数据库设计之半结构化存储，数据库结构化存储
业务场景：用户填一些单据，然后上报，完成审批。单据中有几个字段是需要统计的，业务并不复杂。
看似简单的场景，当开发人员拿出PDM设计的时候，我惊呆了，密密麻麻的有接近70张表，每张表都是一百多个字段。开发人员抱怨，花了一周的时间来做数据库设计，实在是太麻烦了。
设计方案1，我问能不能把单据进行归类，一类单据设计成一张表，用一个字段区分是那张单据，这样会减少很多表。得到的回复是，没法归类，方案1行不通。
设计方案2，做个Excel模板，审批的时候就在excel上审批，问题是有字段要做统计，行不通。
设计方案3，单据的内容使用JSON格式用blob存起来，如果要做统计的字段，做常用条件查询的字段，从blob中冗余出来专做统计。
总结：选择方案3是大大的减少了开发人员的工作量，但对业务分析人员的要求很高，能识别出来哪些字段做分析、统计，哪些字段做查询。丢失了传统数据库设计的很多优点。是设计很多时候都在做平衡，这种设计无疑减少工作量，但对查询、统计不友好，如果你不在乎工作量，我还是建议做成最传统的设计。
数据库主要用于存储结构化数据的
半结构化数据有一些类似于数据库的存储方式，如XML 数据库管理等
非结构化数据常用文件系统来存储，很少用数据库来存储的（比如存储库要记录一个图片，也只是在数据库中记录了图片的大小、位置等元数据，图片的实际内容是保存在文件系统中的）
也有数据库直接保存非/半结构化数据，主要是依靠数据压缩和数据去重优化存储效率
逻辑结构规划就是通过增加、减少或调整逻辑结构来提高应用的效率，通过对基本表的设计及索引、聚簇的讨论来分析ORACLE逻辑结构的优化。于物理存储结构优化，主要是合理地分配逻辑结构的物理存储地址，这样虽不能减少对物理存储的读写次数，但却可以使这些读写尽量并行，减少磁盘读写竞争，从而提高效率，也可以通过对物理存储进行精密的计算减少不必要的物理存储结构扩充，从而提高系统利用率。