芝加哥Postgres大会将举行一系列培训课程，包括Andy Atkinson主讲的PostgreSQL与Ruby on Rails最佳实践，Lætitia Avrot的受欢迎的“数据库设计”培训，以及适合初学者的Shaun Thomas的“DBA基础”课程。会议时间为上午9点至12点，午餐后将举行开幕式和Robert Haas的主题演讲。

本文介绍了多个技术项目和工具，包括BSSG静态网站生成器、Mouser鼠标重映射工具、水培系统、数据库设计理念、RTK CLI代理工具、反向安全护盖设计、Nexu桌面客户端及MkDocs项目衰落分析，适合技术爱好者阅读。

现代企业在医疗、电商和金融领域依赖良好的数据库设计来管理大量数据。本文讨论了数据库设计的最佳实践，包括定义、组成部分、设计阶段及规范化的重要性。设计过程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计，以确保数据的完整性、安全性和可扩展性，从而构建高效、可靠的数据库系统。

随着AI代理的崛起，传统数据库设计需要优化，以支持快速创建、拆除、对象存储和强隔离。企业应选择能够满足这些需求的基础设施，以在AI主导的环境中保持竞争力。

freeCodeCamp.org YouTube频道发布了一门课程，涵盖SQL基础、实体关系建模、规范化、数据类型、索引策略和查询优化，适合初学者学习数据库设计，基于《Grokking Relational Database Design》一书。

云计算正在经历架构转变，传统的“无共享”设计效率低，无法满足现代应用的弹性需求。Murat Demirbas指出，行业正快速采用解耦架构，以独立扩展计算和存储，提升故障隔离和操作简化。新技术如RDMA和CXL推动了这一转变，促进了数据库设计的创新。

PostgreSQL的范围类型可简化数据模型，确保数据完整性，避免重复预订。通过使用内置范围类型和排除约束，有效管理时间段，降低应用复杂性，提高并发性能。这使得范围类型在数据库设计中具有重要价值。

文章探讨了如何利用MCP服务器和提示模板，将35年的Postgres经验转化为AI可理解的知识。AI在数据库设计中常出现错误，导致维护成本高。MCP服务器提供结构化的Postgres文档和最佳实践，帮助AI生成更优质的数据库架构，避免常见问题。通过自动化工具，AI能更有效地学习和应用Postgres知识。

本文介绍了数据库设计原则，提出了“CORE”记忆法，强调约束驱动、优化结构、及时响应和高效存储，以确保数据一致性和质量。

在数据库管理中，遵循最佳设计实践至关重要。良好的数据库设计可以优化数据检索、减少冗余、确保一致性并提升性能。关键原则包括规范化、完整性约束和可扩展性。合理的命名约定和模块化设计有助于提高可维护性。避免常见错误，如跳过规范化和过度使用连接，以确保数据库的高效性和可扩展性。

数据库设计工具有助于理清复杂结构，提高团队协作效率。文章评测了十款流行工具，如DbSchema、DBeaver和DataGrip，强调它们在可视化、文档生成和版本控制等方面的优势，适合不同开发者需求。

数据库设计中的专业化是从一般实体创建子类的过程，旨在组织数据、减少冗余和提高查询效率。通过建立实体层次结构，专业化使数据模型更灵活且易于维护。适用于大学、银行和电商等系统，但在子实体属性相似或复杂性过高时应谨慎使用。

数据库设计中，过度规范化会影响性能和维护。第三范式（3FN）是理想的平衡，能消除数据异常并保持查询性能。设计应基于实际使用模式，避免追求理论完美。