如何做好表结构设计？( 二 ) _表结构

地区表字段
注释
id
类型主键id
name
类型名称
sort
排序字段
年份表字段
注释
id
类型主键id
name
类型名称
要么是年份正序排列，要么是年份倒序排列，所以不需要sort字段
演员表字段
注释
id
类型主键id
name
类型名称
sort
排序字段
表结构设计完了，别忘了缓存
缓存策略首先这些不会频繁更新的筛选条件建议使用缓存：

文章插图

比较常用的就是redis缓存
再进阶一点，如果你使用Docker，可以把这些配置信息写入docker容器所在物理机的内存中，而不用请求其他节点的redis，进一步降低网络传输带来的耗时损耗
筛选条件这类配置信息，客户端和服务端可以约定一个更新缓存的机制，客户端直接缓存配置信息，进一步提高性能

列表数据自动缓存目前很多框架都是支持自动缓存处理的，比如goframe和go-zero，官方文档都做了详细的介绍，不作为本文的重点。
goframe可以使用ORM链式操作-查询缓存[1]
官方示例：

package mainimport ( "time" "github.com/gogf/gf/v2/database/gdb" "github.com/gogf/gf/v2/frame/g" "github.com/gogf/gf/v2/os/gctx")func main() { var (db= g.DB()ctx = gctx.New() ) // 开启调试模式，以便于记录所有执行的SQL db.SetDebug(true) // 写入测试数据 _, err := g.Model("user").Ctx(ctx).Data(g.Map{"name": "xxx","site": "https://xxx.org", }).Insert() // 执行2次查询并将查询结果缓存1小时，并可执行缓存名称(可选) for i := 0; i < 2; i++ {r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{Duration: time.Hour,Name:"vip-user",Force:false,}).Where("uid", 1).One()g.Log().Debug(ctx, r.Map()) } // 执行更新操作，并清理指定名称的查询缓存 _, err = g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{Duration: -1,Name:"vip-user",Force:false, }).Data(gdb.Map{"name": "smith"}).Where("uid", 1).Update() if err != nil {g.Log().Fatal(ctx, err) } // 再次执行查询，启用查询缓存特性 r, _ := g.Model("user").Ctx(ctx).Cache(gdb.CacheOption{Duration: time.Hour,Name:"vip-user",Force:false, }).Where("uid", 1).One() g.Log().Debug(ctx, r.Map())}

go-zeroDB缓存机制[2]
go-zero缓存设计之持久层缓存[3]
官方文档都做了详细的介绍，不作为本文的重点。
总结这篇文章介绍了设计数据库表结构应该考虑的4个方面，还有优雅设计的6个原则，举了一个例子分享了我的设计思路，为了提高性能我们也要从多方面考虑缓存问题。
本文抛砖引玉，欢迎大家留言交流。
相关资料[1]ORM链式操作-查询缓存: https://goframe.org/pages/viewpage.action?pageId=1114346
[2]DB缓存机制: https://go-zero.dev/cn/docs/blog/cache/cache
[3]go-zero缓存设计之持久层缓存: https://go-zero.dev/cn/docs/blog/cache/redis-cache
本文转载自微信公众号「程序员升级打怪之旅」，作者「王中阳Go」

【如何做好表结构设计？】