yashandb教程FG015-YashanDB表结构设计实战
本教程详细介绍YashanDB的表结构设计方法，包括表结构设计原则、数据类型选择、索引设计、约束设计等内容。风哥教程参考YashanDB官方文档SQL参考手册和系统管理员手册等相关资料，为数据库管理员和开发人员提供全面的表结构设计指导。
表结构设计是数据库设计的核心环节，合理的表结构设计有助于提高数据库性能、减少数据冗余、确保数据完整性。通过本教程的学习，您将掌握YashanDB的表结构设计方法、最佳实践和常见问题处理。
本教程适用于数据库管理员和开发人员，帮助他们在生产环境中高效地设计和管理YashanDB的表结构。
目录大纲
Part01-基础概念与理论知识
1.1 表结构设计概述
表结构设计的基本概念：
- 表结构：数据库中存储数据的基本结构
- 字段：表中的列，存储具体的数据
- 数据类型：字段的数据类型，决定了存储的数据类型和大小
- 约束：确保数据的完整性和一致性
- 索引：提高查询性能
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1.2 数据类型基础
YashanDB支持的数据类型包括：
- 数值类型：INT、BIGINT、DECIMAL、FLOAT等
- 字符类型：VARCHAR、CHAR、TEXT等
- 日期时间类型：DATE、TIME、TIMESTAMP等
- 布尔类型：BOOLEAN
- 二进制类型：BYTEA
- 数组类型：ARRAY
- JSON类型：JSON、JSONB
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1.3 约束类型
YashanDB支持的约束类型包括：
- 主键约束（PRIMARY KEY）：唯一标识表中的记录
- 外键约束（FOREIGN KEY）：确保引用完整性
- 唯一约束（UNIQUE）：确保字段值唯一
- 非空约束（NOT NULL）：确保字段值不为空
- 检查约束（CHECK）：确保字段值满足特定条件
- 默认值约束（DEFAULT）：为字段设置默认值
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1.4 索引设计基础
索引设计的基本概念：
- 索引：提高查询性能的数据结构
- 主键索引：自动创建的唯一索引
- 唯一索引：确保字段值唯一的索引
- 普通索引：提高查询性能的索引
- 复合索引：基于多个字段的索引
- 全文索引：用于全文搜索
- 空间索引：用于地理空间数据
风哥提示：合理的表结构设计是数据库性能的基础
Part02-生产环境规划与建议
2.1 表结构规划
表结构规划建议：
- 根据业务需求设计表结构
- 遵循范式设计原则，减少数据冗余
- 考虑数据量和查询需求
- 设计合理的表关系
- 考虑未来的扩展性
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2.2 数据类型选择建议
数据类型选择建议：
- 选择合适的数值类型，避免存储空间浪费
- 使用VARCHAR替代CHAR，节省存储空间
- 使用TIMESTAMP存储日期时间，支持时区
- 对于大文本数据，使用TEXT类型
- 对于结构化数据，考虑使用JSON类型
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2.3 约束设计建议
约束设计建议：
- 为所有表设置主键
- 使用外键约束确保引用完整性
- 使用唯一约束确保数据唯一性
- 使用非空约束确保必要字段不为空
- 使用检查约束确保数据有效性
- 为常用字段设置默认值
2.4 索引设计建议
索引设计建议：
- 为常用查询字段创建索引
- 为外键字段创建索引
- 合理设计复合索引的字段顺序
- 避免创建过多索引，影响写入性能
- 定期维护索引，确保索引效率
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 表结构设计步骤
表结构设计的步骤：
- 分析业务需求
- 确定表结构和字段
- 选择数据类型
- 设计约束
- 设计索引
- 测试和优化
3.2 数据类型选择
数据类型选择的考虑因素：
- 数据的实际范围
- 存储空间需求
- 查询性能
- 数据完整性
- 未来扩展性
3.3 约束设计
约束设计的考虑因素：
- 数据完整性要求
- 业务规则要求
- 性能影响
- 维护成本
3.4 索引设计
索引设计的考虑因素：
- 查询模式
- 数据分布
- 写入频率
- 索引大小
- 维护成本
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 单表设计实战
单表设计的实战步骤：
yassql -U fgedu -P fgedu123 -d fgedudb
# 设计并创建用户表
CREATE TABLE fgedu_user (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
password VARCHAR(100) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
phone VARCHAR(20),
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
status BOOLEAN DEFAULT TRUE
);
# 查看表结构
\d fgedu_user;
# 插入测试数据
INSERT INTO fgedu_user (username, password, email, phone) VALUES
(‘zhangsan’, ‘password123’, ‘zhangsan@fgedu.net.cn’, ‘13800138001’),
(‘lisi’, ‘password456’, ‘lisi@fgedu.net.cn’, ‘13800138002’),
(‘wangwu’, ‘password789’, ‘wangwu@fgedu.net.cn’, ‘13800138003’);
# 查看数据
SELECT * FROM fgedu_user;
输出日志：
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_user (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
password VARCHAR(100) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
phone VARCHAR(20),
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
status BOOLEAN DEFAULT TRUE
);
CREATE TABLE
# 查看表结构输出
fgedudb=> \d fgedu_user;
Table “public.fgedu_user”
Column | Type | Collation | Nullable | Default
————-+—————————–+———–+———-+————————————————
id | integer | | not null | nextval(‘fgedu_user_id_seq’::regclass)
username | character varying(50) | | not null |
password | character varying(100) | | not null |
email | character varying(100) | | not null |
phone | character varying(20) | | |
create_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
update_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
status | boolean | | | true
Indexes:
“fgedu_user_pkey” PRIMARY KEY, btree (id)
“fgedu_user_email_key” UNIQUE CONSTRAINT, btree (email)
“fgedu_user_username_key” UNIQUE CONSTRAINT, btree (username)
# 插入测试数据输出
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_user (username, password, email, phone) VALUES
(‘zhangsan’, ‘password123’, ‘zhangsan@fgedu.net.cn’, ‘13800138001’),
(‘lisi’, ‘password456’, ‘lisi@fgedu.net.cn’, ‘13800138002’),
(‘wangwu’, ‘password789’, ‘wangwu@fgedu.net.cn’, ‘13800138003’);
INSERT 0 3
# 查看数据输出
fgedudb=> SELECT * FROM fgedu_user;
id | username | password | email | phone | create_time | update_time | status
—-+———-+————–+————————+—————–+——————————-+——————————-+——–
1 | zhangsan | password123 | zhangsan@fgedu.net.cn | 13800138001 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | t
2 | lisi | password456 | lisi@fgedu.net.cn | 13800138002 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | t
3 | wangwu | password789 | wangwu@fgedu.net.cn | 13800138003 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | 2026-04-11 11:00:00.000000 | t
(3 rows)
4.2 多表关联设计实战
多表关联设计的实战步骤：
yassql -U fgedu -P fgedu123 -d fgedudb
# 创建部门表
CREATE TABLE fgedu_department (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
description TEXT,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
# 创建员工表，与部门表关联
CREATE TABLE fgedu_employee (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
department_id INTEGER REFERENCES fgedu_department(id),
position VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10,2),
hire_date DATE,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
# 为外键字段创建索引
CREATE INDEX idx_fgedu_employee_department_id ON fgedu_employee(department_id);
# 插入部门数据
INSERT INTO fgedu_department (name, description) VALUES
(‘技术部’, ‘负责公司技术研发’),
(‘市场部’, ‘负责公司市场推广’),
(‘财务部’, ‘负责公司财务管理’);
# 插入员工数据
INSERT INTO fgedu_employee (name, department_id, position, salary, hire_date) VALUES
(‘张三’, 1, ‘开发工程师’, 8000, ‘2023-01-01’),
(‘李四’, 1, ‘测试工程师’, 6000, ‘2023-02-01’),
(‘王五’, 2, ‘市场经理’, 7000, ‘2023-03-01’),
(‘赵六’, 3, ‘财务专员’, 5000, ‘2023-04-01’);
# 多表关联查询
SELECT e.id, e.name, d.name as department, e.position, e.salary
FROM fgedu_employee e
JOIN fgedu_department d ON e.department_id = d.id;
输出日志：
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_department (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
description TEXT,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE
# 创建员工表输出
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_employee (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
department_id INTEGER REFERENCES fgedu_department(id),
position VARCHAR(50),
salary DECIMAL(10,2),
hire_date DATE,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE
# 创建索引输出
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_employee_department_id ON fgedu_employee(department_id);
CREATE INDEX
# 插入部门数据输出
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_department (name, description) VALUES
(‘技术部’, ‘负责公司技术研发’),
(‘市场部’, ‘负责公司市场推广’),
(‘财务部’, ‘负责公司财务管理’);
INSERT 0 3
# 插入员工数据输出
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_employee (name, department_id, position, salary, hire_date) VALUES
(‘张三’, 1, ‘开发工程师’, 8000, ‘2023-01-01’),
(‘李四’, 1, ‘测试工程师’, 6000, ‘2023-02-01’),
(‘王五’, 2, ‘市场经理’, 7000, ‘2023-03-01’),
(‘赵六’, 3, ‘财务专员’, 5000, ‘2023-04-01’);
INSERT 0 4
# 多表关联查询输出
fgedudb=> SELECT e.id, e.name, d.name as department, e.position, e.salary
FROM fgedu_employee e
JOIN fgedu_department d ON e.department_id = d.id;
id | name | department | position | salary
—-+——+————+————–+——–
1 | 张三 | 技术部 | 开发工程师 | 8000
2 | 李四 | 技术部 | 测试工程师 | 6000
3 | 王五 | 市场部 | 市场经理 | 7000
4 | 赵六 | 财务部 | 财务专员 | 5000
(4 rows)
4.3 分区表设计实战
分区表设计的实战步骤：
yassql -U fgedu -P fgedu123 -d fgedudb
# 创建分区表（按日期分区）
CREATE TABLE fgedu_order (
id SERIAL PRIMARY KEY,
order_no VARCHAR(50) NOT NULL,
customer_id INTEGER,
amount DECIMAL(10,2),
order_date DATE NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (order_date);
# 创建分区
CREATE TABLE fgedu_order_2023 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2023-01-01’) TO (‘2024-01-01’);
CREATE TABLE fgedu_order_2024 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2024-01-01’) TO (‘2025-01-01’);
CREATE TABLE fgedu_order_2025 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2025-01-01’) TO (‘2026-01-01’);
# 为分区表创建索引
CREATE INDEX idx_fgedu_order_order_date ON fgedu_order(order_date);
CREATE INDEX idx_fgedu_order_customer_id ON fgedu_order(customer_id);
# 插入测试数据
INSERT INTO fgedu_order (order_no, customer_id, amount, order_date) VALUES
(‘ORD20230101001’, 1, 1000, ‘2023-01-01’),
(‘ORD20230601001’, 2, 2000, ‘2023-06-01’),
(‘ORD20240101001’, 1, 1500, ‘2024-01-01’),
(‘ORD20240601001’, 3, 2500, ‘2024-06-01’),
(‘ORD20250101001’, 2, 1800, ‘2025-01-01’);
# 查询分区表数据
SELECT * FROM fgedu_order;
# 查询特定分区数据
SELECT * FROM fgedu_order_2023;
输出日志：
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_order (
id SERIAL PRIMARY KEY,
order_no VARCHAR(50) NOT NULL,
customer_id INTEGER,
amount DECIMAL(10,2),
order_date DATE NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (order_date);
CREATE TABLE
# 创建分区输出
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_order_2023 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2023-01-01’) TO (‘2024-01-01’);
CREATE TABLE
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_order_2024 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2024-01-01’) TO (‘2025-01-01’);
CREATE TABLE
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_order_2025 PARTITION OF fgedu_order
FOR VALUES FROM (‘2025-01-01’) TO (‘2026-01-01’);
CREATE TABLE
# 创建索引输出
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_order_order_date ON fgedu_order(order_date);
CREATE INDEX
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_order_customer_id ON fgedu_order(customer_id);
CREATE INDEX
# 插入测试数据输出
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_order (order_no, customer_id, amount, order_date) VALUES
(‘ORD20230101001’, 1, 1000, ‘2023-01-01’),
(‘ORD20230601001’, 2, 2000, ‘2023-06-01’),
(‘ORD20240101001’, 1, 1500, ‘2024-01-01’),
(‘ORD20240601001’, 3, 2500, ‘2024-06-01’),
(‘ORD20250101001’, 2, 1800, ‘2025-01-01’);
INSERT 0 5
# 查询分区表数据输出
fgedudb=> SELECT * FROM fgedu_order;
id | order_no | customer_id | amount | order_date
—-+—————-+————-+——–+————
1 | ORD20230101001 | 1 | 1000 | 2023-01-01
2 | ORD20230601001 | 2 | 2000 | 2023-06-01
3 | ORD20240101001 | 1 | 1500 | 2024-01-01
4 | ORD20240601001 | 3 | 2500 | 2024-06-01
5 | ORD20250101001 | 2 | 1800 | 2025-01-01
(5 rows)
# 查询特定分区数据输出
fgedudb=> SELECT * FROM fgedu_order_2023;
id | order_no | customer_id | amount | order_date
—-+—————-+————-+——–+————
1 | ORD20230101001 | 1 | 1000 | 2023-01-01
2 | ORD20230601001 | 2 | 2000 | 2023-06-01
(2 rows)
4.4 表结构优化实战
表结构优化的实战步骤：
yassql -U fgedu -P fgedu123 -d fgedudb
# 原始表结构
CREATE TABLE fgedu_product (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
description TEXT,
price DECIMAL(10,2),
category VARCHAR(50),
brand VARCHAR(50),
stock INTEGER,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
# 插入测试数据
INSERT INTO fgedu_product (name, description, price, category, brand, stock) VALUES
(‘产品1’, ‘产品1描述’, 100, ‘类别1’, ‘品牌1’, 100),
(‘产品2’, ‘产品2描述’, 200, ‘类别1’, ‘品牌2’, 200),
(‘产品3’, ‘产品3描述’, 300, ‘类别2’, ‘品牌1’, 150),
(‘产品4’, ‘产品4描述’, 400, ‘类别2’, ‘品牌2’, 250),
(‘产品5’, ‘产品5描述’, 500, ‘类别3’, ‘品牌1’, 300);
# 查看表结构
\d fgedu_product;
# 优化1：为常用查询字段创建索引
CREATE INDEX idx_fgedu_product_category ON fgedu_product(category);
CREATE INDEX idx_fgedu_product_brand ON fgedu_product(brand);
CREATE INDEX idx_fgedu_product_price ON fgedu_product(price);
# 优化2：添加约束
ALTER TABLE fgedu_product ADD CONSTRAINT fgedu_product_price_check CHECK (price > 0);
ALTER TABLE fgedu_product ADD CONSTRAINT fgedu_product_stock_check CHECK (stock >= 0);
# 优化3：修改数据类型，节省存储空间
ALTER TABLE fgedu_product ALTER COLUMN price TYPE DECIMAL(8,2);
ALTER TABLE fgedu_product ALTER COLUMN stock TYPE SMALLINT;
# 查看优化后的表结构
\d fgedu_product;
# 测试查询性能
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_product WHERE category = ‘类别1’;
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_product WHERE brand = ‘品牌1’ AND price < 300;
输出日志：
fgedudb=> CREATE TABLE fgedu_product (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
description TEXT,
price DECIMAL(10,2),
category VARCHAR(50),
brand VARCHAR(50),
stock INTEGER,
create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE
# 插入测试数据输出
fgedudb=> INSERT INTO fgedu_product (name, description, price, category, brand, stock) VALUES
(‘产品1’, ‘产品1描述’, 100, ‘类别1’, ‘品牌1’, 100),
(‘产品2’, ‘产品2描述’, 200, ‘类别1’, ‘品牌2’, 200),
(‘产品3’, ‘产品3描述’, 300, ‘类别2’, ‘品牌1’, 150),
(‘产品4’, ‘产品4描述’, 400, ‘类别2’, ‘品牌2’, 250),
(‘产品5’, ‘产品5描述’, 500, ‘类别3’, ‘品牌1’, 300);
INSERT 0 5
# 查看表结构输出
fgedudb=> \d fgedu_product;
Table “public.fgedu_product”
Column | Type | Collation | Nullable | Default
————-+—————————–+———–+———-+————————————————
id | integer | | not null | nextval(‘fgedu_product_id_seq’::regclass)
name | character varying(100) | | not null |
description | text | | |
price | numeric(10,2) | | |
category | character varying(50) | | |
brand | character varying(50) | | |
stock | integer | | |
create_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
update_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
Indexes:
“fgedu_product_pkey” PRIMARY KEY, btree (id)
# 创建索引输出
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_product_category ON fgedu_product(category);
CREATE INDEX
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_product_brand ON fgedu_product(brand);
CREATE INDEX
fgedudb=> CREATE INDEX idx_fgedu_product_price ON fgedu_product(price);
CREATE INDEX
# 添加约束输出
fgedudb=> ALTER TABLE fgedu_product ADD CONSTRAINT fgedu_product_price_check CHECK (price > 0);
ALTER TABLE
fgedudb=> ALTER TABLE fgedu_product ADD CONSTRAINT fgedu_product_stock_check CHECK (stock >= 0);
ALTER TABLE
# 修改数据类型输出
fgedudb=> ALTER TABLE fgedu_product ALTER COLUMN price TYPE DECIMAL(8,2);
ALTER TABLE
fgedudb=> ALTER TABLE fgedu_product ALTER COLUMN stock TYPE SMALLINT;
ALTER TABLE
# 查看优化后的表结构输出
fgedudb=> \d fgedu_product;
Table “public.fgedu_product”
Column | Type | Collation | Nullable | Default
————-+—————————–+———–+———-+————————————————
id | integer | | not null | nextval(‘fgedu_product_id_seq’::regclass)
name | character varying(100) | | not null |
description | text | | |
price | numeric(8,2) | | |
category | character varying(50) | | |
brand | character varying(50) | | |
stock | smallint | | |
create_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
update_time | timestamp without time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
Indexes:
“fgedu_product_pkey” PRIMARY KEY, btree (id)
“idx_fgedu_product_brand” btree (brand)
“idx_fgedu_product_category” btree (category)
“idx_fgedu_product_price” btree (price)
Check constraints:
“fgedu_product_price_check” CHECK (price > 0::numeric)
“fgedu_product_stock_check” CHECK (stock >= 0)
# 测试查询性能输出
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_product WHERE category = ‘类别1’;
QUERY PLAN
————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_product_category on fgedu_product (cost=0.15..8.17 rows=2 width=196) (actual time=0.010..0.012 rows=2 loops=1)
Index Cond: ((category)::text = ‘类别1’::text)
Planning Time: 0.030 ms
Execution Time: 0.020 ms
(4 rows)
fgedudb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_product WHERE brand = ‘品牌1’ AND price < 300;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on fgedu_product (cost=8.56..12.58 rows=1 width=196) (actual time=0.015..0.017 rows=1 loops=1)
Recheck Cond: (((brand)::text = '品牌1'::text) AND (price < 300::numeric))
Heap Blocks: exact=1
-> BitmapAnd (cost=8.56..8.56 rows=1 width=0) (actual time=0.012..0.012 rows=0 loops=1)
-> Bitmap Index Scan on idx_fgedu_product_brand (cost=0.00..4.28 rows=3 width=0) (actual time=0.005..0.005 rows=3 loops=1)
Index Cond: ((brand)::text = ‘品牌1’::text)
-> Bitmap Index Scan on idx_fgedu_product_price (cost=0.00..4.28 rows=2 width=0) (actual time=0.005..0.005 rows=2 loops=1)
Index Cond: (price < 300::numeric)
Planning Time: 0.064 ms
Execution Time: 0.030 ms
(10 rows)
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 表结构设计常见问题与解决方案
表结构设计常见问题及解决方案：
- 数据类型选择不当：根据实际需求选择合适的数据类型
- 索引创建过多：只创建必要的索引
- 约束缺失：为重要字段添加适当的约束
- 表结构设计不合理：遵循范式设计原则
- 分区表设计不当：根据数据特点选择合适的分区策略
5.2 表结构设计最佳实践
表结构设计的最佳实践：
- 遵循范式设计原则，减少数据冗余
- 选择合适的数据类型，节省存储空间
- 为常用查询字段创建索引
- 为重要字段添加适当的约束
- 考虑数据量和查询需求，合理设计表结构
- 使用分区表管理大量数据
- 定期优化表结构和索引
5.3 性能优化经验分享
性能优化经验分享：
- 合理设计表结构，减少不必要的字段
- 选择合适的数据类型，避免存储空间浪费
- 为常用查询字段创建索引
- 使用复合索引提高查询性能
- 定期重建索引，保持索引效率
- 使用分区表管理大量数据
- 避免在查询中使用SELECT *，只查询必要的字段
5.4 设计模式建议
设计模式建议：
- 使用主键自增ID作为表的主键
- 为表添加创建时间和更新时间字段
- 使用软删除而非物理删除
- 为外键字段创建索引
- 使用枚举类型或字典表管理固定值
- 考虑未来的扩展性，预留字段或使用JSON类型
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