数据库设计实践：粒度的理解与应用示例

本文主要是介绍数据库设计实践：粒度的理解与应用示例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中，理解和正确选择粒度是非常重要的，因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。

文章目录

- 粒度的类型：
- 案例
- 粒度选择的考虑因素
- 实际应用

粒度的类型：

细粒度（Fine-Grained）: 数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。
粗粒度（Coarse-Grained）: 数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式下，多个数据项可能会被组合在一起存储。

案例

假设我们有一个零售业务数据库。

细粒度例子: 存储每个客户的每次购买的所有商品的详细信息。例如，一个客户在一次购物中购买了三件商品，数据库将分别记录这三件商品的详细信息（如商品ID、购买数量、价格等）。

在这个表中，我们将存储每个客户的每次购买的每个商品的详细信息：

CREATE TABLE test.sales_detailed (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,customer_id INT,product_id INT,quantity INT,price DECIMAL(10, 2),purchase_date DATETIME
);INSERT INTO test.sales_detailed (customer_id, product_id, quantity, price, purchase_date)
VALUES
(1, 101, 2, 20.00, '2023-11-30 10:00:00'),
(1, 102, 1, 10.00, '2023-11-30 10:00:00'),
(2, 101, 1, 20.00, '2023-11-30 11:30:00');select * from test.sales_detailed;

如下所示：
在这里插入图片描述

粗粒度例子: 只存储每次购物的总金额和总商品数量。在这种情况下，相同的购物行为只会记录为一个总额和一个商品总数，而不是每个商品的具体信息。

在这个表中，我们只存储每次购物的总金额和总商品数量：

CREATE TABLE test.sales_summary (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,customer_id INT,total_quantity INT,total_amount DECIMAL(10, 2),purchase_date DATE
);-- 示例插入数据
INSERT INTO test.sales_summary (customer_id, total_quantity, total_amount, purchase_date)
VALUES
(1, 3, 50.00, '2023-11-30'),
(2, 1, 20.00, '2023-11-30');select * from test.sales_summary;

如下：
在这里插入图片描述