数据库设计

PostgreSQL 数据建模入门

作者：Anber Arif

数据建模是为您的数据提供结构和目的的基础蓝图。正是这种数据建模的魔力让软件应用程序能够轻松地管理和检索大量数据。从用户的角度来看，数据建模是能够理解用户需求并获取其所需信息的元素。

在本文中，我们将探讨 PostgreSQL 数据建模的基本方面，其基本属性和优势，并为您提供无缝实施的实用技巧。

什么是 PostgreSQL 数据模型？

PostgreSQL 数据模型是组织和存储 PostgreSQL 系统中信息的框架。它就像精心设计的结构，确保数据易于访问且逻辑安排。让我们来探索这种数据模型的关键方面。

PostgreSQL 的核心采用了所谓的对象关系数据模型。与更简单的方法不同，这种模型结合了两种不同世界的优势：传统的 关系数据库管理系统 (RDBMS) 和面向对象编程语言 (OOPLs) 的多功能性。

传统上，RDBMS 以扁平的表格格式组织数据。想象一个电子表格，其中每一行代表一条记录，每一列代表一个特定属性。PostgreSQL 超越了这种方式，可以适应更复杂的数据关系。这就像从扁平的蓝图升级到多维的蓝图。

这种 RDBMS 和 OOPL 功能的整合使 PostgreSQL 能够以符合现实世界运作方式的方式管理数据。就好像 PostgreSQL 理解数据不仅仅是孤立的事实；它是一个连接网络。

这种理解帮助 PostgreSQL 处理从简单的列表到复杂的信息网络的所有内容。此外，PostgreSQL 的数据模型旨在擅长读写操作。想象一本你可以舒适阅读的书，但你也可以在页边空白处记笔记，毫无压力。PostgreSQL 的模型就是按照这种灵活性构建的，确保它可以处理与数据的频繁交互。无论您是在获取信息还是更新记录，PostgreSQL 都能快速适应。

PostgreSQL 数据模型的属性

PostgreSQL 数据模型的每一个属性都为数据库有效管理数据的出色能力做出了贡献。让我们深入探讨每一个特性。

支持多种类型

PostgreSQL 数据模型的突出特点是它对各种数据类型的广泛支持。PostgreSQL 适应各种数据类型，其中一些在其他数据库系统中并不常见。

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例如，它强大的功能和对 JSON 相关操作的优化允许您以灵活的格式存储和检索结构化信息。这对于处理动态数据的应用程序来说尤其有利，例如社交媒体供稿或复杂的配置。

此外，PostgreSQL 通过支持 hstore 数据类型拥抱了键值存储的概念，以及通过 PostGIS 扩展 支持空间数据。这些扩展体现了 PostgreSQL 类型系统的可扩展性，允许您根据特定数据需求定制数据库。

hstore 数据类型将数据存储为键值对，提供了一种有效的方式来管理不适合传统表格结构的数据。当处理动态或半结构化数据时，这尤其有用，它提供了更灵活的数据存储方法，并且可以作为深度嵌套 JSON 结构的替代方案。

此外，PostgreSQL 对几何数据类型的支持通过 PostGIS 扩展得到了体现，PostGIS 扩展擅长处理表示空间中的形状和位置的数据。对于涉及空间分析的应用程序，例如地理信息系统 (GIS) 或地图工具，此功能非常宝贵。

PostgreSQL 开发人员甚至没有忽视网络地址。PostgreSQL 认识到网络连接数据（例如 IP 地址）的重要性。它的数据模型支持这些网络地址，使需要准确管理网络信息的应用程序能够执行各种 IP/网络掩码转换。

NoSQL 类功能

PostgreSQL 的 NoSQL 类功能之一是它对 JSON（JavaScript 对象表示法）数据的强大支持。JSON 是一种用于存储和交换数据的流行格式，因为它简单灵活。PostgreSQL 的 JSON（或者更好的 JSONB）支持使您能够利用 NoSQL 数据库的便利性，同时仍然停留在关系数据库的范围内。

使用 JSON，您可以存储复杂且可变的数据结构，而无需预定义的表架构。这种灵活性对于数据格式可能经常发生变化或需要更动态的数据方法的场景特别有用。但是，重要的是要考虑使用 JSON 数据可能会带来一些权衡。例如，从 JSON 文档中提取特定元素可能会导致需要再次转换的文本值，例如从文本到整数或其他数据类型。

在管理 时间序列数据 时，您可能会遇到关于 选择 PostgreSQL 等关系数据库与 NoSQL 替代方案之间 的讨论。虽然 NoSQL 数据库有其优点，但有令人信服的理由坚持使用关系数据库，例如 PostgreSQL，尤其是对于涉及时间序列数据的用例。

  • 结构精细：当您需要结构化和组织良好的数据时，关系数据库大放异彩。时间序列数据通常涉及许多需要排序和管理的时间戳和事件。关系数据库，例如 PostgreSQL，是为高效处理这些结构化场景而构建的。它们可以轻松地组织时间戳，跟踪事件，并确保数据完整性。

  • 查询能力：关系型数据库最强大的功能之一是其查询能力。时间序列数据都是围绕着“这次发生了什么？”或“这段时间内的趋势如何？”这类问题展开的。关系型数据库擅长处理这类问题。PostgreSQL 的查询语言可以让你以巧妙的方式对时间序列数据进行切片和切块，从而获得从其他类型的数据库中获得可能更难获得的洞察力。

  • 数据一致性：时间序列数据通常涉及记录间隔时间内的事件。不一致的数据会破坏你的洞察力。关系型数据库以其数据一致性功能而闻名。即使在更新或插入新记录时，它们也能确保你的数据保持准确和一致。这种一致性水平对于从基于时间的数据中得出可靠结论至关重要。

可扩展性

PostgreSQL 在可扩展性方面采取了一种引人入胜的方法。它不仅专注于存储表和列，而且更进一步。PostgreSQL 的目录驱动架构不仅适应了数据库的基本元素，还适应了数据类型、函数、外部数据库适配器（FDW 或外部数据包装器）等等。

这意味着 PostgreSQL 可以扩展到处理超出标准产品的新数据类型和功能。这种固有的灵活性使 PostgreSQL 不仅仅是一个数据库，它是一个创新和定制的平台。

Timescale 扩展了 PostgreSQL 的功能，以专门针对时间序列数据。它提供了使 PostgreSQL 能够精确管理与时间相关信息的特性，使其成为需要精确跟踪和分析基于时间事件的应用程序的强大工具。

此外，Timescale 引入了一种创新的无限 S3 存储概念，利用 Amazon S3（简单存储服务）。这种扩展允许 PostgreSQL 无缝地与云存储集成，提供几乎无限的存储能力。

🧾 阅读更多关于 Timescale 如何扩展 PostgreSQL 的边界：宣布一个基于消耗的无限对象存储层，构建在 Amazon S3 上.

使用 PostgreSQL 数据模型的优势

PostgreSQL 数据模型提供了许多优势，使其成为各种应用程序的理想选择。让我们探索采用 PostgreSQL 数据模型的一些关键优势。

  • 适合写入密集型应用程序：PostgreSQL 数据模型的一个重要优势是它适用于涉及频繁写入操作的应用程序。想象一个繁忙的电子商务网站，产品不断添加，订单不断下达，库存不断更新。这些操作涉及大量数据写入。PostgreSQL 的设计迎合了此类场景，通过有效地处理写入密集型工作负载。其架构优化了数据存储和管理，确保写入密集型应用程序能够平稳一致地运行。

  • 更易扩展：PostgreSQL 在可扩展性方面表现出色，这是一个将其与传统关系型数据库管理系统 (RDBMS) 区分开来的品质。这意味着随着你的应用程序不断发展和出现新的需求，你可以无缝地引入自定义数据类型、函数和特性。这种灵活性使开发人员能够根据自己的独特需求调整 PostgreSQL，从而促进创新和定制，而不会受到传统数据库通常遇到的约束。

  • 提升数据库性能：PostgreSQL 引入了多种特性，有助于提高数据库性能。其中一项特性是继承，它允许表从其他表继承属性。这可以提高查询性能，因为数据库引擎可以通过考虑继承的属性来优化查询。通过利用这些性能增强特性，PostgreSQL 使应用程序能够更高效地处理更大的数据集和更复杂的查询，最终带来更流畅的用户体验。

PostgreSQL 数据建模技巧

在本节中，我们将探讨可以提升你的 PostgreSQL 数据建模旅程的重要技巧。

规范化你的数据

以下示例表明，我们可以在 customers 表的 customer_name 列上创建索引。此索引将有助于加速涉及 customer_name 列的搜索和查询，使其更快、更高效。

CREATE INDEX idx_customer_name ON customers (customer_name);

第二个示例表明，我们可以创建一个 sales 表，并根据 sale_date 列进行分区。通过根据 sale_date 列对销售表进行分区，我们可以有效地根据不同的日期范围将数据组织到不同的分区中。

CREATE TABLE sales (
    sale_id serial PRIMARY KEY,
    sale_date date,
    -- Other columns
) PARTITION BY RANGE (sale_date);

是否有更好的方法来做到这一点？答案是肯定的。为了优化查询性能，Timescale 的分区策略旨在限制需要扫描的数据量。这意味着查询执行得更快、更高效。

但这并不是 Timescale 增强 PostgreSQL 数据分区功能的唯一方式。通过创建超表（PostgreSQL 表的增强版） 并设置块间隔（块是 Timescale 用于表中数据分区的术语），你的 Timescale 数据库会在你开始插入数据后立即自动对数据进行分区。

同时，管理这些数据的保留和删除也更简单、更有效：你可以按时间间隔对数据进行分区，压缩较旧的块以节省存储成本，或者选择在不再需要时删除分区。总之，你将只保留项目相关的数据，同时降低存储成本并提高查询性能。

使你的设计与你的用例保持一致

  • 根据你的特定用例要求调整你的 PostgreSQL 数据模型。

  • 根据不同的场景和数据模式选择适当的设计策略。

  • 通过选择合适的表布局类型来优化存储和查询性能。

  • 对于时间序列数据，考虑使用窄表、中等表或宽表布局.

  • 了解你的数据模式，以便有效地构建表并确保高效的数据处理。

使用模式

  • 模式为逻辑组织数据库对象（如表、视图和函数）提供了一种有价值的方法。

  • PostgreSQL 15 对标准用户对“public”模式的默认访问权限进行了更改，增强了安全措施。默认情况下，标准用户可能不再自动访问“public”模式。

  • 谨慎使用模式可以确保与你的预期数据访问控制和安全要求更好地保持一致。

  • 模式有助于不同数据库组件之间的清晰分离，从而增强数据管理、安全性和维护。

  • 通过将表、视图和函数封装到特定用途，来重用模式。

  • 模式模块化培养一致性，遵循设计最佳实践。

  • SQL 示例演示了如何创建一个名为 sales 的模式以及该模式中相应的 orders 表。

CREATE SCHEMA sales;
CREATE TABLE sales.orders (
    order_id serial PRIMARY KEY,
    -- Other columns
);

  • 模式可以作为一个单元进行创建和删除，使其高度适应性强。

  • 这种灵活性允许轻松管理各种对象集，并在不同的模式配置之间动态切换以适应不同的用例。

明智地利用 JSON 类型

  • PostgreSQL 的 JSON 类型在存储半结构化或非结构化数据方面提供了灵活性。

  • 非常适合表示格式可能随时间变化的复杂或可变数据。

  • JSON 类型允许存储各种数据结构，包括数组和嵌套对象。

  • 这允许将不同的信息存储在单个列中。

  • 注意一种常见的反模式：将 JSON 类型用于动态列，而这些列可以使用传统的关系列更好地管理。

  • 考虑一个存储产品信息的电子商务系统。假设每个产品都有“名称”、“价格”、“制造商”和“类别”等属性。与其使用 JSON 类型将这些属性存储为动态列，不如使用专用列来存储每个属性，如下所示

CREATE TABLE products (
    product_id serial PRIMARY KEY,
    name text,
    price numeric,
    manufacturer text,
    category text
);

  • 过度使用 JSON 类型会使查询、索引和约束复杂化，从而影响性能和可维护性。

PostgreSQL 数据建模工具

有效的数据建模对于设计结构良好且高效的数据库至关重要。幸运的是，有一些专门的工具可以简化和增强 PostgreSQL 环境中的数据建模过程。让我们探索其中一些工具及其独特的优势。

  1. pgModeler：pgModeler 是一个用于 PostgreSQL 数据建模的多功能且强大的工具。它提供了一个可视化界面，使开发人员和数据库管理员能够以直观的方式创建、修改和管理数据库结构。凭借实体关系图、SQL 脚本和反向工程功能等特性，pgModeler 简化了将概念性想法转化为定义明确的数据库结构的过程。它的交互式设计使其适合新手和经验丰富的专业人士，确保可以有效地利用 PostgreSQL 数据建模的复杂性。

  2. ERStudio：IDERA 的 ERStudio 为企业级数据建模（包括 PostgreSQL 数据库）提供了一个全面的解决方案。此工具在提供协作环境方面表现出色，团队可以在其中协同工作以设计、可视化和记录数据库模式。ERStudio 的交互式界面支持逻辑和物理数据建模，使你能够从最初的概念无缝过渡到完全实现的数据库结构。凭借版本控制和可定制模板等特性，ERStudio 确保可以精确高效地管理复杂的 PostgreSQL 数据建模项目。

  3. Power Architect：Power Architect 是一种用户友好的数据建模工具，旨在满足各种数据库系统（包括 PostgreSQL）的需求。此工具强调简单性和易用性，使其适合不同技术水平的用户。Power Architect 允许创建实体关系图、数据字典等等，有助于你的 PostgreSQL 数据模型的清晰度和组织性。其平台无关的特性确保你可以在不同的操作系统上利用其功能。

总结：你的 PostgreSQL 数据建模路线图

PostgreSQL 是创建高效、可扩展且结构良好的数据库的强大盟友。构建一个满足你特定用例的数据库需要深思熟虑，通过遵循我们提出的技巧，你可以创建一个满足你当前需求并随着时间推移而无缝发展的

准备好将您的 PostgreSQL 数据建模专业知识提升到新的高度了吗？考虑探索 Timescale，它是时间序列数据管理领域的领先者。凭借大量为高效处理时间序列数据而量身定制的功能，例如自动数据分区，Timescale 扩展了 PostgreSQL 的边界，帮助您充分利用数据的潜力。 

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