用户来自世界各地
在设计用到网络或者具有其他国际特性的数据库时，一定要记住大多数国家都有不同的字段格式，比如邮政编码等，有些国家，比如新西兰就没有邮政编码一说。 
数据重复需要采用分立的数据表
如果你发现自己在重复输入数据，请创建新表和新的关系。 
每个表中都应该添加的 3 个有用的字段
* dRecordCreationDate，在 VB 下默认是 Now()，而在 SQL Server 下默认为 GETDATE()
* sRecordCreator，在 SQL Server 下默认为 NOT NULL DEFAULT USER
* nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现 null 数据或者丢失数据的原因 
对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和 Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
过分标准化可要小心，这样做可能会导致性能上出现问题。虽然地址和电话表分离通常可以达到最佳状态，但是如果需要经常访问这类信息，或许在其父表中存放“首选”信息（比如 Customer 等）更为妥当些。非标准化和加速访问之间的妥协是有一定意义的。 
使用多个名称字段
我觉得很吃惊，许多人在数据库里就给 name 留一个字段。我觉得只有刚入门的开发人员才会这么做，但实际上网上这种做法非常普遍。我建议应该把姓氏和名字当作两个字段来处理，然后在查询的时候再把他们组合起来。
我最常用的是在同一表中创建一个计算列[字段]，通过它可以自动地连接标准化后的字段，这样数据变动的时候它也跟着变。不过，这样做在采用建模软件时得很机灵才行。总之，采用连接字段的方式可以有效的隔离用户应用和开发人员界面。 
提防大小写混用的对象名和特殊字符
过去最令我恼火的事情之一就是数据库里有大小写混用的对象名，比如 CustomerData。这一问题从 Access 到 Oracle 数据库都存在。我不喜欢采用这种大小写混用的对象命名方法，结果还不得不手工修改名字。想想看，这种数据库/应用程序能混到采用更强大数据库的那一天吗？采用全部大写而且包含下划符的名字具有更好的可读性（CUSTOMER_DATA），绝对不要在对象名的字符之间留空格。 
小心保留词
要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突，比如，最近我编写的一个 ODBC 连接程序里有个表，其中就用了 DESC 作为说明字段名。后果可想而知！DESC 是 DESCENDING 缩写后的保留词。表里的一个 SELECT * 语句倒是能用，但我得到的却是一大堆毫无用处的信息。 
保持字段名和类型的一致性
在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如字段在某个表中叫做“agreement_number”，你就别在另一个表里把名字改成“ref1”。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。记住，你干完自己的活了，其他人还要用你的数据库呢。 
仔细选择数字类型
在 SQL 中使用 smallint 和 tinyint 类型要特别小心，比如，假如你想看看月销售总额，你的总额字段类型是 smallint，那么，如果总额超过了 $32,767 你就不能进行计算操作了。 
删除标记
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。 
避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。 
包含版本机制
建议你在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。无论如何你都要实现这一要求。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。虽然你可以通过检查新字段或者索引来确定数据库结构的版本，但我发现把版本信息直接存放到数据库中不更为方便吗？。 
给文本字段留足余量
ID 类型的文本字段，比如客户 ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大，因为时间不长你多半就会因为要添加额外的字符而难堪不已。比方说，假设你的客户 ID 为 10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为 12 或者 13 个字符长。这算浪费空间吗？是有一点，但也没你想象的那么多：一个字段加长 3 个字符在有 1 百万条记录，再加上一点索引的情况下才不过让整个数据库多占据 3MB 的空间。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。身份证的号码从 15 位变成 18 位就是最好和最惨痛的例子。 
列[字段]命名技巧
我们发现，假如你给每个表的列[字段]名都采用统一的前缀，那么在编写 SQL 表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列[字段]名同某些数据库联系起来，不过就连这些工具有时不也连接错误嘛。举个简单的例子，假设有两个表：
Customer 和 Order。Customer 表的前缀是 cu_，所以该表内的子段名如下：cu_name_id、cu_surname、cu_initials 和cu_address 等。Order 表的前缀是 or_，所以子段名是：
or_order_id、or_cust_name_id、or_quantity 和 or_description 等。
这样从数据库中选出全部数据的 SQL 语句可以写成如下所示：
Select * From Customer, Order Where cu_surname = "MYNAME" ;
and cu_name_id = or_cust_name_id and or_quantity = 1
在没有这些前缀的情况下则写成这个样子（用别名来区分）：
Select * From Customer, Order Where Customer.surname = "MYNAME" ;
and Customer.name_id = Order.cust_name_id and Order.quantity = 1
第 1 个 SQL 语句没少键入多少字符。但如果查询涉及到 5 个表乃至更多的列[字段]你就知道这个技巧多有用了。 
第 3 部分 - 选择键和索引
数据采掘要预先计划
我所在的某一客户部门一度要处理 8 万多份联系方式，同时填写每个客户的必要数据（这绝对不是小活）。我从中还要确定出一组客户作为市场目标。当我从最开始设计表和字段的时候，我试图不在主索引里增加太多的字段以便加快数据库的运行速度。然后我意识到特定的组查询和信息采掘既不准确速度也不快。结果只好在主索引中重建而且合并了数据字段。我发现有一个指示计划相当关键——当我想创建系统类型查找时为什么要采用号码作为主索引字段呢？我可以用传真号码进行检索，但是它几乎就象系统类型一样对我来说并不重要。采用后者作为主字段，数据库更新后重新索引和检索就快多了。
可操作数据仓库（ODS）和数据仓库（DW）这两种环境下的数据索引是有差别的。在 DW 环境下，你要考虑销售部门是如何组织销售活动的。他们并不是数据库管理员，但是他们确定表内的键信息。这里设计人员或者数据库工作人员应该分析数据库结构从而确定出性能和正确输出之间的最佳条件。 
使用系统生成的主键
这类同技巧 1，但我觉得有必要在这里重复提醒大家。假如你总是在设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么你实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。
采用系统生成键作为主键还有一个优点：当你拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。 
分解字段用于索引
为了分离命名字段和包含字段以支持用户定义的报表，请考虑分解其他字段（甚至主键）为其组成要素以便用户可以对其进行索引。索引将加快 SQL 和报表生成器脚本的执行速度。比方说，我通常在必须使用 SQL LIKE 表达式的情况下创建报表，因为 case number 字段无法分解为 year、serial number、case type 和 defendant code 等要素。性能也会变坏。假如年度和类型字段可以分解为索引字段那么这些报表运行起来就会快多了。 
键设计 4 原则
* 为关联字段创建外键。
* 所有的键都必须唯一。
* 避免使用复合键。
* 外键总是关联唯一的键字段。 
别忘了索引
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95% 的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。作为一条规则，我通常对逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列[字段]采用非成组索引。不过，索引就象是盐，太多了菜就咸了。你得考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。还有，不要索引 memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。 
不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 
不要把社会保障号码（SSN）或身份证号码（ID）选作键
永远都不要使用 SSN 或 ID 作为数据库的键。除了隐私原因以外，须知政府越来越趋向于不准许把 SSN 或 ID 用作除收入相关以外的其他目的，SSN 或 ID 需要手工输入。永远不要使用手工输入的键作为主键，因为一旦你输入错误，你唯一能做的就是删除整个记录然后从头开始。