数据模型设计

设计一个基本的实体表

<!-- 示例 -->
<table name="user" type="DATA" comment="用户" handler="true">
    <column name="id" type="_ID" order="true" list="true" />
    <column name="name" type="VARCHAR" length="64" comment="用户名" unique="true" list="true" alter="true" />
    <column name="gender" type="_FID" required="true" comment="性别" filter="true" list="true" alter="true">
        <foreign_key table="gender" />
    </column>
    <column name="age" type="TINYINT" unsigned="true" required="true" comment="年龄" alter="true" />
    <column name="is_on_job" type="_BOOL" required="true" insert_default="0" comment="是否在职" alter="true" filter="true" />
    <column name="birthday" type="DATE" required="true" comment="生日" alter="true" />
    <column name="created_by" type="_ME_CREATE" required="false" comment="创建者">
        <foreign_key table="user" />
    </column>
    <column name="created_at" type="_TIME_CREATE" required="true" comment="创建时间" />
    <column name="updated_by" type="_ME_UPDATE" required="false" comment="更新者">
        <foreign_key table="user" />
    </column>
    <column name="updated_at" type="_TIME_UPDATE" required="true" comment="更新时间" />
    <column name="deleted_by" type="_ME_DELETE" comment="删除者">
        <foreign_key table="user" />
    </column>
    <column name="deleted_at" type="_TIME_DELETE" comment="删除时间" />

    <index>
        <index_column name="is_on_job" />
        <index_column name="age" />
    </index>
</table>

table.type 为 DATA 时，代表该表属于实体表，支持增删改查。
table.handler 为true时，将会为该实体生成biz和handler代码，包括5个接口：创建，获取详情，获取列表，更新，删除。
column.order 为true时，生成的列表接口，支持按本字段排序，建议为这个字段创建索引。
column.list 为true时，生成的列表接口，返回的实体字段里将包含本字段。
column.alter 为true时，生成的创建和更新接口，支持传入该字段的值。
column.filter 为true时，生成的列表接口，支持按本字段进行筛选。
column.type 为 _TIME_DELETE ，将会为实体增加一个datetime字段，用于逻辑删除标记，字段值为null代表数据有效，不为null代表已逻辑删除，值为删除的时间。此字段在代码中的类型是 gorm.DeletedAt ，所以常规的gorm查询操作，无需特意判断该字段，gorm框架会自动补充判断逻辑，但特殊情况，比如 join 查询会导致逻辑删除判断失效，要自行添加其判断条件。（ps. 建议尽可能不使用 join 查询）
column.required 为false时，代表字段default null，对应到代码中，该字段将会是一个指针。如非必要，建议尽量选择not null，在代码上操作起来会更加方便。但是在零值不适合代表不存在的场景下，也请大方使用default null。
column.comment 强烈建议填入正确的字段含义，它将会出现在sql及代码注释里，这是一个良好的工程习惯。

设计一个常规元数据表

<!-- 示例 -->
<table name="gender" type="META" comment="性别">
    <column name="id" type="_ID" />
    <column name="sematic" type="_SMT2" length="8" required="true" comment="语义" />
    <column name="desc" type="_DESC" length="64" required="false" comment="描述" />
    <column name="deleted_at" type="_TIME_DELETE" comment="删除时间" />
</table>

table.type 为 META 时，代表该表属于元数据表，仅支持查。数据的增删改，需要手工操作数据库，然后借助工具相关常量定义及注释。
column.type 为 _SMT2 时，代表该字段值是元数据的唯一标识，请务必使用恰当的英文作为标识，它将应用到生成代码的元数据常量名中。
column.type 为 _DESC 时，代表该字段值是元数据的描述，会应用到生成代码的元数据常量注释中。

数据模型设计的一些建议

首先要吃透业务逻辑，基于实体的本质去思考它们的数据模型，然后才是数据结构的设计技巧。
数据库设计存在三大范式：
- 保证表中每个属性都保持原子性
- 保证表中的非主属性与主键完全依赖
- 保证表中的非主属性与主键不存在传递依赖
同时，对反范式设计保持开放和辩证的心态。比如，当冗余信息有价值或者能大幅提高查询效率时，我们可以适当采用反范式设计进行优化。

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