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数量删除设计

发布时间:2019-10-07 05:12编辑:数据库管理浏览(55)

    在设计一个新系统的Table Schema的时候,不仅需要满足业务逻辑的复杂需求,而且需要考虑如何设计schema才能更快的更新和查询数据,减少维护成本。

    模拟一个场景,有如下Table Schema:

    Product(ID,Name,Description)
    

    在设计思路上,ID是自增的Identity字段,用以唯一标识一个Product;在业务逻辑上要求Name字段是唯一的,通过Name能够确定一个Product。业务上和设计上有所冲突在所难免,解决冲突的方法其实很简单:将ID字段做主键,并创建clustered index;在Name字段上创建唯一约束,保证Product Name是唯一的。

    这样的Table Schema 设计看似完美:ID字段具有做clustered index的天赋:窄类型,自增,不会改变;Name上的唯一约束,能够满足业务逻辑上的需求。但是,如果业务人员操作失误,将Product 的 Name 写错,需要将其删除,最简单的方式是使用delete 命令,直接将数据行删除,但是这种方式带来的隐患特别大:如果业务人员一不小心将重要的数据删除,那么,恢复数据的成本可能非常高。如果数据库很大,仅仅为恢复一条数据,可能需要N个小时执行还原操作。如何设计Table Schema,才能避免在维护系统时出现被动的情况?

    delete Product
    where Name='xxx'
    

    设计目的:在短时间内恢复被误删除的数据,以使系统尽快恢复

    在实际的产品环境中,数据删除操作有两种方式:软删除和硬删除,也称作Logic Delete 和 Physical Delete。硬删除是指使用delete命令,从table中直接删除数据行;软删除是在Table Schema中增加一个bit类型的column:IsDeleted,默认值是0,设置IsDeleted=1,表示该数据行在逻辑上是已删除的。

    Product(ID,Name,Content,IsDeleted,DeletedBy)
    

    软删除实际上是一个Update 操作,将IsDeleted字段更新为1,在逻辑上将数据删除,并没有将数据行从物理上删除。使用软删除,能够保留有限的数据删除的历史记录,以便audit,但是,这可能导致外键关系引用被逻辑删除的数据;如果历史记录太多,这又会导致数据表中有效数据行的密度降低,降低查询速度。

    1,能够快速恢复被误删除的数据

    用户的删除操作是将IsDeleted设置为1,在逻辑上表示删除数据,如果用户由于误操作,将重要数据行删除,那么只需要将IsDeleted重置为0,就能恢复数据。

    update Product
    set IsDeleted=1
    where Name='xxx'  -- or  use ID=yyyy as filter
    

    2,每次引用该表时,必须设置filter

    任何引用该表的查询语句中,必须设置Filter:IsDeleted=0,为来避免遗漏filter,可以创建视图,不直接引用该表,而是直接引用视图。

    --view definition
    select ID,Name,Content
    from Product
    where IsDeleted=0
    

    3,手动处理外键关系

    如果在该表上创建外键关系,那么可能存在外键关系引用被逻辑删除的数据,造成数据的不一致性,这可能是很难发现的bug:如果需要保持关键关系的一致性,需要做特殊的处理。在将数据行逻辑删除之时,必须在一个事务中,将外键关系全部删除。

    4,不能被用作历史表

    数据表是用来存储数据的,不是用来用户操作的历史记录。如果需要存储用户操作的历史记录,必须使用另外一个HistoryOperation来存储。

    上述Product表中Name字段上存在一个唯一约束,如果用户将相同Name的Product重新插入到table中,Insert 操作因为违反唯一约束而失败,针对这种情况,软删除操作必须额外进行一次判断:

    if exists(
        select null 
        from Product 
        where name ='xxx' and IsDeleted=1
    )
    update 
        set IsDeleted=0,
            ...
    from Product 
    where name ='xxx' and IsDeleted=1
    else 
    insert Product(...) 
    values(....)
    

    如果Product表的数据量十分大,额外的查询操作,会增加插入操作的延迟,同时,"无效"的历史数据降充斥在数据表中,也会降低数据查询的速度。

    单纯从业务需求上考虑,软删是首选的design,定期清理软删的冗余数据,也可以提高数据查询的速度,不过,在清理数据时,可能会产生大量的索引碎片,造成并发性降低等问题。

    5,将删除的数据存储到History表

    使用软删除设计,增加IsDelete=1 字段,实际上降低了有效数据的密度,在使用软删除时,必须慎重考虑这一点。改进的删除数据的设计是:在一个事务中,将删除的数据存储到另外一个History表中。

    delete from Product 
    output deleted.ID,
        deleted.Name,
        deleted.Content,
        'Delete' as CommandType 
        '' as UpdatedBy,
        getdate() as UpdatedTime
    into History_table
    where Name ='xxx' -- or use Id=yyy as filter
    

    恢复误删的数据,只需要到History表找到相应的数据,将其重新插入到Prodcut 表中,并且,History 表中不仅可以存储用户删除操作的历史记录,而且可以存储用户更新的历史记录,对于系统的维护,解决用户纠纷和故障排除,十分有帮助。

    Product(ID,Name,Content)
    OperationHistory(ID,ProductID,ProductName,ProductContent,CommandType,UpdatedBy,UpdatedTime)
    

    为设计Product 表的删除操作,需要两个Table,对于OperationHistory表,可以做的更通用一些。抛砖引玉,提供一个思路,我就不做扩展了。

     

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