PostgreSQL/MySQL数据库模式设计指南：规范化、约束与最佳实践

database-schema-design by secondsky/claude-skills

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开发数据库性能优化

🇨🇳中文介绍

数据库模式设计

适用于 PostgreSQL 和 MySQL 的全面数据库模式设计模式，包含规范化、关系、约束和错误预防。

快速开始（10分钟）

步骤 1：从模板中选择您的模式模式：

# 包含用户、产品、订单的基础模式
cat templates/basic-schema.sql

# 关系模式（1:1, 1:M, M:M）
cat templates/relationships.sql

# 约束示例
cat templates/constraints.sql

# 审计模式
cat templates/audit-columns.sql

步骤 2：应用规范化规则（至少达到 3NF）：

1NF：无重复组，原子值
2NF：无对复合键的部分依赖
3NF：无传递依赖
加载 references/normalization-guide.md 获取详细示例

步骤 3：为每个表添加必要元素：

CREATE TABLE your_table (
  -- 主键（必需）
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),

  -- 具有适当类型的业务列
  name VARCHAR(200) NOT NULL,  -- 使用合适的长度

  -- 审计列（始终包含）
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

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规则	原因
每个表都有主键	确保行唯一性，启用关系
明确定义外键	强制引用完整性，防止孤立记录
为所有外键建立索引	防止慢速 JOIN，对性能至关重要
必需字段使用 NOT NULL	数据完整性，防止 NULL 污染
审计列（created_at, updated_at）	跟踪变更、调试、合规性
合适的数据类型	存储效率、验证、索引
为枚举使用检查约束	在数据库级别强制执行有效值
指定 ON DELETE/UPDATE 规则	防止意外数据丢失或孤立记录

反模式	为何不好
到处使用 VARCHAR(MAX)	浪费空间，减慢索引，无验证
日期存储为 VARCHAR	无法进行日期计算，无验证，排序失效
缺少外键	无引用完整性，产生孤立记录
过早反规范化	难以维护，数据异常
EAV（实体-属性-值）	查询复杂，无类型安全，速度慢
多态关联	无外键完整性，查询复杂
循环依赖	无法填充数据，破坏级联操作
外键无索引	JOIN 操作极慢，性能杀手

前 7 大关键错误

错误 1：缺少主键

症状：无法唯一标识行，数据重复 修复方法：

-- ❌ 错误做法
CREATE TABLE users (
  email VARCHAR(255),
  name VARCHAR(100)
);

-- ✅ 正确做法
CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  name VARCHAR(100) NOT NULL
);

错误 2：无外键约束

症状：孤立记录，数据不一致 修复方法：

-- ❌ 错误做法
CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id UUID  -- 无约束！
);

-- ✅ 正确做法
CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
);

-- 为外键建立索引
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);

错误 3：到处使用 VARCHAR(MAX)

症状：浪费空间，索引速度慢，无验证 修复方法：

-- ❌ 错误做法
CREATE TABLE products (
  name VARCHAR(MAX),
  sku VARCHAR(MAX),
  status VARCHAR(MAX)
);

-- ✅ 正确做法
CREATE TABLE products (
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  sku VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
  status VARCHAR(20) NOT NULL
    CHECK (status IN ('draft', 'active', 'archived'))
);

错误 4：错误的数据类型（日期存储为字符串）

症状：无日期验证，排序失效，无法进行日期计算 修复方法：

-- ❌ 错误做法
CREATE TABLE events (
  event_date VARCHAR(50)  -- '2025-12-15' 还是 'Dec 15, 2025'？
);

-- ✅ 正确做法
CREATE TABLE events (
  event_date DATE NOT NULL,  -- 已验证，可排序
  event_time TIMESTAMPTZ     -- 带时区
);

错误 5：外键无索引

症状：JOIN 操作极慢，查询性能差 修复方法：

-- 始终为外键建立索引
CREATE TABLE order_items (
  order_id UUID NOT NULL REFERENCES orders(id),
  product_id UUID NOT NULL REFERENCES products(id)
);

-- ✅ 必需的索引
CREATE INDEX idx_order_items_order_id ON order_items(order_id);
CREATE INDEX idx_order_items_product_id ON order_items(product_id);

错误 6：缺少审计列

症状：无法跟踪记录创建/修改时间 修复方法：

-- ❌ 错误做法
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200)
);

-- ✅ 正确做法
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

-- 自动更新触发器（PostgreSQL）
CREATE TRIGGER products_updated_at
BEFORE UPDATE ON products
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();

错误 7：EAV 反模式

症状：查询复杂，无类型安全，性能慢 修复方法：

-- ❌ 错误做法（EAV）
CREATE TABLE product_attributes (
  product_id UUID,
  attribute_name VARCHAR(100),  -- 'color', 'size', 'price'
  attribute_value TEXT           -- 所有内容都存储为文本！
);

-- ✅ 正确做法（结构化 + JSONB）
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  price DECIMAL(10,2) NOT NULL,  -- 必需字段作为列
  color VARCHAR(50),              -- 常见属性作为列
  size VARCHAR(20),
  attributes JSONB                -- 可选/动态属性
);

-- 为 JSONB 建立索引
CREATE INDEX idx_products_attributes ON products USING GIN(attributes);

加载 references/error-catalog.md 获取所有 12 个错误的详细修复方法。

模式	使用场景	模板
基础 CRUD	标准用户/产品/订单	`templates/basic-schema.sql`
一对一	用户 → 个人资料	`templates/relationships.sql`（第 7-17 行）
一对多	用户 → 订单	`templates/relationships.sql`（第 23-34 行）
多对多	学生 ↔ 课程	`templates/relationships.sql`（第 40-60 行）
层次结构	类别树，组织架构图	`templates/relationships.sql`（第 66-83 行）
软删除	标记删除，保留历史	`templates/audit-columns.sql`（第 55-80 行）
版本控制	随时间跟踪变更	`templates/audit-columns.sql`（第 86-108 行）
多租户	每个组织的数据隔离	`references/schema-design-patterns.md`（第 228-258 行）

规范化快速参考

范式	规则	示例
1NF	原子值，无重复组	`phone1, phone2` → `phones` 表
2NF	1NF + 无部分依赖	复合键依赖 → 单独的表
3NF	2NF + 无传递依赖	`user.city` → `city.id` 引用
BCNF	3NF + 每个决定因素都是候选键	罕见边缘情况
4NF	BCNF + 无多值依赖	复杂多对多
5NF	4NF + 无连接依赖	非常罕见，学术性质

建议：设计到 3NF，仅在测量性能数据后进行反规范化。

加载 references/normalization-guide.md 获取包含前后对比的详细示例。

PostgreSQL 推荐类型

-- 主键
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()
-- 或针对性能关键场景：
id BIGSERIAL PRIMARY KEY

-- 文本
name VARCHAR(200) NOT NULL
description TEXT
code CHAR(10)  -- 仅用于固定长度代码

-- 数字
price DECIMAL(10,2) NOT NULL  -- 货币：绝不要使用 FLOAT
quantity INT NOT NULL
rating DECIMAL(3,2)  -- 0.00 到 9.99

-- 日期/时间
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL  -- 带时区
event_date DATE
duration INTERVAL

-- 布尔值
is_active BOOLEAN DEFAULT true NOT NULL

-- JSON
attributes JSONB  -- 二进制，更快，可索引

-- 枚举替代方案（优于 ENUM 类型）
status VARCHAR(20) NOT NULL
  CHECK (status IN ('draft', 'active', 'archived'))

-- MySQL 没有：
TIMESTAMPTZ  -- 使用 TIMESTAMP（以 UTC 存储）
gen_random_uuid()  -- 使用 UUID() 函数
JSONB  -- 使用 JSON（8.0+ 版本性能相同）

-- MySQL 等效方案：
id CHAR(36) PRIMARY KEY DEFAULT (UUID())
-- 或：
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL
attributes JSON

加载 references/data-types-guide.md 获取全面的类型选择指南。

何时加载参考文档

加载 references/schema-design-patterns.md 当：

开始新的数据库设计
需要模式示例（审计列、软删除、版本控制）
实现多租户
在 UUID 与 BIGSERIAL 之间选择
遵循命名约定

加载 references/normalization-guide.md 当：

模式存在数据重复
不确定处于哪个范式
需要规范化现有模式
规划数据库结构

加载 references/relationship-patterns.md 当：

定义表关系
实现连接表
创建层次结构
设置级联规则

加载 references/data-types-guide.md 当：

选择列类型
在 PostgreSQL/MySQL 之间迁移
优化存储
实现 JSON 字段

加载 references/constraints-catalog.md 当：

添加验证规则
实现 CHECK 约束
设置外键级联
创建唯一约束

加载 references/error-catalog.md 当：

需要进行模式审查
排查模式问题
查看所有 12 个文档化错误及其修复方法

创建表之前：

规范化到至少 3NF
识别所有关系
选择合适的数据类型
定义级联规则

每个表必须包含：

定义主键
审计列（created_at, updated_at）
必需字段使用 NOT NULL
合适的 VARCHAR 长度（非 MAX）
枚举/范围的 CHECK 约束

所有外键使用 REFERENCES 定义
指定 ON DELETE/UPDATE 操作
所有外键建立索引

外键建立索引
频繁查询的列建立索引
多列查询使用复合索引

无循环依赖
无 EAV 模式
无多态关联
正确的数据类型（日期不存储为字符串）

之前（存在多个问题）：

CREATE TABLE users (
  email VARCHAR(MAX),           -- 问题：无主键，VARCHAR(MAX)
  password VARCHAR(MAX),
  created VARCHAR(50)           -- 问题：日期存储为字符串
);

CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_email VARCHAR(MAX),      -- 问题：无外键
  total VARCHAR(20),            -- 问题：货币存储为字符串
  status VARCHAR(MAX)           -- 问题：无验证
);

之后（生产就绪）：

CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
  total DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (total >= 0),
  status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending'
    CHECK (status IN ('pending', 'processing', 'shipped', 'delivered', 'canceled')),
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);
CREATE INDEX idx_orders_status ON orders(status);

结果：✅ 所有约束强制执行，类型正确，已索引，可审计

所有 12 个文档化错误均已预防：

✅ 缺少主键 → 要求 UUID/BIGSERIAL
✅ 无外键约束 → 要求 REFERENCES
✅ 到处使用 VARCHAR(MAX) → 合适的长度
✅ 无理由的反规范化 → 至少 3NF
✅ 缺少 NOT NULL 约束 → 标记必需字段
✅ 外键无索引 → 所有外键已索引
✅ 错误的数据类型 → 正确的类型选择
✅ 缺少 CHECK 约束 → 验证规则
✅ 缺少审计列 → 要求 created_at/updated_at
✅ 循环依赖 → 依赖关系分析
✅ 缺少 ON DELETE/UPDATE 级联 → 级联规则
✅ EAV 反模式 → 结构化模式 + JSONB

参见：references/error-catalog.md 获取详细修复方法

templates/basic-schema.sql - 用户、产品、订单入门模板
templates/relationships.sql - 所有关系类型
templates/constraints.sql - 约束示例
templates/audit-columns.sql - 审计模式 + 触发器

references/normalization-guide.md - 1NF 到 5NF 详细说明
references/relationship-patterns.md - 关系类型
references/data-types-guide.md - PostgreSQL 与 MySQL 类型对比
references/constraints-catalog.md - 所有约束
references/schema-design-patterns.md - 最佳实践
references/error-catalog.md - 所有 12 个错误文档

生产环境测试 | 预防 12 个错误 | MIT 许可证

🇺🇸English

database-schema-design

Comprehensive database schema design patterns for PostgreSQL and MySQL with normalization, relationships, constraints, and error prevention.

Quick Start (10 Minutes)

Step 1 : Choose your schema pattern from templates:

# Basic schema with users, products, orders
cat templates/basic-schema.sql

# Relationship patterns (1:1, 1:M, M:M)
cat templates/relationships.sql

# Constraint examples
cat templates/constraints.sql

# Audit patterns
cat templates/audit-columns.sql

Step 2 : Apply normalization rules (at minimum 3NF):

1NF : No repeating groups, atomic values
2NF : No partial dependencies on composite keys
3NF : No transitive dependencies
Load references/normalization-guide.md for detailed examples

Step 3 : Add essential elements to every table:

CREATE TABLE your_table (
  -- Primary key (required)
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),

  -- Business columns with proper types
  name VARCHAR(200) NOT NULL,  -- Use appropriate lengths

  -- Audit columns (always include)
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

Critical Rules

✓ Always Do

Rule	Reason
Every table has PRIMARY KEY	Ensures row uniqueness, enables relationships
Foreign keys defined explicitly	Enforces referential integrity, prevents orphans
Index all foreign keys	Prevents slow JOINs, critical for performance
NOT NULL on required fields	Data integrity, prevents NULL pollution
Audit columns (created_at, updated_at)	Track changes, debugging, compliance
Appropriate data types	Storage efficiency, validation, indexing
Check constraints for enums	Enforces valid values at database level
ON DELETE/UPDATE rules specified	Prevents accidental data loss or orphans

✗ Never Do

Anti-Pattern	Why It's Bad
VARCHAR(MAX) everywhere	Wastes space, slows indexes, no validation
Dates as VARCHAR	No date math, no validation, sorting broken
Missing foreign keys	No referential integrity, orphaned records
Premature denormalization	Hard to maintain, data anomalies
EAV (Entity-Attribute-Value)	Query complexity, no type safety, slow
Polymorphic associations	No foreign key integrity, complex queries
Circular dependencies	Impossible to populate, breaks CASCADE
No indexes on foreign keys	Extremely slow JOINs, performance killer

Top 7 Critical Errors

Error 1: Missing Primary Key

Symptom : Cannot uniquely identify rows, duplicate data Fix :

-- ❌ Bad
CREATE TABLE users (
  email VARCHAR(255),
  name VARCHAR(100)
);

-- ✅ Good
CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  name VARCHAR(100) NOT NULL
);

Error 2: No Foreign Key Constraints

Symptom : Orphaned records, data inconsistency Fix :

-- ❌ Bad
CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id UUID  -- No constraint!
);

-- ✅ Good
CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE
);

-- Index the foreign key
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);

Error 3: VARCHAR(MAX) Everywhere

Symptom : Wasted space, slow indexes, no validation Fix :

-- ❌ Bad
CREATE TABLE products (
  name VARCHAR(MAX),
  sku VARCHAR(MAX),
  status VARCHAR(MAX)
);

-- ✅ Good
CREATE TABLE products (
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  sku VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
  status VARCHAR(20) NOT NULL
    CHECK (status IN ('draft', 'active', 'archived'))
);

Error 4: Wrong Data Types (Dates as Strings)

Symptom : No date validation, broken sorting, no date math Fix :

-- ❌ Bad
CREATE TABLE events (
  event_date VARCHAR(50)  -- '2025-12-15' or 'Dec 15, 2025'?
);

-- ✅ Good
CREATE TABLE events (
  event_date DATE NOT NULL,  -- Validated, sortable
  event_time TIMESTAMPTZ     -- With timezone
);

Error 5: No Indexes on Foreign Keys

Symptom : Extremely slow JOINs, poor query performance Fix :

-- Always index foreign keys
CREATE TABLE order_items (
  order_id UUID NOT NULL REFERENCES orders(id),
  product_id UUID NOT NULL REFERENCES products(id)
);

-- ✅ Required indexes
CREATE INDEX idx_order_items_order_id ON order_items(order_id);
CREATE INDEX idx_order_items_product_id ON order_items(product_id);

Error 6: Missing Audit Columns

Symptom : Cannot track when records created/modified Fix :

-- ❌ Bad
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200)
);

-- ✅ Good
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

-- Auto-update trigger (PostgreSQL)
CREATE TRIGGER products_updated_at
BEFORE UPDATE ON products
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION update_updated_at_column();

Error 7: EAV Anti-Pattern

Symptom : Complex queries, no type safety, slow performance Fix :

-- ❌ Bad (EAV)
CREATE TABLE product_attributes (
  product_id UUID,
  attribute_name VARCHAR(100),  -- 'color', 'size', 'price'
  attribute_value TEXT           -- Everything as text!
);

-- ✅ Good (Structured + JSONB)
CREATE TABLE products (
  id UUID PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(200) NOT NULL,
  price DECIMAL(10,2) NOT NULL,  -- Required fields as columns
  color VARCHAR(50),              -- Common attributes as columns
  size VARCHAR(20),
  attributes JSONB                -- Optional/dynamic attributes
);

-- Index JSONB
CREATE INDEX idx_products_attributes ON products USING GIN(attributes);

Load references/error-catalog.md for all 12 errors with detailed fixes.

Common Schema Patterns

Pattern	Use Case	Template
Basic CRUD	Standard users/products/orders	`templates/basic-schema.sql`
One-to-One	User → Profile	`templates/relationships.sql` (lines 7-17)
One-to-Many	User → Orders	`templates/relationships.sql` (lines 23-34)
Many-to-Many	Students ↔ Courses	`templates/relationships.sql` (lines 40-60)

Normalization Quick Reference

Form	Rule	Example
1NF	Atomic values, no repeating groups	`phone1, phone2` → `phones` table
2NF	1NF + no partial dependencies	Composite key dependency → separate table
3NF	2NF + no transitive dependencies	`user.city` → `city.id` reference
BCNF	3NF + every determinant is candidate key	Rare edge cases
4NF

Recommendation : Design to 3NF, denormalize only with measured performance data.

Load references/normalization-guide.md for detailed examples with before/after.

Configuration Summary

PostgreSQL Recommended Types

-- Primary Keys
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid()
-- OR for performance-critical:
id BIGSERIAL PRIMARY KEY

-- Text
name VARCHAR(200) NOT NULL
description TEXT
code CHAR(10)  -- Fixed-length codes only

-- Numbers
price DECIMAL(10,2) NOT NULL  -- Money: NEVER use FLOAT
quantity INT NOT NULL
rating DECIMAL(3,2)  -- 0.00 to 9.99

-- Dates/Times
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL  -- With timezone
event_date DATE
duration INTERVAL

-- Boolean
is_active BOOLEAN DEFAULT true NOT NULL

-- JSON
attributes JSONB  -- Binary, faster, indexable

-- Enum Alternative (preferred over ENUM type)
status VARCHAR(20) NOT NULL
  CHECK (status IN ('draft', 'active', 'archived'))

MySQL Differences

-- MySQL doesn't have:
TIMESTAMPTZ  -- Use TIMESTAMP (stored as UTC)
gen_random_uuid()  -- Use UUID() function
JSONB  -- Use JSON (same performance in 8.0+)

-- MySQL equivalent:
id CHAR(36) PRIMARY KEY DEFAULT (UUID())
-- OR:
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL
attributes JSON

Load references/data-types-guide.md for comprehensive type selection guide.

When to Load References

Schema Design Process

Load references/schema-design-patterns.md when:

Starting a new database design
Need pattern examples (audit columns, soft deletes, versioning)
Implementing multi-tenancy
Choosing between UUID vs BIGSERIAL
Following naming conventions

Normalization

Load references/normalization-guide.md when:

Schema has data duplication
Unsure what normal form you're in
Need to normalize existing schema
Planning database structure

Relationships

Load references/relationship-patterns.md when:

Defining table relationships
Implementing junction tables
Creating hierarchical structures
Setting up cascade rules

Data Types

Load references/data-types-guide.md when:

Choosing column types
Migrating between PostgreSQL/MySQL
Optimizing storage
Implementing JSON fields

Constraints

Load references/constraints-catalog.md when:

Adding validation rules
Implementing CHECK constraints
Setting up foreign key cascades
Creating unique constraints

Error Prevention

Load references/error-catalog.md when:

Schema review needed
Troubleshooting schema issues
All 12 documented errors with fixes

Complete Setup Checklist

Before Creating Tables :

Normalized to at least 3NF
All relationships identified
Data types chosen appropriately
Cascade rules defined

Every Table Must Have :

Primary key defined
Audit columns (created_at, updated_at)
NOT NULL on required fields
Appropriate VARCHAR lengths (not MAX)
CHECK constraints for enums/ranges

Foreign Keys :

All foreign keys defined with REFERENCES
ON DELETE/UPDATE actions specified
All foreign keys indexed

Indexes :

Foreign keys indexed
Frequently queried columns indexed
Composite indexes for multi-column queries

Validation :

No circular dependencies
No EAV patterns
No polymorphic associations
Proper data types (no dates as strings)

Production Example

Before (Multiple issues):

CREATE TABLE users (
  email VARCHAR(MAX),           -- Issue: No primary key, VARCHAR(MAX)
  password VARCHAR(MAX),
  created VARCHAR(50)           -- Issue: Date as string
);

CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY,
  user_email VARCHAR(MAX),      -- Issue: No foreign key
  total VARCHAR(20),            -- Issue: Money as string
  status VARCHAR(MAX)           -- Issue: No validation
);

After (Production-ready):

CREATE TABLE users (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

CREATE TABLE orders (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
  total DECIMAL(10,2) NOT NULL CHECK (total >= 0),
  status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending'
    CHECK (status IN ('pending', 'processing', 'shipped', 'delivered', 'canceled')),
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW() NOT NULL
);

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);
CREATE INDEX idx_orders_status ON orders(status);

Result : ✅ All constraints enforced, proper types, indexed, auditable

Known Issues Prevention

All 12 documented errors prevented:

✅ Missing primary key → UUID/BIGSERIAL required
✅ No foreign key constraints → REFERENCES required
✅ VARCHAR(MAX) everywhere → Appropriate lengths
✅ Denormalization without justification → 3NF minimum
✅ Missing NOT NULL constraints → Required fields marked
✅ No indexes on foreign keys → All FKs indexed
✅ Wrong data types → Proper type selection
✅ Missing CHECK constraints → Validation rules
✅ No audit columns → created_at/updated_at required
✅ Circular dependencies → Dependency analysis
✅ Missing ON DELETE/UPDATE cascades → Cascade rules
✅ EAV anti-pattern → Structured schema + JSONB

See : references/error-catalog.md for detailed fixes

Resources

Templates :

templates/basic-schema.sql - Users, products, orders starter
templates/relationships.sql - All relationship types
templates/constraints.sql - Constraint examples
templates/audit-columns.sql - Audit patterns + triggers

References :

references/normalization-guide.md - 1NF through 5NF detailed
references/relationship-patterns.md - Relationship types
references/data-types-guide.md - PostgreSQL vs MySQL types
references/constraints-catalog.md - All constraints
references/schema-design-patterns.md - Best practices
references/error-catalog.md - All 12 errors documented

Official Documentation :

PostgreSQL Data Types: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype.html
PostgreSQL Constraints: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-constraints.html
MySQL Data Types: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/data-types.html

Production-tested | 12 errors prevented | MIT License

Weekly Installs

105

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