IM数据库的设计在移动端，往往和业务是高度耦合的，换句话说就是，数据库的结构直接决定你的业务怎么实现，所以在IM开发中，数据库的设计直接关系到整个IM的实现方式。
我们可以明确一下，在客户端中哪些需要使用数据库的场景或者说条件有哪些，这有助于我们决定数据库的设计逻辑。当然，我们可以设计很复杂的数据库，当设计后的数据库出现在你面前时，你或许能知道你不需要哪些，此时你可以删除不需要的。
客户端使用数据库的条件
- 数据需要持久化。如果业务数据需要长期保存，且不能随着程序的结束而消失，那么需要使用数据库进行持久化存储。
- 数据需要频繁查询。如果业务数据需要频繁查询，例如通过某些关键字进行搜索，那么需要使用数据库进行高效的查询。
- 数据需要修改。如果业务数据需要频繁修改，例如添加、删除、更新等操作，那么需要使用数据库进行数据的修改。
- 数据需要跨越多个用户和系统。如果业务数据需要跨越多个用户和系统，那么需要使用数据库进行数据的共享和传递。
在进行数据库设计时，需要根据业务需求进行设计，并考虑数据结构、数据访问、性能等因素，确保数据的安全性、完整性和可用性。同时，也需要考虑数据库的扩展性，确保能够应对业务发展的需要。
我们可以以此为参考决定是否需要一张表。
分析
以微信为例
首先我们分析一下IM客户端的业务有哪些，然后再结合业务梳理 哪些需要落库，然后再设计数据库。 我们分析时要紧扣它的业务场景和数据来源。
1.1 客户端聊天列表
我们记为im_chat_list.
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用途：用于展示IM 聊天记录
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数据来源：在线数据 + 离线数据
- 在线数据： 当用户在线时，数据通过长连接推送，此时数据称为在线数据
- 离线数据： 当用户不在线时，消息会缓存到服务器，当用户在此在线时，需要同步离线消息，此时称为离线数据
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分析： 这个列表的数据是增量增长的，也是批量增长的，也有可能是一次性的，对应以下几个状态，
- 当本地存在数据时，我们希望只更新新增的数据
- 当本地没有数据时，我们需要全部的数据（按需求而定）
但归结起来，我们需要一张表，一张用于储存聊天列表的表，该表中的数据元素有：
- 头像
- 用户名
- 最新一条聊天内容
- 时间
- 未读数
- 群、订阅号、私聊（类型）
表1 消息列表
然后我们分析一下这个表，从面向对象的角度来看，他是不符合单一指责原则的，因为它既有用户消息又有聊天内容，还有消息列表。所以我们需要精简一下这张表，解析分析，看怎么精简。
- 服务端面对上述“既有用户消息又有聊天内容，还有消息列表”的状况是更加糟糕的，因为他需要查询多张表才能拼出一条对应的数据，
- 我们发现，每创建一条消息列表，不论是什么类型，都会出现对应的“用户概念”：
- 私聊： 用户就是对方的信息
- 群聊： 用户就是群的信息（群头像、昵称）
- 订阅号： 用户就是订阅号的信息
当用户信息发生变化时，我们需要更新用户信息，这是一个很独立的概念，所以我们需要一张表，用以存储用户信息（当然，就微信而言，存在好友关系时，我们必须有一张表用来存储所有用户的信息）
那怎么优化上述表呢？，很简单，我们将在表中添加一个聊天对方的id, 这个id 就是用户的id,在整个系统中，它是能表示用户的唯一属性，然后我们利用id 关联两个表，
更新消息列表
表2 消息列表
1.2 用户表
建立用户表
这样操作后，消息列表的职责变为消息列表和会话信息了，我们是为消息列表设计的，所以直接去分析消息，怎么去除它。
消息在IM项目中，肯定是需要单独存储的，因为用户聊天是增量的，我们必须持久化，才能避免大量的网络请求。此时我们分析消息列表和消息的关系，他们共同的元素是：
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消息列表id
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会话方id(用户id)
所以我们可以直接用消息列表中的user_id 关联聊天消息的表，以此完成最后一条消息的显示。此时消息列表变为：
1.3 聊天记录表
聊天记录表：
部分业务流程
更新的核心思想就是主要处理聊天记录表，其他表在聊天记录表的驱动下被动更新，但是同步离线消息场景需要单独处理。
流程图
首先明确一下需要参与的对象
- 发送者A，接收者B
- 消息表
- im_chat_list: 列表
- im_chat_0: 聊天记录表（如果涉及到群聊，聊天记录表可以分表处理，按照用户属性分表，后续有机会分享）
- im_user: 聊天与话方用户信息表
这个文章智能分析到此，这是最简单的一个场景，在IM中，离线消息，消息连续检测等都需要处理，有需要详细了解的可以直接私我。