第三范式並不是至高無上
另一方面開發人員對數據庫的一知半解可能是一件比較危險的事情我看到過很多數據庫被設計得過於死板這些數據庫的設計者堅持把所有東西都放在查詢表中
是的數據庫開發者需要知道規范化的規則但是你也需要知道什麼時候要停止去用規范化什麼時候逆規范化反而可能會帶來更好的效果
隱藏應用邏輯的黑匣子
存儲過程和觸發器是兩個非常偉大的功能當你有多個客戶訪問一個數據庫的時候它們可以幫助你確保對數據的一致性處理
不過它們也可能會變成一個隱藏應用邏輯的黑匣子讓Web和瘦客戶端開發者無法查看和調試這些邏輯在大多數情況下數據庫代碼不能像其他應用程序代碼一樣被進行代碼測試和代碼調試
因此當你要將代碼放到數據庫中的時候花點時間來問一下自己這些代碼是否真的適合放在數據庫中？
備份！備份！備份！
你的數據庫需要備份嗎？當然需要！
我們為什麼要把數據存在數據庫中的原因之一就是想長久地保存它們然而我卻經常碰到這樣的情況有的開發人員卻因為這樣或那樣的原因——例如硬件故障黑客或數據庫錯誤——因為沒有備份而導致珍貴的數據永遠丟失因此在你開始開發之前就應該制定一個數據備份計劃包括備份的頻率備份的類型以及離線備份的頻率等等而不應該在數據丟失後才想起備份的重要
我不希望亡羊補牢的故事發生在各位數據庫程序員的身上
你需要版本控制
說到備份你需要擔心的不僅僅是數據的變化還有數據庫的修改你需要跟蹤並記錄下這些數據庫版本的變化以便在任何需要的時候重新創建這個數據庫如果你想真正專業化的開發軟件你需要在你的數據庫設計中增加版本控制
舉個例子來說如果你想調試某個軟件版本中的客戶漏洞但是你無法恢復到該軟件版本所對應的數據庫版本的話調試可能不會正常進行因此數據庫開發者必須要做好版本控制否則可能因此帶來很多以後的麻煩
使用數據庫自帶的工具
現代數據庫中已經不僅僅是一些讓你存放數據的工具它們還具有很多潛在的工具來使得管理數據庫更容易
舉個例子來說SQL Server中有工具可以檢測SQL語句中潛在的攻擊甚至包括了一個向導來告訴你該使用什麼樣的索引才能使你的查詢上更高效甚至可以模擬在真實服務器上的實際負載
通過這些工具我們的確在有的時候加速了數據庫運行的速度降低了CPU的利用率但是實際情況是很多人只有在一些專家顧問告訴他們後才知道在數據庫中存在這樣的工具如果你不知道在你的數據庫中存在什麼樣的工具以及這些工具能幫你做什麼那麼你花的錢就沒有得到應有的回報
不要因為你有一個錘子就認為什麼都是釘子
現在有一種潮流一些開發人員把應用程序用到的所有數據都存儲在數據庫中我曾經看到有的應用程序試圖創建一個完全數據元驅動（metadatadriven）的用戶界面它把元數據和用戶偏好的數據都存放在相同的數據庫中顯然這會讓開發人員的生活變得復雜和降低性能
某些數據可能的確適合存放在本地文件中而不是存放在網絡的客戶—服務器數據庫中當你存儲數據的時候你需要分析一下你的數據適合存放在什麼地方是數據庫？注冊表？文本文件？還是XML文件？然後為其選擇最適合的存儲類型不要因為你有一個錘子就認為什麼都是釘子不要因為有一個數據庫就把所有東西都扔到數據庫中——現在還存在一種對XML文件的過度濫用也是同樣的情況
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