id字段作为联合索引的头部，以提高索引的筛选率，从而提高索引的效率，减少逻辑或物理的读。

　　order_status字段只有0或1两种值，而order_type有多种，以及根据SQL语句，必须order_type出现在联合中的位置要比order_status靠近头部;

　　gmt_modify字段出现在ORDER BY子句中，为此必须放到联合索引字段的最后;

　　最后，再梳理一下从需求到设计存储结构，再到编写SQL和创建索引结构，我们应该做的步骤：

　　整理业务产生的数据流，读取数据的方式;

　　整理清楚数据流中的每个数据项属性信息;

　　分析业务指标，推测需要存储数据的规模(备注：一定要以多少GB作为容量单位);

　　选择可能用于支持业务的硬件设备和数据库架构;

　　把所有可能操纵数据的条件和操作类型，都整理清楚;

　　分析操纵数据条件字段各自的数据筛选率;

　　权衡各个SQL的性能和IO量，也即类似于哪个操作权重高一些，那些操作权重适当低一些;

　　创建索引组织结构;

　　收集测试和生产环境的反馈信息，优化索引组织结构;