[面試][資料庫]設計資料庫時會考量哪些點？

13th鐵人賽面試資料庫 mysql vs postgresql index設計

寶寶出頭天

團隊自虐病友團

2021-10-02 08:46:41

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好的設計讓你上天堂，爛的設計讓你下地獄。

如果公司有專門的 DBA，後端工程師就可以把心力放在資料邏輯的處理上；但筆者詢問周圍的朋友，似乎有不少公司都是讓後端工程師兼任 DBA...

筆者在這塊也並非專家，主要是分享自己實作中會注意的基礎細節，避免犯下一些原則性錯誤。

大綱

設計資料庫時會考量哪些點？
- 1.1 面試官為什麼會問？
- 1.2 面試官想從答案確認什麼？
- 1.3 筆者提供的簡答
回答問題所需具備的知識
- 2.1 在 Table 建立有效的 Index
- 2.2 資料庫設計與優化
- 2.3 MySQL 與 PostgreSQL 的區別及應用場景
衍伸問題
- 3.1 為什麼 Index 不能建立太多？
- 3.2 寫 DB SQL 時會注意什麼？
- 3.3 有用過 NoSQL 嗎？什麼應用情境下會使用呢？
- 3.4 你會用哪些點來評估要使用關聯式資料庫 or 非關聯式資料庫？

1. 設計資料庫時會考量哪些點？

1.1 面試官為什麼會問？

因為履歷資訊中表明擅長多種資料庫（Database）
- MySQL、MSSQL、PostgreSQL
且履歷資訊中還表明有優化資料庫的經驗。
- XXX 資料庫系統
  將 Visual Basic 的單機版程式改寫成網頁系統，整合過去冗贅資料表，優化使用者體驗。

1.2 面試官想從答案確認什麼？

選用資料庫前，會思考哪些問題
設計資料庫時會注意哪些細節
同樣都是關聯式資料庫，你知道他們間的差異嗎？
有用過哪些方式優化資料庫效能
你對 NoSQL 的認知有多少

1.3 筆者提供的簡答

在決定要使用什麼資料庫前，我會先分析專案的應用場景：

像是商城會有金流，所以資料穩定性與 Transaction 機制是很重要的。
如果要設計地圖平台，就會選擇對 GIS 支援度高的資料庫。

在設計資料庫時會畫 ER Model 來分析資料間的關聯與屬性；在優化方面，為了要提高搜尋效率會在 Table 建立 Index，同時也會依據實際業務設計欄位適合的長度及 Type。

2. 回答問題所需具備的知識

2.1 在 Table 建立有效的 Index

我們知道在 Table 建立 Index 可以增加搜尋效率，但你知道自己建立的 Index 有沒有派上用場嗎？筆者將在這個小節透過實作，帶大家了解 Coverage Index (覆蓋索引)的意義。

SETP 1：建立測試用的 tmp_user Table

id 為 primary key
name 為 index

create table tmp_user (
    id bigint(20) not null auto_increment ,
    name varchar(255) not null,
    password varchar(255) ,
    index index_name (name),
    primary key (id))
    engine=innodb
    default character set=utf8 collate=utf8_general_ci;

insert into tmp_user (name, password) values ("寶寶不說","123");

SETP 2：下 SQL 指令了解是否使用 Index

觀察最後「Extra」欄位的資訊有否有 Using index
- SQL A：explain select id from user_table where name= '寶寶不說';
  
  因為 name 有建立 index，所以在查詢到 name 後可以直接與 id 對應返回結果；因為 name 已經覆蓋了查詢資料的需求，所以稱為「Coverage Index」。
- SQL B：explain select password from user_table where name= '寶寶不說';
  
  透過 name 找到「寶寶不說」對應的 id，但接著要透過 id 這個 primary key，在 Table 重新輪詢才能取得這一列的完整資料。
SETP 3：建立 Coverage Index 優化 SQL B
- 先將資料庫 drop 掉：drop table tmp_user;
- 重新建立測試資料以及「Coverage Index」
  為了避免用 primary key 再次從 Table 查詢的耗能，我們可以把 select 與 where 用到的欄位(name、password)做聯合索引，這樣就能夠直接使用索引查詢，而不需用 primary key 重新比對，這就是「Coverage Index」的應用。
```
create table tmp_user (
  id bigint(20) not null auto_increment ,
  name varchar(255) not null,
  password varchar(255) ,
  primary key (id))
  engine=innodb
  default character set=utf8 collate=utf8_general_ci;

insert into tmp_user (name, password) values ("寶寶不說","123");

alter table tmp_user add index name_password(name,password);
```
- 再次執行 SQL B：explain select password from tmp_user where name = '寶寶不說';
  本次的查詢就可以在「Extra」欄位看到 Using index 嚕～

2.2 資料庫設計與優化

使用 ER Model 做規畫
在需求規格出來後，我們可以先透過 ER Model 整理資料間的關聯性，然後以此為基礎設計資料庫；向新人說明 Table 間的關聯時，它也是一個非常棒的輔助工具。
設計合適的文字欄位
- 如果不確定該欄位會填入的文字長度，會選擇 VARCHAR 這種依據文字長度來使用儲存空間的 Type。
- 以時常變更文字的欄位來說，會選擇 CHAR 而非 VARCHAR；因為 VARCHAR 的欄位在儲存時會需要額外的計算。
- 盡量避免使用 TEXT/BLOB 這類的 Type，它們在查詢時會消耗更多的效能。
- 根據實際業務需求設計欄位長度，
減少 SQL 寫入次數
以 Insert 來做舉例，假設有 1000 筆資料要寫入 Table；一次插入 1000 筆的執行時間會遠遠小於分 1000 次插入的時間。
適當的增加冗餘欄位
在設計資料庫時要盡量符合三大正規化；但 Table 間的關聯越複雜也會導致查詢效率的下降，因此有時會適當的增加冗餘欄位，用犧牲磁碟空間的方式換取更高的查詢效率。
定期審視資料庫的規劃
如果沒有專門的 DBA，那資料庫通常會有以下問題需要修正：
- 許多欄位因為不確定實際業務需求，直接把欄位長度開到最大。
- 因為新需求不斷產生，在思慮不夠周密的狀況下容易新增許多無用欄位。
- 在系統版本的更迭中，沒有整理不符合實際業務需求的檢視表（View）。
- 後端存取 Table 的欄位改變，但 Table 的 Index 並沒有一起調整，導致許多 Index 並沒有發揮作用。

2.3 MySQL 與 PostgreSQL 的區別及應用場景

MySQL 是世界上最流行的資料庫之一，世界上有非常多的 Web Application 都採用它作為解決方案；但在被收購後分出了非常多的版本，有免費也有收費的；而 PostgreSQL 基於 BSD/MIT 的 linecense，為完全開源的資料庫。

PostgreSQL 的優勢
- 不僅是關聯式資料庫，還支援 jsonb 的格式
  相比於 json，jsonb 以二進位格式儲存且可以使用索引（Index），你可以利用它整合關聯式資料與非關聯式資料。
- 有 PostGIS 讓他成為很棒的空間資料庫
  相比於 MySQL spatial extension，PostGIS 可以支持「二維、三維、曲線」的空間類型，並有豐富的空間操作函數。
- 可以輕鬆與外部資料庫關聯
  透過 FDW（Foreign Data Wrapper），你可以把外部資料庫（ex：MySQL、Oracle、CSV）當成自己資料庫中的 Table 查詢，讓 PostgreSQL 成為聯合資料庫。
MySQL 的優勢
- 會 MySQL 的工程師更多
  在招募工程師時更容易，遇到問題時也有豐富的社群資源提供解答。
- MySQL 使用 Thread 而 PostgreSQL 使用 Process
  - Process 比 Thread 要花更多時間建立連線。
  - Process 因為缺失 Thread 實作的「共享」特性，使得每次連線建立時，都需要耗費較高的記憶體空間配置。
    
    PostgreSQL 可以搭配 Connection Pool 的外掛解決這個問題，但架構上就會變更複雜。
應用場景
- MySQL
  適合業務邏輯相對簡單、較少處理資料一致化問題的網際網路場景。
- PostgreSQL
  專案資料寫入頻繁，且資料庫龐大而複雜，內容需要高度一致性，有 GIS 需求。

其實在 DB 的選擇上，除了考慮專案適用的場景外，還要考量到團隊內的工程師對哪個比較擅長；思考萬一發生意外時有誰可以救場，不然災難復原是一場惡夢。

3. 衍伸問題

3.1 為什麼 Index 不能建立太多？

考點：了解 Index 對資料庫效能的影響

Index 的數量太多，會影嚮 DML（Insert、Update、Delete）的效能，因為 Table 資料更新時也要連帶更新 Index。

3.2 寫 DB SQL 時會注意什麼？

考點：確認求職者的 SQL 基本功

不要回傳大量資料，要有條件的回傳固定筆數（ex：limit）。
Select 時盡量不要使用「*」，只抓取需要的欄位。
Select 充分使用 Index 來做搜尋。
避免使用不兼容的型態做比較，像是 FLOAT 跟 INT、CHAR 跟 VARCHAR。

3.3 有用過 NoSQL 嗎？什麼應用情境下會使用呢？

考點：確認求職者對 NoSQL 的認知

即便你的履歷中沒有寫自己會 NoSQL，還是會遇到這類考題，所以建議至少有基礎的認知。

資料表欄位常常變化
像是商城這種擁有龐大資料量的系統，在關連式資料庫中如果要 Update 欄位有很多顧慮；因為每個操作都需要重頭到尾輪詢一次 Table，非常消耗時間。
如果使用 MongoDB 這類的 NoSQL，就可以很靈活的對欄位進行調整。
需要高速的讀寫
像是 Redis 這類記憶體資料庫，單一節點就能應付每秒 10 萬次的讀寫請求。
資料量龐大，有擴充需求
NoSQL 具備水平擴充能力，只要增加新的伺服器節點就能擴充資料庫容量；且對於伺服器的性能要求較低，可使用較便宜的電腦進行擴充。