工作一段时间后，业务设计和数据库设计反而难下手了，有没有好建议？

[shinelamla]

每次需求交到自己手上，对于业务设计和数据库设计都感觉比较难下手，要么：

1. 设计不够合理，需要重来
2. 设计方案性能不够高或者后期维护麻烦
3. 另外的同事来做的话，会有更好的抽象，更合理的分层

想解决一下目前的困境，大家有没有相关的书籍或者资料推荐学习一下？

[skyemin]

看看 DDD

[Jack66]

从简入难，mvc 多看表设计

[xiangxiangxiang]

@skyemin 麻烦问下有书籍推荐的吗？

[yule111222]

《解构领域驱动设计》
《架构整洁之道》
《分析模式：可复用的对象模型》

[F7TsdQL45E0jmoiG]

逻辑、抽象、复用，思维体系三基石

[shinelamla]

@morenacl 有没有具体的？

[shinelamla]

@yule111222 像这种回答应该被推荐

[afxcn]

理清楚业务之间的关系应该不是件难的事情，难以下手往往是想太多，过度设计。

[securityCoding]

找准两三个开源项目彻底吃透

[woodwhales]

可以先看现已上线的系统功能需求，想想自己来设计会怎么设计库表及代码结构。然后看现有代码怎么实现的，存在不合理和合理的，一目了然。
如果项目没有现成的已实现功能，可以列出自己的思路，找同事私下把把关，探讨一下。

最后再配合楼上说的书籍加深理解，上来就看书，太理论，个人觉得对新人不友好。

[cstj0505]

如果不是交易系统那种一点不能错的我反而不重视数据库设计,包括三范式也不遵循,关系数据库里大量用到 json 字符串,外键也不用.
我觉得关系模型太繁琐了.

[NessajCN]

https://www.mongodb.com/basics/database-architecture
你问的太宽泛了，那我也只好宽泛地说根据需要选 Tier1~3 的架构
至于具体选哪个 tier ，选好了之后怎么设计各个 layer ，得结合实际业务来

[shinelamla]

@woodwhales 谢谢，挺好的建议

[nothingistrue]

内练：《实现领域驱动设计》(Vaughn Vernon 著， 滕云 译) （要准备上几年慢慢练，不然容易走火入魔。）

外练：Entity Relation Diagram/Design/Modeling 。相关参考如下：
方法 https://www.cnblogs.com/muchen/p/5258197.html
关系的名称和方向
https://stackoverflow.com/questions/15941149/how-we-identify-the-relation-direction-in-an-er-diagram-if-we-use-chens-notation
陈氏表示法 https://vertabelo.com/blog/chen-erd-notation/
乌鸦脚表示法（多重性上一般不用原始陈氏表示法而换用乌鸦脚表示法） https://vertabelo.com/blog/crow-s-foot-notation/

请注意：不管是 DDD ,还是 ERD ,都不是单纯的技术设计，而是业务模型设计，产品/需求也是要参与的。如果产品/需求压根不管你啥模型，就盯着界面原型甚至效果图，还拒绝被模型引导，那你搞啥都不管用。

[pkoukk]

我的理解是，数据和数据库是不同的，先理业务，理解你的数据流
让数据走通整个流程，当你做完这一切的时候
数据库只是最后保存的那一下，没什么难度了

[ZhuWenJian]

业务设计可以用状态归类。
举个（前端）列子：实现一个具备多选、删除、全选的列表。
页面按钮：返回、关闭、多选、全选、item 选择、删除。
可以想想怎么设计合理。

[tianzx]

1 、设计不够合理，需要重来 ：不需要设计的面面俱到，KISS 原则。就是先把一个模块最核心的东西设计出来。剩余的字段和相对资深的同事、架构师去讨论。
2 、设计方案性能不够高或者后期维护麻烦 ：1 、性能不够高 ：这个是需要基础架构、业务架构的支持 。比如支持容器的扩缩容、读写分离、多级缓存、数据一致性 、分库分表 、是否需要反范式、索引是否合理、是否有数据倾斜和热点问题 2 、后期维护麻烦 ：多想 1-2 步即可，比如需要多加一个字段、多支持一种业务形态。
3 、另外的同事来做的话，会有更好的抽象，更合理的分层 ：1 、多去问，如果你来设计会怎么想。和你的对比下，慢慢积累经验，业务架构不可能一簇而就。
4 、唯一推荐：DDIA 。仔细读 3 遍

[piecezzz]

不可能一步到位的，做个相对合理的 case 就行

[niubee1]

首先你需要先从建模开始入手，合理的模型才能高效的驱动业务，然后模型的持久化，数据库只是一种选择，文件，redis ，远程 API 也可以是持久化的一部分，把适合数据库的部分拿出来，再来说数据库表设计，数据库表和模型实体之间并不是严格的一比一的关系，虽然很多时候是一比一。一般来说基本原则还是遵循 3NF 范式，但是在某些地方，根据模型和业务的实际情况，需要做一个些反范式的设计，比如某些在 3NF 范式下 JOIN 深度超过 2 层的地方，用冗余字段降低到 2NF 范式，某些模型实体比较大的，根据访问频次，可能会切分成几个表，比如用户，用户的登陆信息和用户的属性就需要切分成两个表来存储，如果有一些统计字段，也会单独用一个表来存，因为登陆信息一旦插入，几乎很少修改，而属性则因为运营关系经常有需求会修改加字段，这个时候分开表就不容易被卡住。有用户的统计字段的话，因为经常性的更新统计信息，这个表比较热，所以更需要和其他几个表分开，这样保证了 1 ，模型的完整性 2 ，可扩展性 3 ，效率。做好设计后在纸上预跑一遍，不要依赖就急吼吼的拿起工具就建表，预跑一遍，把 SQL 写出来，然后才好规划索引，另外就是根据实际的业务来计算一下预计的容量，也是你系统的设计容量，比如有的表撑死了也就几百条一千吧条数据，那你除了主键外都没有必要建多余的索引。有的表预计记录条数超多，那么提前考虑好是否需要分表，分库。

在真实世界里完美的设计是不存在的，因为其实完美的需求是不存在的，而好的设计和坏的设计的区别就在于如何取舍上，这个问题貌似没有哪本书能给你完美的答案。认识一个家伙特别喜欢买书，各类大作堆了一墙，但是能看完的，本就不多，看完了的，貌似也没啥用，搞数据库设计还是稀烂，经常扯到蛋（还是客户端的数据库）

[yueyuea]

既然你已经明确了另外的同事来做的话，会有更好的抽象，更合理的分层，你就去学习，思考别人为什么会这么做，这个过程比无脑看书更有意义。