資料庫設計基礎：資料表、欄位型別與 Supabase CRUD

資料結構決定一切：欄位設計錯了，查詢就慢；關係設計錯了，之後要遷移資料非常痛苦，有時候比重寫程式還難。現在用 Supabase 可以直接用介面建資料表，不需要自己管 PostgreSQL 伺服器，但 AI 生成的 Schema 不一定是最好的設計，懂了基礎才能判斷哪裡需要調整。這篇帶你把資料庫設計的核心概念一次搞懂。

關聯式資料庫核心概念

常見資料類型選擇

基本 SQL 操作

建立資料表：

-- 建立 users 資料表
CREATE TABLE users (
    id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
    email varchar(255) UNIQUE NOT NULL,
    name varchar(100) NOT NULL,
    created_at timestamptz DEFAULT now()
);

-- 建立 posts 資料表（有外鍵）
CREATE TABLE posts (
    id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
    user_id uuid REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    title varchar(255) NOT NULL,
    content text,
    created_at timestamptz DEFAULT now()
);

基本 CRUD：

-- 新增
INSERT INTO users (email, name) VALUES ('j@x.com', 'Joan');

-- 查詢（JOIN 兩張表）
SELECT u.name, p.title
FROM posts p
JOIN users u ON p.user_id = u.id
WHERE u.email = 'j@x.com';

-- 更新
UPDATE users SET name = 'Joan Chen' WHERE email = 'j@x.com';

-- 刪除
DELETE FROM users WHERE id = '...uuid...';

用 Supabase 做 CRUD

Supabase 提供 Python SDK，讓你不用寫 SQL 就能操作資料庫。

from supabase import create_client
import os

supabase = create_client(
    os.getenv("SUPABASE_URL"),
    os.getenv("SUPABASE_KEY")
)

# 查詢
result = supabase.table("users").select("*").eq("email", "j@x.com").execute()

# 新增
result = supabase.table("posts").insert({
    "user_id": user_id, "title": "Hello", "content": "..."
}).execute()

# 更新
result = supabase.table("users").update({"name": "Joan Chen"}).eq("id", user_id).execute()

# 刪除
result = supabase.table("posts").delete().eq("id", post_id).execute()

AI 生的 Schema 常見問題