复习:Mysql 开发设计规范，这样做没有坏处

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一、基础规范
二、命名规范
三、字段设计规范
四、索引设计规范
五、SQL查询规范

一、基础规范

• 使用InnoDB 存储引擎

没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好

• 表字符集使用utf8mb4

默认使用 utf8mb4 字符集，数据库排序规则使用 utf8mb4_general_ci，采用 utf8 编码的 MySQL 无法保存占位是 4 个字节的 Emoji 表情。为了使后端的项目全面支持客户端输入的 Emoji 表情，升级编码为 utf8mb4 是最佳解决方案；

兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效

• 所有表都需要添加注释

使用comment从句添加表和列的备注 从一开始就进行数据字典的维护

• 单表数据量建议控制在500万以内

500万并不是MySQL数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题，可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小

• 不在数据库中存储图、文件等大的二进制数据

通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时 通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息

• 尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度

MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO） 更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）

• 禁止在线上做数据库压力测试
• 禁止测试、开发环境直连数据库

二、命名规范

1、库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割

• MySQL有配置参数lower_case_table_names=1，即库表名以小写存储，大小写不敏感。如果是0，则库表名以实际情况存储，大小写敏感；如果是2，以实际情况存储，但以小写比较
• 如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱
• 字段名显示区分大小写，但实际使用时不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段
• 为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母，不允许 - 号

2、库名、表名、字段名禁止超过32个字符，需见名知意，建议使用名词不是动词

库名、表名、字段名支持最多64个字符，但为了统一规范、易于辨识以及减少传输量，禁止超过32个字符

3、库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留字

当库名、表名、字段名等属性含有保留字时，SQL语句必须用反引号引用属性名称，这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。

4、临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀

形如：tmp_user_account_20190313

5、备份库、表必须以bak为前缀，并以日期为后缀

形如：bak_user_account_20190313

6、主键索引名为 pk_ 字段名；唯一索引名为 uk _ 字段名；普通索引名则为 idx_ 字段名

pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称

7、在不同的库或表中，要保证所有存储相同数据的列名和列类型必须一致

一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低

8、表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”

正例：user_task / force_project / trade_config

三、字段设计规范

1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

列的字段类型越大，建立索引占据的空间就越大，导致一个页中的索引越少，造成IO次数增加，影响性能

• 业务中选择性很少的状态status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型节省存储空间
• 能用int的就不用char或者varchar
• 能用tinyint的就不用int
• 使用 UNSIGNED 存储非负数值
• 使用tinyint来代替 enum和boolean
• 存储 ip 最好用 int存储而非 char(15)

通过MySQL函数inet_ntoa和inet_aton来进行转化。IPv6地址目前没有转化函数，需要使用DECIMAL或两个BIGINT来存储
SELECT INET_ATON('209.207.224.40'); 3520061480
SELECT INET_NTOA(3520061480); 209.207.224.40

• 表中的自增列（auto_increment属性），推荐使用bigint类型

2、不推荐使用blob，text等类型

blob，text是为了存储极大的字符串而设计的数据类型，采用二进制与字符串方式存储，该数据类型不能设置默认值、不便于排序、不便于建立索引， varchar 的性能会比 text 高很多，如果非要使用，建议将这种数据分离到单独的拓展表中

3、禁止使用字符串来存储日期型数据

• 无法使用日期函数计算比较
• 字符串存储要占更多的内存空间，datetime(8字节)和timestamp(本身是以int存储，占4字节,范围:1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07)
• TIMESTAMP 记录经常变化的更新/创建/发布/日志时间等，并且是近来的时间，够用，可免时区处理
• DATETIME 记录生日、纪念事件、超出 TIMESTAMP 的时间，记得时区处理

4、用 DECIMAL 代替 FLOAT 和 DOUBLE 存储精确浮点数

Decimal类型为精准浮点数，float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。

5、必须把字段定义为NOT NULL并设默认值

• NULL的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL更难优化
• NULL需要更多的存储空间
• NULL只能采用IS NULL或者IS NOT NULL，而在=/!=/in/not in时有大坑

6、使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数

• 牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86
• 手机号不会用来做数学运算
• varchar可以模糊查询，例如like ‘138%’

7、根据业务区分使用char/varchar

• 字段长度固定，或者长度近似的业务场景，适合使用char，能够减少碎片，查询性能高
• 字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用varchar，能够减少空间

8、禁止在数据库中存储明文密码，把密码加密后存储

9、尽量不使用外键

建议在应用层实现外键的逻辑， 外键与级联更新不适合高并发场景，降低插入性能，大并发下容易产生死锁

10、整形定义中不添加长度，比如使用INT，而不是INT[4]

值类型括号后面的数字只是表示宽度而跟存储范围没有关系

11、核心表必须有行数据的创建时间和最后更新时间

核心表（如用户表，金钱相关的表）必须有行数据的创建时间字段create_time和最后更新时间字段update_time，便于查问题

四、索引设计规范

索引其实就是一种数据结构，（哈希表、树等等）不同类型的索引有着不同的数据结构和功能。

MySQL的查询速度依赖良好的索引设计，因此索引对于高性能至关重要。合理的索引会加快查询速度，不合理的索引会降低速度

0、索引的作用

• 加速查询速度
• 维护数据的约束性（完整性、一致性）

对于加速查询，使用索引不一定是最好的选择。小表就直接全表扫描，中到大表就建索引，超大表就分区分表。其实主要就要索引带来的好处和维护索引的成本之间的权衡。

1、单表的索引数建议不超过 5 个，单个索引中的字段数建议不超过 5 个

太多就起不到过滤作用了，索引也占空间，管理起来也耗资源

2、对字符串使用前缀索引，前缀索引长度不超过8个字符

不要索引blob/text等字段，不要索引大型字段，这样做会让索引占用太多的存储空间

前缀索引就是对文本的前几个字符建立索引，前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)

3、主键准则

• 表必须有主键
• 不使用更新频繁的列
• 尽量不选择字符串列
• 不使用UUID MD5 HASH
• 默认使用非空的唯一键
• 建议选择自增或发号器

4、重要的SQL必须被索引，核心SQL优先考虑覆盖索索引

• UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列
• ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 的字段
• 多表 JOIN 的字段
• 覆盖索引可以避免Innodb表进行索引的二次查询，把随机IO变成顺序IO，加快查询效率

5、区分度最大的字段放在前面

• 选择筛选性更优的字段放在最前面，比如单号、userid等，type，status等筛选性一般不建议放在最前面
• 索引根据左前缀原则，当建立一个联合索引(a,b,c)，则查询条件里面只有包含(a)或(a,b)或(a,b,c)的时候才能走索引，(a,c)作为条件的时候只能使用到a列索引，所以这个时候要确定a的返回列一定不能太多，不然语句设计就不合理，(b,c)则不能走索引

6、业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引

不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明
显的； 另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生

7、InnoDB 和 MyISAM 存储引擎表，索引类型必须为BTREE

MEMORY表可以根据需要选择 HASH 或者 BTREE 类型索引

00、MYSQL 中索引的限制

• MYISAM 存储引擎索引长度的总和不能超过 1000 字节
• BLOB 和 TEXT 类型的列只能创建前缀索引
• 使用不等于 (!= 或者 <>) 的时候, MYSQL 无法使用索引
• 过滤字段使用函数运算 (如 abs (column)) 后, MYSQL无法使用索引
• join语句中join条件字段类型不一致的时候MYSQL无法使用索引
• 使用 LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始 (如 ‘%abc…’)时, MYSQL无法使用索引。
• 使用非等值查询的时候, MYSQL 无法使用 Hash 索引

五、SQL查询规范

1、按需索取，拒绝 select *

• 无法索引覆盖，回表操作，增加 io
• 额外的内存负担，大量冷数据灌入innodb_buffer_pool_size，降低查询命中率
• 额外的网络传输开销

2、能确定返回结果只有一条时，使用 limit 1

在保证数据不会有误的前提下，能确定结果集数量时，多使用limit，尽快的返回结果。

3、涉及到复杂sql时，务必先参考已有索引设计，先explain

• 简单SQL拆分，不以代码处理复杂为由
• 比如 OR 条件： f_phone=’10000’ or f_mobile=’10000’，两个字段各自有索引，但只能用到其中一个。可以拆分成2个sql，或者union all
• 先explain的好处是可以为了利用索引，增加更多查询限制条件

4、对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or

in 的值不要超过 500 个， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多数情况下很少能利用到索引

5、禁止使用 order by rand() 进行随机排序

• 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源
• 推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式

6、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引

不推荐：where date(create_time)='20190101'
推荐：where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

7、不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)

count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关

count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行

8、不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决

以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id是主键，那么成绩表中的 student_id则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新， 即为级联更新。外键与级联更新适用於单机低并发，不适合分布式、高并发集群； 级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险； 外键影响数据库的插入速度

9、in 操作能避免则避免

若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个之内

10、超过三个表禁止 join

需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引；即使双表 join 也要注意表索引、 SQL 性能

11、SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL

UNION子句个数限制在5个以内。因为union all不需要去重，节省数据库资源，提高性能

12、建议使用合理的分页方式以提高分页效率

不推荐 SELECT * FROM table ORDER BY TIME DESC LIMIT 10000，10;
原因：会导致大量的io，因为MySQL使用的是提前读取策略
推荐：SELECT * FROM table WHERE TIME < last_TIME ORDER BY TIME DESC LIMIT 10.
SELECT * FROM table inner JOIN (SELECT id FROM table ORDER BY TIME LIMIT 10000，10) as t USING(id)

MySQL分页查询的性能优化 — 详细说明

13、减少与数据库交互次数，尽量采用批量SQL语句