Кратко, по пунктам.
1) Нормализация до $\text{3NF}$ - Проблемы в текущей схеме: дублирование product/customer в каждой записи заказа, а также потенциальная транзитивная зависимость product → supplier (избыточность, аномалии обновления/удаления).
- Цель: убрать повторяющиеся данные и транзитивные зависимости.
Предлагаемая нормализованная схема:
- Customers(customer_id PK, name, address)
- Suppliers(supplier_id PK, name, contact_info)
- Products(product_id PK, name, price, supplier_id FK → Suppliers.supplier_id)
- Orders(order_id PK, customer_id FK → Customers.customer_id, order_date, total_amount)
- OrderItems(order_item_id PK, order_id FK → Orders.order_id, product_id FK → Products.product_id, quantity, unit_price)
Пояснения:
- Каждая таблица соответствует единственному набору атрибутов с полной функциональной зависимостью (удовлетворяет $\text{1NF}$, $\text{2NF}$, $\text{3NF}$).
- Удалена транзитивная зависимость product → supplier: supplier вынесен в отдельную таблицу.
- OrderItems позволяет хранить несколько позиций в одном заказе и избавляет Orders от многозначных полей (атомарность — $\text{1NF}$).
- unit_price в OrderItems фиксирует цену на момент заказа (историчность), total_amount в Orders может поддерживаться как денормализованное поле (синхронизируемое транзакционно или батчами).
2) Индексация для ускорения популярных запросов
- Общие правила:
- Индексируйте PK (обычно автоиндексируется).
- Индексируйте FK для ускорения JOIN.
- Используйте составные индексы по порядку колонок, соответствующему WHERE/ORDER BY.
- Предпочтение B-tree для диапазонных/сортировочных запросов; хэш — для равенства (зависит от СУБД).
- Примеры индексов по типовым запросам:
- Частые выборки заказов по клиенту и дате: индекс на $(customer\_id,order\_date)$ — покрывающий индекс можно расширить INCLUDE(total_amount) (если СУБД поддерживает).
- Частые агрегаты «популярные продукты» (GROUP BY product_id, SUM(quantity)): индекс на $(product\_id,order\_date)$ или только $(product\_id)$ для ускорения фильтрации; для быстрых отчетов — материализованное представление с периодическим обновлением.
- Поиск товаров по имени — полнотекстовый индекс (FTS) или trigram, в зависимости от типа поиска.
- Индекс на Orders(order_date) для быстрого диапазонного сканирования и партиционирования.
- Дополнительно:
- Партиционирование Orders по диапазону даты (например, год/месяц) уменьшает объём сканируемых данных и ускоряет обслуживание.
- Кластеризация (clustered index) полезна, если большинство операций читают данные в порядке даты/PK — но учтите влияние на вставки.
- Используйте мониторинг (EXPLAIN, pg_stat_statements, профилировщик) и обновляйте статистику.
3) Транзакции и сохранение консистентности при высоких нагрузках
- Принципы:
- Делайте транзакции как можно короче.
- Используйте уровни изоляции, адекватные требованиям: обычно Read Committed для производительности; Serializable/Repeatable Read — только при необходимости строгой консистентности с обработкой откатов и повторов.
- Обрабатывайте конфликты через повтор попытки (retry) с экспоненциальным бэкоффом для транзакций, получивших ошибку сериализации/блокировки.
- Предпочитайте локальный (строковый) блокинг перед таблицами; избегайте операций, приводящих к массовым блокировкам.
- Пример транзакции для оформления заказа (порядок операций):
1. BEGIN;
2. Проверить наличие запасов (SELECT quantity FROM Inventory WHERE product_id = ? FOR UPDATE) — захват строковых блокировок на счётчик запасов.
3. Если хватит — INSERT INTO Orders(...); получить order_id.
4. INSERT INTO OrderItems(...) для каждой позиции.
5. UPDATE Inventory SET quantity = quantity - ? WHERE product_id = ?;
6. (Пересчитать и UPDATE Orders.total_amount или вычислить при вставке);
7. COMMIT;
- Такой подход с FOR UPDATE обеспечивает корректность при конкурентных списаниях запасов.
- Масштабирование и уменьшение конфликтов:
- Разделяйте горячие счётчики: используйте sharded/partitioned inventory, либо optimistic locking (version/timestamp) если вероятность конфликтов низкая.
- Для сильногo трафика агрегатов (популярность товара) используйте отдельные системы (Redis/atomic counters, Kafka + consumer, или материализованные view), а затем периодически сливайте в основную БД — так уменьшается contention на строках Products.
- Очереди/асинхронные воркеры для неблокирующих задач (уведомления, генерация счётов, аналитика).
- Используйте connection pool и подготовленные/планируемые запросы для уменьшения overhead.
4) Практические рекомендации
- Мониторьте медленные запросы, строите индексы по реальным нагрузкам.
- Поддерживайте статистику и периодически реиндексируйте/анализируйте таблицы.
- Обдумайте денормализацию (копирование сумм/агрегатов) для чтений с высокой нагрузкой, но синхронизируйте через транзакции или фоновые задачи.
- Тестируйте под нагрузкой, моделируйте конкурентный доступ и проверяйте retry-логику.
Если нужно, могу приложить конкретные SQL-скрипты для создания таблиц и индексов и пример транзакции для вашей СУБД (Postgres/MySQL).