SQL数据库建模核心是将业务逻辑精准转化为结构清晰、可扩展、易维护的数据模型，起点是理清业务实体与流程，而非直接建表；需识别实体、属性、关系并规范建模，兼顾3NF与合理反规范化，重视命名、注释与版本管理。
SQL数据库建模不是堆字段、画ER图就完事，核心是把业务逻辑稳稳“翻译”成结构清晰、可扩展、易维护的数据语言。关键不在工具多炫，而在每张表为什么存在、每个字段为何这样定义、关系为何如此约束——所有设计决策都要能回溯到真实业务场景。
先理清业务实体和核心流程
建模起点不是数据库，而是业务。拿一个电商系统举例：不能一上来就建user、order、product三张表，得先问清楚：
- 用户有哪些类型？（普通买家、供应商、平台管理员）是否需要统一账号体系？
- 订单生命周期怎么走？（提交→支付→发货→签收→售后）哪些状态必须持久化？哪些可计算得出？
- 商品是不是只有一级分类？品牌、规格、库存单位（SKU）、货品（SPU）怎么分层？有没有虚拟商品或服务类目？
这些答案直接决定实体拆分粒度。比如“地址”如果只属于用户且不复用，可作为user表的字段；但如果要支持收货地址、发票地址、仓库地址等多角色，就得独立成address表并加类型标识。
识别实体、属性与关系，画出初步ER图
基于业务梳理，明确三类元素：
- 实体：有独立生命周期、需单独管理的对象（如用户、订单、商品、店铺）
- 属性：描述实体特征的原子数据项（如用户名、订单金额、商品价格），避免存计算值（如“订单总金额”应由明细行汇总得出）
- 关系：实体间的业务关联（如一个订单对应多个商品，一个商品可被多个订单购买）——这里要判断是一对一、一对多还是多对多，并确认是否需要独立关系表（如用户-角色、商品-标签）
画图时别追求美观，重点标出主键（PK）、外键（FK）、非空（NOT NULL）、唯一（UNIQUE）和常见约束（如status只能是'pending'/'paid'/'shipped'）。工具只是辅助，纸笔也能起步。
规范化到第三范式（3NF），再适度反规范化
规范化是为了消除冗余和异常，但不是教条：
- 第一范式（1NF）：字段不可再分（如不要用逗号拼接多个标签）
- 第二范式（2NF）：非主键字段完全依赖整个主键（解决复合主键下部分依赖问题）
- 第三范式（3NF）：非主键字段之间不能有传递依赖（如订单表里不存用户姓名，而应通过user_id关联）
但上线后常会为性能做合理妥协。例如：在订单表里冗余user_nickname（非关键业务字段），避免高频查询时连表；或在统计类报表表中预存日销量，而非每次实时SUM。前提是明确标注“此字段为冗余，由XX服务/定时任务更新”，防止数据不一致。
命名、注释与版本意识从第一天就开始
好模型是写给人看的，其次才是给机器执行：
- 表名用小写+下划线，单数名词（order，不是orders）；字段名见名知意（created_at优于add_time）
- 每个表、每个关键字段都加COMMENT说明业务含义（如status TINYINT COMMENT '0待支付 1已支付 2已发货 3已完成 9已取消'）
- 用SQL脚本管理建表语句，配合Git版本控制；任何字段变更（增删改）都走脚本+评审，不直连生产库手工改
一个长期可演进的数据库，80%功夫花在前期抽象和持续文档上，而不是某次“完美设计”。
基本上就这些。建模不是一步到位的工程，而是随业务生长不断校准的过程。动手前多问一句“这个字段下次迭代还成立吗”，比死磕范式更有价值。
