0) 前言
a. 基本规约
[强制] 表存储引擎必须使用 InnoDB(针对主库一般是强制要求的)
[强制] 表字符集默认使用 utf8, 必要时候使用 utf8mb4(个人踩坑: emoji 表情存储问题)
说明:
通用, 无乱码风险, 汉字 3 字节, 英文 1 字节
utf8mb4 是 utf8 的超集, 有存储 4 字节例如表情符号时, 使用它
[强制] 禁止使用存储过程, 视图, 触发器, Event
说明
对数据库性能影响较大, 互联网业务, 能让站点层和服务层干的事情, 不要交到数据库层
调试, 排错, 迁移都比较困难, 扩展性较差
[强制] 禁止在数据库中存储大文件, 例如照片, 可以将大文件存储在对象存储系统, 数据库中存储路径
[强制] 禁止在线上环境做数据库压力测试
[强制] 测试, 开发, 线上数据库环境必须隔离
b. 命名规范
[强制] 库名, 表名, 列名必须用小写, 采用下划线分隔
说明: abc,Abc,ABC 都是给自己埋坑
[推荐] 库名, 表名, 列名必须见名知义, 长度不要超过 32 字符
说明: tmp,wushan 谁 TM 知道这些库是干嘛的
[推荐] 库备份必须以 bak 为前缀, 以日期为后缀
[推荐] 从库必须以 - s 为后缀
[推荐] 备库必须以 - ss 为后缀
1) 建表规约
[强制] 单实例表个数必须控制在 2000 个以内
[强制] 单表分表个数必须控制在 1024 个以内
[强制] 表必须有主键, 推荐使用 UNSIGNED 整数为主键
说明: 潜在坑: 删除无主键的表, 如果是 row 模式的主从架构, 从库会挂住
[强制] 禁止使用外键, 如果要保证完整性, 应由应用程式实现
说明: 外键使得表之间相互耦合, 影响 update/delete 等 SQL 性能, 有可能造成死锁, 高并发情况下容易成为数据库瓶颈
[推荐] 建议将大字段, 访问频度低的字段拆分到单独的表中存储, 分离冷热数据
[推荐] 根据业务区分使用 tinyint/int/bigint, 分别会占用 1/4/8 字节
[推荐] 根据业务区分使用 char/varchar
说明:
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
[推荐] 根据业务区分使用 datetime/timestamp
说明: 前者占用 5 个字节, 后者占用 4 个字节, 存储年使用 YEAR, 存储日期使用 DATE, 存储时间使用 datetime
[强制] 必须把字段定义为 NOT NULL 并设默认值
说明:
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
[强制] 使用 INT UNSIGNED 存储 IPv4, 不要用 char(15)
[强制] 使用 varchar(20) 存储手机号, 不要使用整数
说明:
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%'
[强制] 使用 TINYINT 来代替 ENUM
说明: ENUM 增加新值要进行 DDL 操作
[强制] 表达是与否概念的字段, 必须使用 is_xxx 的方式命名, 数据类型是 unsigned tinyint ( 1 表示是, 0 表示否).
说明: 任何字段如果为非负数, 必须是 unsigned.
正例: 表达逻辑删除的字段名 is_deleted,1 表示删除, 0 表示未删除.
[强制] 表名, 字段名必须使用小写字母或数字, 禁止出现数字开头, 禁止两个下划线中间只 出现数字. 数据库字段名的修改代价很大, 因为无法进行预发布, 所以字段名称需要慎重考虑.
说明: MySQL 在 Windows 下不区分大小写, 但在 Linux 下默认是区分大小写. 因此, 数据库 名, 表名, 字段名, 都不允许出现任何大写字母, 避免节外生枝.
正例: aliyun_admin,rdc_config,level3_name
反例: AliyunAdmin,rdcConfig,level_3_name
[强制] 表名不使用复数名词.
说明: 表名应该仅仅表示表里面的实体内容, 不应该表示实体数量, 对应于 DO 类名也是单数 形式, 符合表达习惯.
[强制] 禁用保留字, 如 desc,range,match,delayed 等, 请参考 MySQL 官方保留字.
[强制] 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.
说明: pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称.
[推荐] 小数类型为 decimal, 禁止使用 float 和 double.
说明: 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.
[强制] 如果存储的字符串长度几乎相等, 使用 char 定长字符串类型.
[强制] varchar 是可变长字符串, 不预先分配存储空间, 长度不要超过 5000, 如果存储长 度大于此值, 定义字段类型为 text, 独立出来一张表, 用主键来对应, 避免影响其它字段索 引效率.
[强制] 表必备三字段: id, gmt_create, gmt_modified.
说明: 其中 id 必为主键, 类型为 unsigned bigint, 单表时自增, 步长为 1.gmt_create, gmt_modified 的类型均为 date_time 类型, 前者现在时表示主动创建, 后者过去分词表示被 动更新.
[推荐] 表的命名最好是加上 "业务名称_表的作用".
正例: alipay_task / force_project / trade_config
[推荐] 库名与应用名称尽量一致.
[推荐] 如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时, 需要及时更新字段注释.
[推荐] 字段允许适当冗余, 以提高查询性能, 但必须考虑数据一致. 冗余字段应遵循: 1) 不是频繁修改的字段. 2) 不是 varchar 超长字段, 更不能是 text 字段.
正例: 商品类目名称使用频率高, 字段长度短, 名称基本一成不变, 可在相关联的表中冗余存 储类目名称, 避免关联查询.
[推荐] 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB, 才推荐进行分库分表.
说明: 如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别, 请不要在创建表时就分库分表.
[参考] 合适的字符存储长度, 不但节约数据库表空间, 节约索引存储, 更重要的是提升检 索速度.
正例: 如下表, 其中无符号值可以避免误存负数, 且扩大了表示范围.
对象 | 年龄区间 | 类型 | 字节 | 表示范围 |
---|---|---|---|---|
人 | 150 岁之内 | unsigned tinyint | 1 | 无符号值: 0 到 & nbsp;255 |
龟 | 数百岁 | unsigned smallint | 2 | 无符号值: 0 到 & nbsp;65535 |
恐龙化石 | 数千万年 | unsigned int | 4 | 无符号值: 0 到约 & nbsp;42.9 亿 |
太阳 | 约 & nbsp;50 亿年 | unsigned bigint | 8 | 无符号值: 0 到约 & nbsp;10 的 & nbsp;19 次方 |
2) 索引规约
[推荐] 唯一索引使用 uniq_[字段名] 来命名
[推荐] 非唯一索引使用 idx_[字段名] 来命名
[推荐] 单张表索引数量建议控制在 5 个以内
说明:
互联网高并发业务, 太多索引会影响写性能
生成执行计划时, 如果索引太多, 会降低性能, 并可能导致 MySQL 选择不到最优索引
异常复杂的查询需求, 可以选择 ES 等更为适合的方式存储
[推荐] 组合索引字段数不建议超过 5 个
说明: 如果 5 个字段还不能极大缩小 row 范围, 八成是设计有问题
[推荐] 不建议在频繁更新的字段上建立索引
[推荐] 非必要不要进行 JOIN 查询, 如果要进行 JOIN 查询, 被 JOIN 的字段必须类型相同, 并建立索引
说明: 踩过因为 JOIN 字段类型不一致, 而导致全表扫描的坑么?
[推荐] 理解组合索引最左前缀原则, 避免重复建设索引, 如果建立了 (a,b,c), 相当于建立了 (a), (a,b), (a,b,c)
[强制] 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.
说明: 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.
[强制] 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.
说明: 即使双表 join 也要注意表索引, SQL 性能.
[强制] 在 varchar 字段上建立索引时, 必须指定索引长度, 没必要对全字段建立索引, 根据 实际文本区分度决定索引长度即可.
说明: 索引的长度与区分度是一对矛盾体, 一般对字符串类型数据, 长度为 20 的索引, 区分度会高达 90% 以上, 可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*) 的区分度来确定.
[强制] 页面搜索严禁左模糊或者全模糊, 如果需要请走搜索引擎来解决.
说明: 索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性, 如果左边的值未确定, 那么无法使用此索 引.
[推荐] 如果有 order by 的场景, 请注意利用索引的有序性. order by 最后的字段是组合 索引的一部分, 并且放在索引组合顺序的最后, 避免出现 file_sort 的情况, 影响查询性能.
正例: where a=? and b=? order by c; 索引: a_b_c
反例: 索引中有范围查找, 那么索引有序性无法利用, 如: WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无法排序.
[推荐] 利用覆盖索引来进行查询操作, 避免回表.
说明: 如果一本书需要知道第 11 章是什么标题, 会翻开第 11 章对应的那一页吗? 目录浏览 一下就好, 这个目录就是起到覆盖索引的作用. 正例: 能够建立索引的种类: 主键索引, 唯一索引, 普通索引, 而覆盖索引是一种查询的一种 效果, 用 explain 的结果, extra 列会出现: using index.
[推荐] 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景.
说明: MySQL 并不是跳过 offset 行, 而是取 offset+N 行, 然后返回放弃前 offset 行, 返回 N 行, 那当 offset 特别大的时候, 效率就非常的低下, 要么控制返回的总页数, 要么对超过 特定阈值的页数进行 SQL 改写.
正例: 先快速定位需要获取的 id 段, 然后再关联: SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where http://a.id/ = http://b.id/
[推荐] SQL 性能优化的目标: 至少要达到 range 级别, 要求是 ref 级别, 如果可以是 consts 最好.
说明:
consts 单表中最多只有一个匹配行 (主键或者唯一索引), 在优化阶段即可读取到数据.
ref 指的是使用普通的索引 (normal index).
range 对索引进行范围检索.
反例: explain 表的结果, type=index, 索引物理文件全扫描, 速度非常慢, 这个 index 级 别比较 range 还低, 与全表扫描是小巫见大巫.
[推荐] 建组合索引的时候, 区分度最高的在最左边.
正例: 如果 where a=? and b=? ,a 列的几乎接近于唯一值, 那么只需要单建 idx_a 索引即 可.
说明: 存在非等号和等号混合判断条件时, 在建索引时, 请把等号条件的列前置. 如: where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高, 也必须把 b 放在索引的最前列.
[推荐] 防止因字段类型不同造成的隐式转换, 导致索引失效.
[参考] 创建索引时避免有如下极端误解:
宁滥勿缺. 认为一个查询就需要建一个索引.
宁缺勿滥. 认为索引会消耗空间, 严重拖慢更新和新增速度.
抵制惟一索引. 认为业务的惟一性一律需要在应用层通过 "先查后插" 方式解决.
3) 查询规约
[强制] 禁止使用 select *, 只获取必要字段
说明:
select * 会增加 CPU/io / 内存 / 带宽的消耗
指定字段能有效利用索引覆盖
指定字段查询, 在表结构变更时, 能保证对应用程序无影响
[推荐] insert 必须指定字段, 禁止使用 insert into T values()
说明: 指定字段插入, 在表结构变更时, 能保证对应用程序无影响
[强制] 隐式类型转换会使索引失效, 导致全表扫描
[强制] 禁止在 where 条件列使用函数或者表达式
说明: 导致不能命中索引, 全表扫描
[强制] 禁止负向查询以及 % 开头的模糊查询
说明: 导致不能命中索引, 全表扫描
[强制] 禁止大表 JOIN 和子查询 (非离线大数据库)
[推荐] 同一个字段上的 OR 必须改写问 IN,IN 的值必须少于 50 个
[推荐] 应用程序必须捕获 SQL 异常
说明: 方便定位线上问题
[强制] 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.
说明: count(*) 会统计值为 NULL 的行, 而 count(列名) 不会统计此列为 NULL 值的行.
[强制] count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数, 注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为 NULL, 那么即使另一列有不同的值, 也返回为 0.
[强制] 当某一列的值全是 NULL 时, count(col) 的返回结果为 0, 但 sum(col) 的返回结果为 NULL, 因此使用 sum() 时需注意 NPE 问题.
正例: 可以使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题: SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;
[强制] 使用 ISNULL() 来判断是否为 NULL 值.
说明: NULL 与任何值的直接比较都为 NULL.
NULL<>NULL 的返回结果是 NULL, 而不是 false.
NULL=NULL 的返回结果是 NULL, 而不是 true.
NULL<>1 的返回结果是 NULL, 而不是 true.
[强制] 在代码中写分页查询逻辑时, 若 count 为 0 应直接返回, 避免执行后面的分页语句.
[强制] 不得使用外键与级联, 一切外键概念必须在应用层解决.
说明: 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于单机低并发, 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.
[强制] 禁止使用存储过程, 存储过程难以调试和扩展, 更没有移植性.
[强制] 数据订正时, 删除和修改记录时, 要先 select, 避免出现误删除, 确认无误才能执 行更新语句.
[推荐] 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.
[参考] 如果有全球化需要, 所有的字符存储与表示, 均以 utf-8 编码, 注意字符统计函数 的区别.
说明:
SELECT LENGTH("轻松工作"); 返回为 12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作"); 返回为 4 如果需要存储表情, 那么选择 utfmb4 来进行存储, 注意它与 utf-8 编码的区别.
[参考] TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快, 且使用的系统和事务日志资源少, 但 TRUNCATE 无事务且不触发 trigger, 有可能造成事故, 故不建议在开发代码中使用此语句.
说明: TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同.
参考材料:
- ) https://mp.weixin.qq.com/s/YfCORbcCX1hymXBCrZbAZg
- ) https://yq.aliyun.com/articles/73861
来源: https://www.cnblogs.com/Terry-Wu/p/11609743.html