大数据互联网架构阶段大型电商项目数据库设计时应该注意的点

大型电商项目数据库设计时应该注意的点

一、 id的设计

int（int）类型：性能高，但是分布式数据库时， id易重复
long（bigint）类型：性能高，比int类型容纳的数据更多，但是还是会重复
String（varchar）：使用UUID ，几乎不会重复，但是性能略低
大型电商的数据库是分布式的么？
1. 究其原因，数据库分布式设计就是为了提高数据库的性能，能抗住更大的访问量，但是仅仅靠增加数据库服务器台数，来应对高并发，似乎成本过高，而且效果并不显著，所以，大型电商项目的数据库一般采用中央集中式，后再引入缓存数据库，此时大量重复的查询操作交给缓存数据库，大大的减小了数据库的压力，而且缓存存在于内存中，用户获得数据的时间也更短。

二、价格的设计

一般价格使用double表示，但是double类型的数据对降低数据库的执行效率，而电商项目以性能最高为目的来设计整个架构。所以价格采用int存储
在前台提交数据时，先乘100 ，的到一个整数，进行存储，在查询时，前台在通过js将介个除以100 ，得到真实的价格。这儿样就把数据库的压力分散到所有的客户机中。

三、图片上传存储的设计

在前台页面将图片进行上传，然后将图片保存在服务器本地。
电商项目中以性能为核心，肯定不能把图片存在数据库中（这样会破坏索引）
把图片上传到服务器中后
1. 判断是否是图片
2. 判断是否是病毒
3. 重新生成唯一的名字
4. 生成实际存储路径（需要考虑，同一文件夹下同名文件的问题，同一文件夹下问价过多导致目录访问时间过长，或不能访问的问题）
5. 生成虚拟访问路径
6. 创建实际路径对应的文件目录，并存储
7. 把虚拟访问路径存在数据库中
8. 然后把虚拟访问路径返回客户端，供图片回显使用。
索引介绍：
1. 索引存在的目的就是为了减少磁盘IO的次数
2. 如：生活中查字典，会用到字典索引：
  1. 查“李”
  2. 找L
  3. 找Li
  4. 找李
  5. 还有一些笔画法，偏旁法，，都惩治为索引。
3. B-Tree无论数据量多大，三次IO即可查出数据
  1. 索引的特点是有序的
所以，像：图片、商品描述这样的大字段尽量不要存在数据库中，破坏数据库索引之后，查询将从索引查找变为遍历查找，非常慢

四、尽量使用单表设计

在能使用单表设计的情况下尽量使用单表设计，避免外键关联
外键关联性能问题：
1. 数据库需要内部维护外键关联（本身是if语句），在主从不锁表的情况下我们在代码中维护他
2. 在数据库中设计到增、删、该，的操作都会触发相关的操作去检查外键，从而不得不小号额外的资源。
3. 最主要的问题：外键的存在很容易导致数据库的死锁。

四、商品描述的设计

商品描述属于大字段，而在数据库中大字段的存在会破坏表的索引，导致查询操作十分的慢，所以要分表存储

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一、 id的设计

二、价格的设计

三、图片上传存储的设计

四、尽量使用单表设计

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