一, 基础规范
1, 必须使用 InnoDB 存储引擎
解读: 支持事务, 行级锁, 并发性能更好, CPU 及内存缓存页优化使得资源利用率更高
2, 必须使用 UTF8 字符集
解读: 万国码, 无需转码, 无乱码风险, 节省空间
3, 数据表, 数据字段必须加入中文注释
解读: N 年后谁知道这个 r1,r2,r3 字段是干嘛的
4, 禁止使用存储过程, 视图, 触发器, Event
解读: 高并发大数据的互联网业务, 架构设计思路是 "解放数据库 CPU, 将计算转移到服务层", 并发量大的情况下, 这些功能很可能将数据库拖死, 业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性, 能够轻易实现 "增机器就加性能". 数据库擅长存储与索引, CPU 计算还是上移吧
5, 禁止存储大文件或者大照片
解读: 为何要让数据库做它不擅长的事情? 大文件和照片存储在文件系统, 数据库里存 URI 多好
二, 命名规范
6, 只允许使用内网域名, 而不是 ip 连接数据库
7, 线上环境, 开发环境, 测试环境数据库内网域名遵循命名规范
业务名称: xxx
线上环境: my.MySQL.db.com
开发环境: yf.MySQL.db.com
测试环境: test.MySQL.db.com
从库在名称后加 - s 标识, 备库在名称后加 - ss 标识
线上从库: my.MySQL.db.com
8, 库名, 表名, 字段名: 小写, 下划线风格, 不超过 32 个字符, 必须见名知意, 禁止拼音英文混用
9, 表名 t_xxx, 非唯一索引名 idx_xxx, 唯一索引名 uniq_xxx
三, 表设计规范
10, 单实例表数目必须小于 500
11, 单表列数目必须小于 30
12, 表必须有主键, 例如自增主键
解读:
主键递增, 数据行写入可以提高插入性能, 可以避免 page 分裂, 减少表碎片提升空间和内存的使用
主键要选择较短的数据类型, Innodb 引擎普通索引都会保存主键的值, 较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间, 提高索引的缓存效率
无主键的表删除, 在 row 模式的主从架构, 会导致备库夯住
13, 禁止使用外键, 如果有外键完整性约束, 需要应用程序控制
解读: 外键会导致表与表之间耦合, update 与 delete 操作都会涉及相关联的表, 十分影响 sql 的性能, 甚至会造成死锁. 高并发情况下容易造成数据库性能, 大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先
四, 字段设计规范
14, 必须把字段定义为 NOT NULL 并且提供默认值
解读:
null 的列使索引 / 索引统计 / 值比较都更加复杂, 对 MySQL 来说更难优化
null 这种类型 MySQL 内部需要进行特殊处理, 增加数据库处理记录的复杂性; 同等条件下, 表中有较多空字段的时候, 数据库的处理性能会降低很多
null 值需要更多的存储空, 无论是表还是索引中每行中的 null 的列都需要额外的空间来标识
对 null 的处理时候, 只能采用 is null 或 is not null, 而不能采用 =,in,<,<>,!=,not in 这些操作符号. 如: where name!='shenjian', 如果存在 name 为 null 值的记录, 查询结果就不会包含 name 为 null 值的记录
15, 禁止使用 TEXT,BLOB 类型
解读:
会浪费更多的磁盘和内存空间, 非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据, 导致内存命中率急剧降低, 影响数据库性能
16, 禁止使用小数存储货币
解读: 使用整数吧, 小数容易导致钱对不上
17, 必须使用 varchar(20) 存储手机号
解读:
涉及到区号或者国家代号, 可能出现 +-()
手机号会去做数学运算么?
varchar 可以支持模糊查询, 例如: like"138%"
18, 禁止使用 ENUM, 可使用 TINYINT 代替
解读:
增加新的 ENUM 值要做 DDL 操作
ENUM 的内部实际存储就是整数, 你以为自己定义的是字符串?
五, 索引设计规范
19, 单表索引建议控制在 5 个以内
20, 单索引字段数不允许超过 5 个
解读: 字段超过 5 个时, 实际已经起不到有效过滤数据的作用了
21, 禁止在更新十分频繁, 区分度不高的属性上建立索引
解读:
更新会变更 B + 树, 更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
"性别" 这种区分度不大的属性, 建立索引是没有什么意义的, 不能有效过滤数据, 性能与全表扫描类似
22, 建立组合索引, 必须把区分度高的字段放在前面
解读: 能够更加有效的过滤数据
六, SQL 使用规范
23, 禁止使用 SELECT *, 只获取必要的字段, 需要显示说明列属性
解读:
读取不需要的列会增加 CPU,IO.NET 消耗
不能有效的利用覆盖索引
使用 SELECT * 容易在增加或者删除字段后出现程序 BUG
24, 禁止使用 INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx), 必须显示指定插入的列属性
解读: 容易在增加或者删除字段后出现程序 BUG
25, 禁止使用属性隐式转换
解读: SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13800000000 会导致全表扫描, 而不能命中 phone 索引, 猜猜为什么?(这个线上问题不止出现过一次)
26, 禁止在 WHERE 条件的属性上使用函数或者表达式
解读: SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-01-15' 会导致全表扫描
正确的写法是: SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-01-15 00:00:00')
27, 禁止负向查询, 以及 % 开头的模糊查询
解读:
负向查询条件: NOT,!=,<>,!<,!>,NOT IN,NOT LIKE 等, 会导致全表扫描
% 开头的模糊查询, 会导致全表扫描
28, 禁止大表使用 JOIN 查询, 禁止大表使用子查询
解读: 会产生临时表, 消耗较多内存与 CPU, 极大影响数据库性能
29, 禁止使用 OR 条件, 必须改为 IN 查询
解读: 旧版本 MySQL 的 OR 查询是不能命中索引的, 即使能命中索引, 为何要让数据库耗费更多的 CPU 帮助实施查询优化呢?
30, 应用程序必须捕获 SQL 异常, 并有相应处理
31, 同表的增删字段, 索引合并一条 DDL 语句执行, 提高执行效率, 减少与数据库的交互.
总结: 大数据量高并发的互联网业务, 极大影响数据库性能的都不让用, 不让用哟.
来源: https://www.cnblogs.com/luao/p/10464440.html