澄清数据库是一个没有主键或外键的商业数据库示例。

http://www.geekinterview.com/question_details/18869

有趣的是，技术文档花了很大的篇幅来解释表是如何关联的，用什么列来连接它们等等。

换句话说，它们本可以使用显式声明(DRI)连接表，但它们选择不这样做。

因此，澄清数据库充满了不一致，性能不佳。

但我认为它使开发人员的工作更容易，不必编写代码来处理引用完整性，例如在删除或添加之前检查相关行。

我认为，这就是关系数据库中没有外键约束的主要好处。它使开发变得更容易，至少从不顾一切的角度来看是这样。

如果您绝对确信底层数据库系统将来不会改变，我将使用外键来确保数据完整性。

但在现实生活中，还有一个完全不使用外键的很好的理由:

您正在开发一个产品，该产品应该支持不同的数据库系统。

如果您正在使用实体框架(Entity Framework)，该框架能够连接到许多不同的数据库系统，那么您可能还希望支持“开源免费”的无服务器数据库。并非所有这些数据库都支持外键规则(更新、删除行……)。

这会导致不同的问题:

1)。在创建或更新数据库结构时，可能会遇到错误。可能只有无声错误，因为数据库系统忽略了外键。

2)。如果依赖于外键，则可能在业务逻辑中较少甚至不进行数据完整性检查。现在，如果新的数据库系统不支持这些外键规则，或者只是以不同的方式运行，那么您必须重写业务逻辑。

您可能会问:谁需要不同的数据库系统?当然，不是每个人都能负担得起或想要在他的机器上安装一个完整的SQL-Server。这是软件，需要维护。其他人已经在其他一些DB系统上投入了时间和金钱。无服务器数据库非常适合只有一台机器上的小客户。

没有人知道，所有这些DB系统是如何运行的，但是您的业务逻辑，包括完整性检查，总是保持不变的。

在这里回答问题的许多人都过于关注通过引用约束实现的引用完整性的重要性。在具有引用完整性的大型数据库上工作性能不佳。Oracle似乎特别不擅长级联删除。我的经验法则是，应用程序永远不应该直接更新数据库，而应该通过存储过程更新。这将代码库保存在数据库中，并意味着数据库保持其完整性。

在许多应用程序可能正在访问数据库的地方，由于引用完整性约束确实会出现问题，但这取决于控件。

还有一个更广泛的问题，应用程序开发人员可能有非常不同的需求，而数据库开发人员可能并不那么熟悉。

使用外键的其他原因: —可以更好地重用数据库

不使用外键的其他原因: —您试图通过减少重用来锁定客户。

“在添加记录之前，检查对应的记录是否存在于另一个表中”是业务逻辑。

这里有一些你不希望在数据库中使用它的原因:

If the business rules change, you have to change the database. The database will need to recreate the index in a lot of cases and this is slow on large tables. (Changing rules include: allow guests to post messages or allow users to delete their account despite having posted comments, etc). Changing the database is not as easy as deploying a software fix by pushing the changes to the production repository. We want to avoid changing the database structure as much as possible. The more business logic there is in the database the more you increase the chances of needing to change the databae (and triggering re-indexing). TDD. In unit tests you can substitute the database for mocks and test the functionality. If you have any business logic in your database, you are not doing complete tests and would need to either test with the database or replicate the business logic in code for testing purposes, duplicating the logic and increasing the likelyhood of the logic not working in the same way. Reusing your logic with different data sources. If there is no logic in the database, my application can create objects from records from the database, create them from a web service, a json file or any other source. I just need to swap out the data mapper implementation and can use all my business logic with any source. If there is logic in the database, this isn't possible and you have to implement the logic at the data mapper layer or in the business logic. Either way, you need those checks in your code. If there's no logic in the database I can deploy the application in different locations using different database or flat-file implementations.

我同意前面的答案，因为它们对维护数据一致性很有用。然而，Jeff Atwood几周前发表了一篇有趣的文章，讨论了规范化和一致性数据的利弊。

简而言之，在处理大量数据时，非规范化数据库可以更快;你可能不关心精确的一致性取决于应用程序，但它迫使你在处理数据时更加小心，因为DB不会。