DB2 最佳实践: 使用 Rational Data Architect V7 实现信息建模（下）

核心提示： 在设计适合大多数数据库的物理数据库时，可以遵循一些最佳实践，DB2 最佳实践: 使用 Rational Data Architect V7 实现信息建模（下）(9)，IBM 已经发布了有关针对 DB2 数据库设计物理数据库的最佳实践文档，但是 Rational Data Architect 是一

在设计适合大多数数据库的物理数据库时，可以遵循一些最佳实践。IBM 已经发布了有关针对 DB2 数据库设计物理数据库的最佳实践文档，但是 Rational Data Architect 是一款支持众多数据库的企业信息建模工具，因此其中一些最佳实践通常也可以应用于数据库设计。

规范化和反规范化

尽管在讨论逻辑设计模型设计的小节中讨论了规范化和反规范化，但是物理模型设计则遵循一些不同的原则。与维护适应未来增长的灵活设计相比，满足 SLA（服务水平协议）的要求通常更重要。因此，在进行物理建模时，有一些方法非常适合用于特定的情况：

将 3NF 应用于大多数 OLTP 和通用的数据库设计。只要能够维护系统设计的灵活性时，通常会使用 3NF。

对于需要极高性能的数据仓库和数据集市，星型模式或雪花型模型通常适合用于维度查询处理。然而，任何星型模式模型应当进行检验，从而遵循在规范化逻辑数据模型中设计的关系。

对于多种用途的广泛数据仓库操作，比如操作数据存储、报告、OLAP 和多维数据集（cube），IBM 建议使用一种分层数据架构，如下页的图表所示。这种分层数据架构是一种强大的范例，它涵盖了丰富的内容，因此无法在此详尽介绍。请参见本文档末尾的 进一步阅读小节，获得更多有关这种针对数据仓库的方法的信息。并非所有数据库都支持这种方法，如果它们缺乏分层数据架构在构建性能级别（图表的第三层）时所需的某些特性的话。

考虑对非常窄的表进行反规范化。数据库中的额外的表会增加查询复杂度并使管理复杂化。查找那些非常窄的表（每条记录小于或等于 30 字节），作为反规范化对象。