Database & Schema
数据库与模式
数据库会长期保存整理过的数据;数据结构规则(Schema)会定义允许的实体、字段、类型和关系。
另一个例子
orders 数据表会关联 customers,并限制允许的币种、金额和状态值。
主要部分
- 01身份或输入
- 02策略或转换
- 03存储结果与审计证据
什么时候用
用数据结构规则(Schema)保护必须一直成立的规则,并清楚说明数据代表什么。
什么时候不要用
不要把所有数据都塞进同一个未经校验的 JSON 字段。
代码里的名称
SQL / ORM schema 上线前要检查
检查接口约定、任何情况下都不能破坏的规则、授权与输入限制。测试重试、重复执行只生效一次、超时与部分失败。验证数据完整性、兼容性、监控、恢复与回到上一版。
预期结果:为这套系统设计或检查 数据库与模式 (Database & Schema),并让数据保持正确、安全且容易维护。 用户场景:orders 数据表会关联 customers,并限制允许的币种、金额和状态值。 技术概念或控制措施:数据库与模式 (Database & Schema)。 适用理由:用数据结构规则(Schema)保护必须一直成立的规则,并清楚说明数据代表什么。 不应使用的情况:不要把所有数据都塞进同一个未经校验的 JSON 字段。 工程要求:定义输入、输出、接口约定,以及任何情况下都不能破坏的规则。说明授权与输入检查范围。定义失败、超时、重试和重复执行只生效一次的规则。也要定义数据迁移与兼容限制。 运营要求:加入监控信号与隐藏敏感数据的日志。设置容量上限并写好操作手册。测试恢复与回到上一版的流程。 验收标准:接口约定与失败路径测试通过。重试或部分失败时,数据与授权规则仍正确。性能上限、监控、恢复与回到上一版的方法都已验证。 证据与限制(证据边界):没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认:程序运行环境、数据位置、流量形态、数据一致需求和安全边界。也要确认兼容周期、服务目标(SLO)与恢复上一版的限制。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 数据库与模式 (Database & Schema)。 定义:数据库会长期保存整理过的数据;数据结构规则(Schema)会定义允许的实体、字段、类型和关系。 生产环境检查:检查接口约定、任何情况下都不能破坏的规则、授权与输入限制。测试重试、重复执行只生效一次、超时与部分失败。验证数据完整性、兼容性、监控、恢复与回到上一版。 修改程序前,先列出看到的证据、缺口、严重程度,以及最小且安全的修正。