sql数据库 建模应从业务理解出发，依次经历业务场景梳理、概念模型设计、逻辑模型落地和验证迭代四步，强调沟通优先、渐进细化与真实 SQL 反向验证。
SQL 数据库建模不是先写 CREATE table，而是从理解业务开始——模型错，后面所有开发、查询、维护都会加倍返工。
一、从业务场景出发，画清楚“谁在什么时候做了什么”
建模第一步不是打开navicat，而是和业务方一起梳理核心流程。比如做电商订单系统，重点不是“用户表、商品表、订单表”，而是搞清：
- 一个用户下单时，是否允许修改收货地址？地址要不要单独建表？
- 订单创建后，能不能拆单？退货是退整单还是退某几件商品？
- 库存扣减发生在下单瞬间，还是支付成功后？有没有超卖风险？
把这些逻辑用简笔流程图或用户故事（User Story）记下来，比直接画 ER 图更有价值。很多后期的外键冲突、字段冗余、性能瓶颈，根源都在这一步没聊透。
二、设计概念模型：用实体、属性、关系说话，先别碰 数据类型
把上一步梳理出的关键名词抽象成实体（如用户、订单、商品、库存），动词抽象成关系（如“用户提交订单”“订单包含商品”）。此时只关注：
- 每个实体有哪些关键属性（不写 VARCHAR(50)，只写“用户名”“手机号”）
- 实体之间是一对一、一对多，还是多对多（比如用户和地址是 1:N，订单和商品是 M:N）
- 哪些关系需要独立成关联表（例如订单商品中间表，必须有数量、单价等上下文字段）
这个阶段拒绝出现 int、DATETIME、NOT NULL 等物理细节。过早定类型容易限制思维，比如把“状态”设为 TINYINT，后续加个“已转售后”就尴尬了。
三、落地逻辑模型：规范命名、合理拆分、明确主外键
概念模型确认后，才进入 SQL 友好阶段。关键动作包括：
- 统一命名：用 snake_case（如 order_item），不用驼峰；表名用复数（orders），主键统一叫 id，外键命名带来源（user_id, order_id）
- 拆分宽表：把“用户基本信息 + 登录记录 +实名认证+ 积分余额”硬塞进一张 user 表，是新手高频误区。按访问频次和更新频率垂直拆分更易维护
- 外键要显式声明：哪怕应用层保证一致性，也建议在数据库加 FOREIGN KEY（配合 ON delete restrict/SET NULL），避免脏数据静默扩散
- 预留扩展字段谨慎使用：created_at / updated_at 必加；但不要提前加 ext_json、extra_info 这类“万能字段”，真需要时再加更清晰
四、验证与迭代：用真实语句测，别只看模型图
模型画完不等于结束。拿几个典型业务 SQL 反向验证：
- 查一个订单详情（含用户昵称、商品名、物流单号）需要 JOIN 几张表？超过 4 张就要反思是否过度拆分
- 统计昨日各品类销量，GROUP BY + count会不会扫全表？关键查询字段有没有被索引覆盖？
- 插入一条订单，是不是要先后 INSERT 4 张表？事务边界是否清晰？
如果发现频繁需要 LEFT JOIN 又常为空，或 WHERE 里总要写jsON_EXTRACT()，说明模型和实际使用方式脱节，得回头调整。
基本上就这些。建模不是一步到位的设计比赛，而是业务、数据、开发三方持续对齐的过程。图可以改，表可以重命名，但跳过沟通直接建库，代价永远比返工大。
