作者: 聽風，原文地址: https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html。JavaGuide 已獲得作者授權。
數據庫命令規範
- 所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割
- 所有數據庫對象名稱禁止使用 MySQL 保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）
- 數據庫對象的命名要能做到見名識意，並且最後不要超過 32 個字符
- 臨時庫表必須以 tmp_爲前綴並以日期爲後綴，備份表必須以 bak_爲前綴並以日期 (時間戳) 爲後綴
- 所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致（一般作爲關聯列，如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換，會造成列上的索引失效，導致查詢效率降低）
數據庫基本設計規範
1. 所有表必須使用 Innodb 存儲引擎
沒有特殊要求（即 Innodb 無法滿足的功能如：列存儲，存儲空間數據等）的情況下，所有表必須使用 Innodb 存儲引擎（MySQL5.5 之前默認使用 Myisam，5.6 以後默認的爲 Innodb）。
Innodb 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高併發下性能更好。
2. 數據庫和表的字符集統一使用 UTF8
兼容性更好，統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效，如果數據庫中有存儲 emoji 表情的需要，字符集需要採用 utf8mb4 字符集。
3. 所有表和字段都需要添加註釋
使用 comment 從句添加表和列的備註，從一開始就進行數據字典的維護
4. 儘量控制單表數據量的大小,建議控制在 500 萬以內。
500 萬並不是 MySQL 數據庫的限制，過大會造成修改表結構，備份，恢復都會有很大的問題。
可以用歷史數據歸檔（應用於日誌數據），分庫分表（應用於業務數據）等手段來控制數據量大小
5. 謹慎使用 MySQL 分區表
分區表在物理上表現爲多個文件，在邏輯上表現爲一個表；
謹慎選擇分區鍵，跨分區查詢效率可能更低；
建議採用物理分表的方式管理大數據。
6.儘量做到冷熱數據分離,減小表的寬度
MySQL 限制每個表最多存儲 4096 列，並且每一行數據的大小不能超過 65535 字節。
減少磁盤 IO,保證熱數據的內存緩存命中率（表越寬，把表裝載進內存緩衝池時所佔用的內存也就越大,也會消耗更多的 IO）；
更有效的利用緩存，避免讀入無用的冷數據；
經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）。
7. 禁止在表中建立預留字段
預留字段的命名很難做到見名識義。
預留字段無法確認存儲的數據類型，所以無法選擇合適的類型。
對預留字段類型的修改，會對錶進行鎖定。
8. 禁止在數據庫中存儲圖片,文件等大的二進制數據
通常文件很大，會短時間內造成數據量快速增長，數據庫進行數據庫讀取時，通常會進行大量的隨機 IO 操作，文件很大時，IO 操作很耗時。
通常存儲於文件服務器，數據庫只存儲文件地址信息
9. 禁止在線上做數據庫壓力測試
10. 禁止從開發環境,測試環境直接連接生成環境數據庫
數據庫字段設計規範
1. 優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型
原因：
列的字段越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的 IO 次數也就越多，索引的性能也就越差。
方法：
a.將字符串轉換成數字類型存儲,如:將 IP 地址轉換成整形數據
MySQL 提供了兩個方法來處理 ip 地址
- inet_aton 把 ip 轉爲無符號整型 (4-8 位)
- inet_ntoa 把整型的 ip 轉爲地址
插入數據前，先用 inet_aton 把 ip 地址轉爲整型，可以節省空間，顯示數據時，使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址轉爲地址顯示即可。
b.對於非負型的數據 (如自增 ID,整型 IP) 來說,要優先使用無符號整型來存儲
原因：
無符號相對於有符號可以多出一倍的存儲空間
SIGNED INT -2147483648~2147483647UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符數，而不是字節數，使用 UTF8 存儲 255 個漢字 Varchar(255)=765 個字節。過大的長度會消耗更多的內存。
2. 避免使用 TEXT,BLOB 數據類型，最常見的 TEXT 類型可以存儲 64k 的數據
a. 建議把 BLOB 或是 TEXT 列分離到單獨的擴展表中
MySQL 內存臨時表不支持 TEXT、BLOB 這樣的大數據類型，如果查詢中包含這樣的數據，在排序等操作時，就不能使用內存臨時表，必須使用磁盤臨時表進行。而且對於這種數據，MySQL 還是要進行二次查詢，會使 sql 性能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的數據類型。
如果一定要使用，建議把 BLOB 或是 TEXT 列分離到單獨的擴展表中，查詢時一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的數據時不要對該列進行查詢。
2、TEXT 或 BLOB 類型只能使用前綴索引
因爲MySQL[1] 對索引字段長度是有限制的，所以 TEXT 類型只能使用前綴索引，並且 TEXT 列上是不能有默認值的
3. 避免使用 ENUM 類型
修改 ENUM 值需要使用 ALTER 語句
ENUM 類型的 ORDER BY 操作效率低，需要額外操作
禁止使用數值作爲 ENUM 的枚舉值
4. 儘可能把所有列定義爲 NOT NULL
原因：
索引 NULL 列需要額外的空間來保存，所以要佔用更多的空間
進行比較和計算時要對 NULL 值做特別的處理
5. 使用 TIMESTAMP(4 個字節) 或 DATETIME 類型 (8 個字節) 存儲時間
TIMESTAMP 存儲的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 佔用 4 字節和 INT 相同，但比 INT 可讀性高
超出 TIMESTAMP 取值範圍的使用 DATETIME 類型存儲
經常會有人用字符串存儲日期型的數據（不正確的做法）
- 缺點 1：無法用日期函數進行計算和比較
- 缺點 2：用字符串存儲日期要佔用更多的空間
6. 同財務相關的金額類數據必須使用 decimal 類型
- 非精準浮點：float,double
- 精準浮點：decimal
Decimal 類型爲精準浮點數，在計算時不會丟失精度
佔用空間由定義的寬度決定，每 4 個字節可以存儲 9 位數字，並且小數點要佔用一個字節
可用於存儲比 bigint 更大的整型數據
索引設計規範
1. 限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過 5 個
索引並不是越多越好！索引可以提高效率同樣可以降低效率。
索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率。
因爲 MySQL 優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一信息，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個索引都可以用於查詢，就會增加 MySQL 優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢性能。
2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引
5.6 版本之前，一個 sql 只能使用到一個表中的一個索引，5.6 以後，雖然有了合併索引的優化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好。
3. 每個 Innodb 表必須有個主鍵
Innodb 是一種索引組織表：數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的。每個表都可以有多個索引，但是表的存儲順序只能有一種。
Innodb 是按照主鍵索引的順序來組織表的
- 不要使用更新頻繁的列作爲主鍵，不適用多列主鍵（相當於聯合索引）
- 不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作爲主鍵（無法保證數據的順序增長）
- 主鍵建議使用自增 ID 值
4. 常見索引列建議
- 出現在 SELECT、UPDATE、DELETE 語句的 WHERE 從句中的列
- 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段
- 並不要將符合 1 和 2 中的字段的列都建立一個索引， 通常將 1、2 中的字段建立聯合索引效果更好
- 多表 join 的關聯列
5.如何選擇索引列的順序
建立索引的目的是：希望通過索引進行數據查找，減少隨機 IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的數據，則從磁盤中讀入的數據也就越少。
- 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度=列中不同值的數量/列的總行數）
- 儘量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側（因爲字段長度越小，一頁能存儲的數據量越大，IO 性能也就越好）
- 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）
6. 避免建立冗餘索引和重複索引（增加了查詢優化器生成執行計劃的時間）
- 重複索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
- 冗餘索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
7. 對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引
覆蓋索引：就是包含了所有查詢字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引
覆蓋索引的好處：
- 避免 Innodb 表進行索引的二次查詢: Innodb 是以聚集索引的順序來存儲的，對於 Innodb 來說，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息，如果是用二級索引查詢數據的話，在查找到相應的鍵值後，還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數據。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了 IO 操作，提升了查詢效率。
- 可以把隨機 IO 變成順序 IO 加快查詢效率: 由於覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對於 IO 密集型的範圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的數據 IO 要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的 IO 轉變成索引查找的順序 IO。
8.索引 SET 規範
儘量避免使用外鍵約束
- 不建議使用外鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引
- 外鍵可用於保證數據的參照完整性，但建議在業務端實現
- 外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能
數據庫 SQL 開發規範
1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操作
預編譯語句可以重複使用這些計劃，減少 SQL 編譯所需要的時間，還可以解決動態 SQL 所帶來的 SQL 注入的問題。
只傳參數，比傳遞 SQL 語句更高效。
相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。
2. 避免數據類型的隱式轉換
隱式轉換會導致索引失效如:
select name,phone from customer where id = '111';
3. 充分利用表上已經存在的索引
避免使用雙%號的查詢條件。如：a like '%123%'，（如果無前置%,只有後置%，是可以用到列上的索引的）
一個 SQL 只能利用到複合索引中的一列進行範圍查詢。如：有 a,b,c 列的聯合索引，在查詢條件中有 a 列的範圍查詢，則在 b,c 列上的索引將不會被用到。
在定義聯合索引時，如果 a 列要用到範圍查找的話，就要把 a 列放到聯合索引的右側，使用 left join 或 not exists 來優化 not in 操作，因爲 not in 也通常會使用索引失效。
4. 數據庫設計時，應該要對以後擴展進行考慮
5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號，禁止跨庫查詢
- 爲數據庫遷移和分庫分表留出餘地
- 降低業務耦合度
- 避免權限過大而產生的安全風險
6. 禁止使用 SELECT * 必須使用 SELECT <字段列表> 查詢
原因：
- 消耗更多的 CPU 和 IO 及網絡帶寬資源
- 無法使用覆蓋索引
- 可減少表結構變更帶來的影響
7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 語句
如：
insert into t values ('a','b','c');
應使用：
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
8. 避免使用子查詢，可以把子查詢優化爲 join 操作
通常子查詢在 in 子句中，且子查詢中爲簡單 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 從句) 時,纔可以把子查詢轉化爲關聯查詢進行優化。
子查詢性能差的原因：
子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中，不論是內存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引，所以查詢性能會受到一定的影響。特別是對於返回結果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大。
由於子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的 CPU 和 IO 資源，產生大量的慢查詢。
9. 避免使用 JOIN 關聯太多的表
對於 MySQL 來說，是存在關聯緩存的，緩存的大小可以由 join_buffer_size 參數進行設置。
在 MySQL 中，對於同一個 SQL 多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯緩存，如果在一個 SQL 中關聯的表越多，所佔用的內存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表關聯的操作，同時 join_buffer_size 設置的也不合理的情況下，就容易造成服務器內存溢出的情況，就會影響到服務器數據庫性能的穩定性。
同時對於關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率，MySQL 最多允許關聯 61 個表，建議不超過 5 個。
10. 減少同數據庫的交互次數
數據庫更適合處理批量操作，合併多個相同的操作到一起，可以提高處理效率。
11. 對應同一列進行 or 判斷時，使用 in 代替 or
in 的值不要超過 500 個，in 操作可以更有效的利用索引，or 大多數情況下很少能利用到索引。
12. 禁止使用 order by rand() 進行隨機排序
order by rand() 會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中，然後在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序，並且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的數據集非常大，就會消耗大量的 CPU 和 IO 及內存資源。
推薦在程序中獲取一個隨機值，然後從數據庫中獲取數據的方式。
13. WHERE 從句中禁止對列進行函數轉換和計算
對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引
不推薦：
where date(create_time)='20190101'
推薦：
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
14. 在明顯不會有重複值時使用 UNION ALL 而不是 UNION
- UNION 會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中後再進行去重操作
- UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作
15. 拆分複雜的大 SQL 爲多個小 SQL
- 大 SQL 邏輯上比較複雜，需要佔用大量 CPU 進行計算的 SQL
- MySQL 中，一個 SQL 只能使用一個 CPU 進行計算
- SQL 拆分後可以通過並行執行來提高處理效率
數據庫操作行爲規範
1. 超 100 萬行的批量寫 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次進行操作
大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲
主從環境中,大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間， 而只有當主庫上執行完成後，纔會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況
binlog 日誌爲 row 格式時會產生大量的日誌
大批量寫操作會產生大量日誌，特別是對於 row 格式二進制數據而言，由於在 row 格式中會記錄每一行數據的修改，我們一次修改的數據越多，產生的日誌量也就會越多，日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因
避免產生大事務操作
大批量修改數據，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批量數據進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對 MySQL 的性能產生非常大的影響。
特別是長時間的阻塞會佔滿所有數據庫的可用連接，這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批
2. 對於大表使用 pt-online-schema-change 修改表結構
- 避免大表修改產生的主從延遲
- 避免在對錶字段進行修改時進行鎖表
對大表數據結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的。
pt-online-schema-change 它會首先建立一個與原表結構相同的新表，並且在新表上進行表結構的修改，然後再把原表中的數據複製到新表中，並在原表中增加一些觸發器。把原表中新增的數據也複製到新表中，在行所有數據複製完成之後，把新表命名成原表，並把原來的表刪除掉。把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行。
3. 禁止爲程序使用的賬號賦予 super 權限
- 當達到最大連接數限制時，還運行 1 個有 super 權限的用戶連接
- super 權限只能留給 DBA 處理問題的賬號使用
4. 對於程序連接數據庫賬號,遵循權限最小原則
- 程序使用數據庫賬號只能在一個 DB 下使用，不準跨庫
- 程序使用的賬號原則上不準有 drop 權限