《数据库重构》章节试读

《数据库重构》的笔记-第6页 - 演进式数据库开发

为了使数据库重构能够进行，你需要将下列工作置于配置管理之下：
1. 创建数据库schema的数据库定义语言（DDL）脚本；
2. 数据加载/抽取/迁移的脚本；
3. 数据模型文件；
4. 对象/关系映射元数据；
5. 参考数据；
6. 存储过程和触发器定义；
7. 视图定义；
8. 参照完整性约束；
9. 其他数据库对象，如序列、索引等；
10. 测试数据；
11. 测试数据产生脚本；
12. 测试脚本；

《数据库重构》的笔记-第15页 - 数据库重构的分类

将数据库重构分为6类：
1. 结构重构：对一个或多个表或视图所作的变更；
2. 数据库质量重构：改进数据库中包含信息质量的一种变更；
3. 参照完整性重构：确保参照的行在另一个表中存在，并确保不再需要的行被相应的删除；
4. 架构重构：从总体上改变外部程序和数据库交互的方式；
5. 方法重构：改进方法（存储过程、存储函数或触发器）质量的一种变更；
6. 转换：不属于重构，变更数据库schema，改变了schema的语义；
数据库味道：
1. 多用途的列：如果一个列被用于多种用途，就有可能存在额外的代码来确保源数据以正确的方式使用，这些代码常常会检查一个列或更多其他列的值。举例：一个DataTime类型的列，如果用户是顾客的话，代表顾客的生日，如果用户是雇员，代表雇员的入职时间；
2. 多用途的表：一个表用于存放多种类型的实体。举例：使用Customer表存放用户和公司的信息；
3. 重复的数据：重复的数据对操作型（operational）数据库来说是一个严重问题，因为如果数据存放在多个地方，不一致的机会就增加了。举例：Customer表中存放了用户的手机号码Mobile，CustomerAddress表中也存放了用户的手机号码Mobile，如果这两个字段保持同步还好，如果不一致的话，在查询用户手机的时候，就不能判断到底哪个才是准确的。
4. 列太多的表：当一个表包含太多的列时，就说明这个表缺乏内聚---它试图存在来自几类实体的数据。譬如：Customer表中存在多种地址（发货地址、账单地址、季节性地址）或多种电话号码（家庭电话、工作电话、移动电话）等等，你就可能需要将这种结构进行标准化处理，加入Address和PhoneNumber表。
5. 行太多的表。大的表就说明有性能问题。如果一个表包含几百万行的数据，查询速度会很慢。你可能需要对表进行垂直分割，将一些列移到另一个表中，或者进行水平分割，将一些行移动另一个表中。这两种策略都会减小表的规模，可能改善性能。
6. “智能”列：譬如CustomerId是一串数字字符串，前4位代表客户的开户行，后面的数值代表客户ID；另一个列子是使用文本列来保存xml数据结构；
7. 害怕变化

《数据库重构》的笔记-第1页 - 演进式数据库开发

现代软件过程，也称为方法学，在本质上都是演进的，要求你以迭代和增量的方式工作。这些过程的例子包括：Rational统一过程（RUP）、极限编程（XP）、Scrum、动态系统开发方法（DSDM）、水晶方法系列、团队软件过程（TSP）、敏捷统一过程（AUP）、企业统一过程（EUP）、特征驱动开发（FDD）和快速应用开发（RAD），等等。