🗄️ 数据库设计

飞鸟阅读采用合理的数据库设计，支持大量数据存储和高效查询。

📊 数据库概览

核心表结构

飞鸟阅读主要包含以下核心数据表：

• 用户系统: 用户、管理员、作者信息
• 内容系统: 图书、章节、分类管理
• 交互系统: 评论、收藏、点赞数据
• 支付系统: 订单、VIP、充值记录
• 系统管理: 配置、日志、权限数据

👥 用户相关表

用户表 (fn_user)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	用户ID	PRIMARY
username	varchar(50)	用户名	UNIQUE
email	varchar(100)	邮箱	INDEX
mobile	varchar(20)	手机号	INDEX
password	varchar(255)	密码
nickname	varchar(50)	昵称
avatar	varchar(255)	头像
status	tinyint(1)	状态	INDEX
last_login_time	int(11)	最后登录时间
create_time	int(11)	创建时间	INDEX
update_time	int(11)	更新时间

管理员表 (fn_admin)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	管理员ID	PRIMARY
username	varchar(50)	用户名	UNIQUE
password	varchar(255)	密码
nickname	varchar(50)	昵称
email	varchar(100)	邮箱
status	tinyint(1)	状态	INDEX
last_login_time	int(11)	最后登录时间
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

作者表 (fn_author)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	作者ID	PRIMARY
user_id	int(11)	关联用户ID	UNIQUE
pen_name	varchar(50)	笔名	INDEX
real_name	varchar(50)	真实姓名
phone	varchar(20)	手机号
id_card	varchar(20)	身份证
bank_info	text	银行卡信息
status	tinyint(1)	状态	INDEX
verify_status	tinyint(1)	认证状态	INDEX
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

📚 内容相关表

图书表 (fn_book)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	图书ID	PRIMARY
title	varchar(255)	书名	INDEX
author_id	int(11)	作者ID	INDEX
author_name	varchar(50)	作者名	INDEX
category_id	int(11)	分类ID	INDEX
cover	varchar(255)	封面图
intro	text	简介
tags	varchar(255)	标签
status	tinyint(1)	状态	INDEX
is_vip	tinyint(1)	是否VIP	INDEX
word_count	int(11)	字数	INDEX
chapter_count	int(11)	章节数
view_count	int(11)	浏览量	INDEX
like_count	int(11)	点赞数	INDEX
collect_count	int(11)	收藏数	INDEX
comment_count	int(11)	评论数
create_time	int(11)	创建时间	INDEX
update_time	int(11)	更新时间	INDEX

章节表 (fn_chapter)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	章节ID	PRIMARY
book_id	int(11)	图书ID	INDEX
title	varchar(255)	章节标题	INDEX
content	longtext	章节内容
word_count	int(11)	字数
sort	int(11)	排序	INDEX
is_vip	tinyint(1)	是否VIP	INDEX
price	decimal(10,2)	价格
status	tinyint(1)	状态	INDEX
view_count	int(11)	浏览量
create_time	int(11)	创建时间	INDEX
update_time	int(11)	更新时间

分类表 (fn_category)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	分类ID	PRIMARY
name	varchar(50)	分类名称	INDEX
parent_id	int(11)	父分类ID	INDEX
sort	int(11)	排序	INDEX
status	tinyint(1)	状态	INDEX
create_time	int(11)	创建时间

💬 交互相关表

评论表 (fn_comment)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	评论ID	PRIMARY
user_id	int(11)	用户ID	INDEX
book_id	int(11)	图书ID	INDEX
chapter_id	int(11)	章节ID	INDEX
parent_id	int(11)	父评论ID	INDEX
content	text	评论内容
like_count	int(11)	点赞数
status	tinyint(1)	状态	INDEX
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

收藏表 (fn_favorite)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	收藏ID	PRIMARY
user_id	int(11)	用户ID	INDEX
book_id	int(11)	图书ID	INDEX
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

阅读历史表 (fn_read_history)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	记录ID	PRIMARY
user_id	int(11)	用户ID	INDEX
book_id	int(11)	图书ID	INDEX
chapter_id	int(11)	章节ID	INDEX
read_time	int(11)	阅读时间	INDEX
create_time	int(11)	创建时间

💰 支付相关表

订单表 (fn_order)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	订单ID	PRIMARY
order_no	varchar(32)	订单号	UNIQUE
user_id	int(11)	用户ID	INDEX
type	tinyint(1)	订单类型	INDEX
amount	decimal(10,2)	金额
status	tinyint(1)	状态	INDEX
pay_method	varchar(20)	支付方式	INDEX
pay_time	int(11)	支付时间	INDEX
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

VIP记录表 (fn_vip_log)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	记录ID	PRIMARY
user_id	int(11)	用户ID	INDEX
type	tinyint(1)	类型	INDEX
days	int(11)	天数
start_time	int(11)	开始时间	INDEX
end_time	int(11)	结束时间	INDEX
create_time	int(11)	创建时间

⚙️ 系统相关表

系统配置表 (fn_config)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	配置ID	PRIMARY
name	varchar(50)	配置名	UNIQUE
value	text	配置值
type	varchar(20)	配置类型
group	varchar(20)	配置分组	INDEX
create_time	int(11)	创建时间

操作日志表 (fn_admin_log)

字段名	类型	说明	索引
id	int(11)	日志ID	PRIMARY
admin_id	int(11)	管理员ID	INDEX
username	varchar(50)	用户名	INDEX
url	varchar(255)	访问URL
method	varchar(10)	请求方法	INDEX
ip	varchar(50)	IP地址	INDEX
user_agent	varchar(255)	用户代理
create_time	int(11)	创建时间	INDEX

🔍 索引策略

主要索引

1. 主键索引: 所有表的 id 字段
2. 唯一索引: 用户名、邮箱、订单号等
3. 普通索引: 外键、状态、时间等常用查询字段
4. 复合索引: 多字段组合查询

性能优化索引

-- 图书查询优化
ALTER TABLE fn_book ADD INDEX idx_category_status (category_id, status);
ALTER TABLE fn_book ADD INDEX idx_author_status (author_id, status);

-- 章节查询优化
ALTER TABLE fn_chapter ADD INDEX idx_book_sort (book_id, sort);
ALTER TABLE fn_chapter ADD INDEX idx_book_status (book_id, status);

-- 用户行为优化
ALTER TABLE fn_favorite ADD INDEX idx_user_book (user_id, book_id);
ALTER TABLE fn_read_history ADD INDEX idx_user_time (user_id, read_time);

🗃️ 分表策略

大数据表分表

对于数据量较大的表，采用分表策略：

-- 按月分表的阅读历史
CREATE TABLE fn_read_history_202401 LIKE fn_read_history;
CREATE TABLE fn_read_history_202402 LIKE fn_read_history;

-- 按用户ID分表的收藏
CREATE TABLE fn_favorite_0 LIKE fn_favorite;
CREATE TABLE fn_favorite_1 LIKE fn_favorite;

分表路由规则

// 按时间分表
$table = 'fn_read_history_' . date('Ym');

// 按用户ID分表
$tableIndex = $userId % 10;
$table = "fn_favorite_{$tableIndex}";

🔄 数据迁移

版本升级脚本

-- v1.1.0 升级脚本
ALTER TABLE fn_book ADD COLUMN tags varchar(255) AFTER intro;
ALTER TABLE fn_user ADD COLUMN mobile varchar(20) AFTER email;

-- 创建新表
CREATE TABLE fn_user_level (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(50) NOT NULL,
  exp_min int(11) DEFAULT 0,
  exp_max int(11) DEFAULT 0,
  privileges text,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

数据迁移脚本

// 数据格式化迁移
$users = Db::table('fn_user')->select();
foreach ($users as $user) {
    // 格式化历史数据
    Db::table('fn_user')
        ->where('id', $user['id'])
        ->update([
            'mobile' => formatMobile($user['phone']),
            'update_time' => time()
        ]);
}

🛡️ 数据安全

备份策略

#!/bin/bash
# 每日备份脚本
DATE=$(date +%Y%m%d)
mysqldump -u root -p feiniao > /backup/feiniao_$DATE.sql
gzip /backup/feiniao_$DATE.sql

# 删除7天前的备份
find /backup -name "feiniao_*.sql.gz" -mtime +7 -delete

敏感数据加密

// 用户密码加密
$password = password_hash($rawPassword, PASSWORD_DEFAULT);

// 敏感信息加密存储
$encrypted = openssl_encrypt($data, 'AES-256-CBC', $key, 0, $iv);

📊 查询优化

常用查询优化

-- 热门图书查询
SELECT b.*, c.name as category_name 
FROM fn_book b 
LEFT JOIN fn_category c ON b.category_id = c.id 
WHERE b.status = 1 
ORDER BY b.view_count DESC 
LIMIT 10;

-- 用户阅读历史
SELECT h.*, b.title, b.cover 
FROM fn_read_history h 
LEFT JOIN fn_book b ON h.book_id = b.id 
WHERE h.user_id = ? 
ORDER BY h.read_time DESC 
LIMIT 20;

慢查询监控

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 2;

-- 分析慢查询
SHOW PROCESSLIST;
EXPLAIN SELECT * FROM fn_book WHERE title LIKE '%关键词%';

🎯 最佳实践

1. 表设计原则

• 合理使用数据类型，节省存储空间
• 重要字段添加注释说明
• 外键约束保证数据完整性
• 状态字段使用枚举值

2. 索引使用建议

• 查询频繁的字段添加索引
• 避免过多索引影响写入性能
• 定期分析索引使用情况
• 删除无用索引

3. 数据维护

• 定期清理过期数据
• 监控表空间使用情况
• 及时处理数据碎片
• 制定数据归档策略

💡 小贴士

数据库设计要考虑未来的扩展性，预留足够的字段长度和扩展空间。

📚 相关文档

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