明確應用程式型別與資料庫結構設計

在開始設計一個資料庫時，首要任務是識別出所服務的應用程式的性質。應用程式大致可以分為兩大類：事務處理型（OLTP）和分析型（OLAP）。正確地理解並根據應用型別來定製資料庫結構，將有助於提高系統效能、滿足客戶個性化需求，並避免潛在的問題。

1. 事務處理型（OLTP）

事務處理型（Transactional / OLTP）**應用程式主要關注日常的增查改刪（CRUD）操作，即建立（Creating）、讀取（Reading）、更新（Updating）和刪除（Deleting）資料。這類應用通常服務於業務流程中的核心操作，需要頻繁地處理使用者請求，對資料的一致性和實時性要求較高。例如，銀行交易系統就是一個典型的OLTP應用，需要快速且準確地處理存款、取款等操作。

2. 分析型（OLAP）

分析型（Analytical / OLAP）**應用程式則更側重於資料分析、報表生成以及趨勢預測等功能。在OLAP系統中，插入和更新操作相對較少，而查詢和分析操作佔據了主導地位。這類應用旨在提供深層次的資料洞察，以支援決策制定。例如，企業BI系統會從多個維度彙總和分析歷史銷售資料，從而為管理者提供戰略指導。

資料庫結構設計策略

針對不同的應用程式型別，應採取不同的資料庫設計策略：`






對於OLTP應用**，由於其高頻的增刪改查需求，往往採用**規範化設計**，透過減少資料冗餘、確保資料一致性來最佳化資料寫入效率及事務處理速度。例如，姓名和地址資訊通常會被拆分為獨立的表進行儲存，如Names和Addresses表。`


而對於OLAP應用**，為了提高查詢和分析的速度，可能需要犧牲部分規範化原則，採用**不規範化設計**或適度的**資料冗餘**，建立更為扁平化的表結構。比如，可以將Names和Addresses的相關資訊整合到一張寬表中，方便快速檢索和統計分析。`






總結來說，在設計資料庫之初，務必清晰界定目標應用程式的型別，以此為基礎決定是選擇規範化的表結構以支援高效的事務處理，還是構建扁平化、非規範化的表結構以適應複雜的資料分析需求。透過合理的設計策略，既能保證系統的穩定高效執行，又能最大化滿足各類業務場景下的功能訴求。