SQL数据库建模核心是将业务逻辑准确、高效、可扩展地转化为数据关系，需先厘清业务规则（如订单支付次数、用户注销影响等），再设计表结构；主键与关系须按场景选择自然键或代理键；务必预留时间戳、软删除、版本号等字段；建模后须用真实数据验证查询性能、写入压力及变更成本。
SQL数据库建模不是画几张ER图就完事，核心是把业务逻辑准确、高效、可扩展地翻译成结构化的数据关系。关键不在工具多炫，而在想得清楚、设计得稳、改得动。
先理清业务，再碰表和字段
很多建模失败，是因为一上来就建users表、orders表，却没搞懂“一个订单能不能被多次支付”“用户注销后历史订单要不要保留”“商品下架了，已售记录怎么关联”。这些业务规则直接决定外键要不要级联删除、字段要不要允许NULL、是否需要状态字段或历史快照表。
建议动手前用几句话写下核心流程，比如：
- 客户下单 → 生成订单 → 支付成功 → 发货 → 确认收货
- 管理员可下架商品，但不影响已有订单中的商品信息展示
- 用户可修改收货地址，但订单创建时的地址需固化保存
这些句子就是建模的“宪法”，后面每加一个外键、每设一个NOT NULL，都要回看它是否违背了其中某条。
三步定主键和关系：自然键？代理键？一对一还是一对多？
主键选错，后期改起来伤筋动骨。别迷信“id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT”万能——它适合大多数明细表（如order_items），但不适合需要语义明确或跨系统同步的场景（如用户手机号做登录唯一标识，就得考虑加UNIQUE约束+允许空值备用）。
关系判断要落地到具体字段：
- 订单表（orders）和用户表（users）：orders.user_id → users.id，外键ON DELETE RESTRICT（不能删活跃用户）
- 订单表和订单明细表（order_items）：一对多，order_items.order_id 是外键，且常配合联合索引 (order_id, product_id) 加速查询
- 用户表和用户配置表（user_profiles）：可能是一对一，但别急着合并；拆开更灵活（配置字段可为空、更新频次低、权限隔离方便）
别省那几个字段：时间戳、软删除、版本号早留好
上线后再加create_time、update_time，意味着所有INSERT/UPDATE语句全得补逻辑，ORM层也得同步改。软删除（is_deleted）看着多占空间，却避免了真实DELETE带来的外键冲突、审计断档、误操作无法追溯等问题。
常见预留字段建议直接加在基表里（哪怕初期不用）：
- create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
- update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
- is_deleted TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '0=正常,1=已删除'
- version INT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '乐观锁版本号'（高并发更新场景必备）
建模不是终点，验证才是开始
画完模型，立刻做三件事：
- 用真实业务数据跑一遍典型SQL：查某用户最近5个订单+商品名+总价，看是否要JOIN 4张表？有没有N+1问题？
- 模拟写操作压测：1秒内插入100个订单，观察慢查询日志里有没有全表扫描或锁等待
- 问开发同事：“如果我要加个‘订单来源渠道’字段，改哪张表？会影响哪些接口？”——答案越绕，说明耦合越重，模型越该优化
基本上就这些。建模能力提升不靠背范式理论，靠反复推演业务动作、提前预判变更点、小步快验敢重构。
