数据建模过程中需要避免哪些常见陷阱？
数据建模陷阱可能导致代价高昂的重新设计和运营问题。主要陷阱包括需求分析不足、忽视未来可扩展性、规范化/非规范化决策不当、未能让利益相关者参与以及忽略数据完整性规则。避免这些陷阱至关重要，因为有缺陷的模型会导致性能瓶颈、报告不准确、系统不灵活以及项目 timeline 在 ERP、CRM 和分析平台等应用中延迟。
核心问题包括创建过于复杂或过于简单的模型。过度设计会增加不必要的关系和实体，阻碍性能和维护。设计不足则缺乏关键关系，导致数据冗余和完整性丢失。忽视查询模式等非功能性需求会导致性能不佳。对领域理解不足往往会导致模型无法随业务需求发展，从而需要进行破坏性的重新设计。
需要避免的常见陷阱有：
1. 跳过与利益相关者的彻底需求收集。
2. 过度规范化损害查询效率或过度非规范化导致更新异常。
3. 设计时忽略数据量和访问模式。
4. 使用模糊的命名约定或定义。
5. 未建立明确的数据完整性约束。缓解这些问题可确保数据库可维护、可扩展且高性能，直接支持可靠的业务决策和运营。
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