SQL数据库建模是围绕业务目标将现实数据结构逐步转化为可落地库结构的过程，核心为先想清楚再建表，分四步：搞懂业务需求提炼实体、画ER图明确关系约束、转逻辑模型定义字段与范式、物理实现并优化性能。
SQL数据库建模不是画几张ER图就完事，而是围绕业务目标，把现实世界的数据结构、关系和规则，一步步翻译成可落地的数据库结构。核心是“先想清楚，再建表”，重点在理解业务、控制冗余、预留扩展，而不是一上来就写CREATE TABLE。
第一步：搞懂业务需求，提炼核心实体与行为
建模前必须和业务方（或产品、运营）对齐：系统要支持什么功能？用户会做什么操作？关键数据有哪些？比如做一个电商后台，不能只想到“商品”“订单”，还要识别出“SKU”“优惠券使用记录”“售后工单状态流转”这些隐含实体。建议用白板或流程图梳理典型业务场景（如“用户下单→库存扣减→发货→签收→评价”），从中圈出名词（实体）和动词（关系/行为），再过滤掉临时数据、纯界面字段等非持久化内容。
- 实体举例：用户、商品、订单、地址、支付流水、物流单、客服会话
- 避免过早归类：比如“收货地址”不要直接塞进用户表，它可能被多个订单复用，应独立成表并关联
- 注意时间维度：订单创建时间、支付成功时间、发货时间——这些不是属性堆砌，而是支撑查询和统计的关键时间点
第二步：画概念模型（ER图），明确关系与约束
用实体-关系图（ERD）把上一步的名词和动词可视化。重点标清三类关系：一对一（如用户↔实名认证信息）、一对多（如用户→多个订单）、多对多（如商品↔标签，需拆成中间表）。此时不关心字段类型或索引，只回答三个问题：哪些表必须存在？它们怎么连？谁依赖谁？
- 主键设计原则：优先用自然业务标识（如订单号、手机号）做主键；若无稳定自然键，再用自增ID或UUID，但需确保全局唯一且不可变
- 外键不是装饰：订单表里的user_id必须真实指向用户表，数据库层面加外键约束，避免脏数据
- 警惕“伪多对一”：比如“订单状态”看似只是个字符串，但它会参与筛选、统计、状态机流转——应单独建字典表，而非直接存varchar
第三步：转为逻辑模型，定义字段、类型与范式
把ER图细化成带字段的表结构。每个字段需明确：名称、数据类型、是否为空、默认值、业务含义。同时检查是否符合第三范式（3NF）：消除传递依赖、确保每列都直接依赖主键。常见反模式包括：在订单表里重复存用户姓名和手机号（应通过user_id关联查）、在一个字段里用逗号存多个标签（应拆到中间表）。
- 类型选择有讲究：金额统一用DECIMAL(12,2)，不用FLOAT；时间用DATETIME或TIMESTAMP（注意时区）；状态码用TINYINT或ENUM（MySQL）或小整数+字典表（更灵活）
- 预留扩展字段：如extra_info JSON类型字段（MySQL 5.7+ / PostgreSQL），存非结构化但偶发需要的字段，避免频繁改表结构
- 区分“业务删除”与“物理删除”：加is_deleted字段+软删逻辑，比直接DELETE更安全，也方便审计和恢复
第四步：物理实现与优化，兼顾性能与可维护性
在具体数据库（MySQL/PostgreSQL等）中建表，同步考虑索引、分区、字符集等物理细节。建模没结束于DDL语句，而是在真实查询压力下验证：高频查询是否能走索引？JOIN会不会太深？单表字段是否过多影响写入？
- 索引不是越多越好：WHERE、ORDER BY、JOIN ON字段优先建索引；联合索引注意最左匹配；避免在低区分度字段（如性别）上建索引
- 大表提前规划分区：按时间（如order_date）或哈希（如user_id MOD 10）拆分，提升查询和归档效率
- 命名统一规范：表名用snake_case（orders、order_items），字段名清晰（created_at、total_amount_cents），避免缩写歧义（如“addr”不如“shipping_address”）
基本上就这些。建模不是一次性动作，而是一个随业务演进持续迭代的过程。上线后根据慢查询日志、业务新增需求、数据量增长情况，定期回看模型是否还合理——比如某张表字段从10个涨到50个，大概率该拆了。不复杂但容易忽略：每次改表前，先问一句“这个改动，半年后还会不会成立？”
