MySQL 数据库规范

以下数据库规范,很重要,源自阿里巴巴的开发手册

建表规约

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。 注意:任何布尔类型的变量,都不要加 is 前缀。数据库表示是与否的值,使用 tinyint 类型,坚持 is_xxx 的 命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。

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。

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

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,符合表达习惯。

禁用保留字

desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL 官方保留字。

主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uni_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。

说明:pk_ 即 primary key;uni_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。

小数类型统一使用decimal。

如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型

字段为varchar长度超过 2000,需要独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索 引效率,且不能创建任何索引。

表必备三字段:id, create_time, update_time

说明:其中 id 必为主键,类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。
create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型,前者现在时表示主动创建,后者以过去分词表示被动更新。
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT current_timestamp() ON UPDATE current_timestamp() COMMENT ‘最后更新时间’,
create_time 可以程序控制。

表名和字段名必须要有comment来备注说明含义

不要使用mysql枚举类型

所有字段都应该包含 not null, default默认值

自增主键类型为BIGINT 避免以后溢出

金额统一使用amount名,类型为decimal, 确保精度没损失

一个表字段数量控制在24个以内超出部分按照垂直功能拆分

删除使用软删除,且字段为命名为is_delete,建议根据场景来选择

索引规约

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。

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。(根据业务进行调整)

说明:即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。业务上不建议使用表关联,在后台中使用时要注意场景的划分,只有同功能集合或同业务属性下进行表关联

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。

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。只限使用 like ‘Frank%’这种模式。

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。

利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。

回表的意思:比如一个执行计划(QEP),先索引扫描,再通过 rowid 去取索引中未能提供的数据,即为回表。

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分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效果,用 explain 的结果,extra 列会出现:using index。

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 a.id= b.id

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:
1)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。
2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
3)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。

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 = ? ,如果 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:查询中非等号和等号混合存在时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c > ? and d = ? 那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列,即索引 idx_d_c。

 一张表索引数量最多不能超过5个,避免数据库维护无用索引导致数据库负载加大

SQL 语句

  • 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。
  • 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。
  • 数据订正(特别是删除、修改记录操作)时,要先 select,且需要加上 limit 来控制影响函数,避免出现误删除,确认无误才能执行更新语句。
  • 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 200 个之内。
  • 如果有国际化需要,所有的字符存储与表示,均以 utf8mb4 编码,注意字符统计函数的区别。 
  • 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。
  • 在表查询中,一律不要使用 * 作为查询的字段列表,需要哪些字段必须明确写明。
  • 在表查询中,不要使用 mysql 字符串函数。
  • INSERT .. ON DUPLICATE 尽量不对存在多个唯一键的 table 使用该语句且在有可能有并发事务执行的 insert 的内容一样情况下不使用该语句。