MySQL规范，设计规范，索引规范，开发规范，操作规范

电玩女神 2022-12-27 01:54 357阅读 0赞

### MySQL规范，设计规范，索引规范，开发规范，操作规范 ###

*  一、数据库命令规范
 *  二、数据库基本设计规范
 *   *  1、所有表必须使用Innodb存储引擎
     *  2、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4
     *  3、所有表和字段都需要添加注释
     *  4、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内
     *  5、谨慎使用MySQL分区表
     *  6、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
     *  7、禁止在表中建立预留字段
     *  8、禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据
     *  9、每张表必须设置一个主键ID，且这个主键ID使用自增主键（在满足需要的情况下尽量短），除非在分库分表环境下
     *  10、禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
     *  11、单表列数目必须小于30，若超过则应该考虑将表拆分
     *  12、禁止在线上做数据库压力测试
     *  13、禁止从开发环境，测试环境直接连接生成环境数据库
 *  三、数据库字段设计规范
 *   *  1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型
     *  2、避免使用TEXT、BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据
     *  3、避免使用ENUM类型
     *  4、必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
     *  5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间
     *  6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
     *  7、如果存储的字符串长度几乎相等，使用CHAR定长字符串类型。
     *  8、禁用保留字，如DESC、RANGE、MARCH等，请参考Mysql官方保留字
 *  四、索引设计规范
 *   *  1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
     *  2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
     *  3、每个Innodb表必须有个主键
     *  4、索引规约
 *  五、常见索引列建议
 *  六、如何选择索引列的顺序
 *  八、优先考虑覆盖索引
 *  九、索引SET规范
 *  十、数据库SQL开发规范
 *   *  1、建议使用预编译语句进行数据库操作
     *  2、不允许使用属性隐式转换
     *  3、充分利用表上已经存在的索引
     *  4、数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
     *  5、程序连接不同的数据库使用不同的账号，禁止跨库查询
     *  6、禁止使用SELECT \\\* 必须使用SELECT <字段列表> 查询
     *  7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句
     *  8、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作
     *  9、避免使用JOIN关联太多的表
     *  10、减少同数据库的交互次数
     *  11、对应同一列进行or判断时，使用in代替or
     *  12、禁止使用order by rand() 进行随机排序
     *  13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
     *  14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION
     *  15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL
     *  16、禁止使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决
 *  十一、数据库操作行为规范
 *   *  1、超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作
     *  2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
     *  3、禁止为程序使用的账号赋予super权限
     *  4、对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则

# 一、数据库命令规范 #

1、所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割

2、所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）

3、数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符

4、临时库表必须以tmp\_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak\_为前缀并以日期(时间戳)为后缀

5、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）

# 二、数据库基本设计规范 #

## 1、所有表必须使用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。

## 2、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4 ##

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。

*  解读：在Mysql中的UTF-8并非“真正的UTF-8”，而utf8mb4”才是真正的“UTF-8”。

## 3、所有表和字段都需要添加注释 ##

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

## 4、尽量控制单表数据量的大小，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

## 5、谨慎使用MySQL分区表 ##

分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据

## 6、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）

## 7、禁止在表中建立预留字段 ##

预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定

## 8、禁止在数据库中存储图片，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

## 9、每张表必须设置一个主键ID，且这个主键ID使用自增主键（在满足需要的情况下尽量短），除非在分库分表环境下 ##

*  解读：由于InnoDB组织数据的方式决定了需要有一个主键，而且若是这个主键ID是单调递增的可以有效提高插入的性能，避免过多的页分裂、减少表碎片提高空间的使用率。 而在分库分表环境下，则需要统一来分配各个表中的主键值，从而避免整个逻辑表中主键重复。

## 10、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。

## 11、单表列数目必须小于30，若超过则应该考虑将表拆分 ##

*  解读：单表列数太多使得Mysql服务器处理InnoDB返回数据之间的映射成本太高。

## 12、禁止在线上做数据库压力测试 ##

## 13、禁止从开发环境，测试环境直接连接生成环境数据库 ##

# 三、数据库字段设计规范 #

## 1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型 ##

原因

列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的IO次数也就越多， 索引的性能也就越差

方法

1）将字符串转换成数字类型存储，如：将IP地址转换成整形数据。

mysql提供了两个方法来处理ip地址：

inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)
    inet_ntoa 把整型的ip转为地址

插入数据前，先用inet\_aton把ip地址转为整型，可以节省空间。显示数据时，使用inet\_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。

2）对于非负型的数据（如自增ID、整型IP）来说，要优先使用无符号整型来存储

因为：无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647
    
    UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字符数，而不是字节数

使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存

## 2、避免使用TEXT、BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据 ##

建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。

而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select \* 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的。

## 3、避免使用ENUM类型 ##

1、修改ENUM值需要使用ALTER语句

2、ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作

3、禁止使用数值作为ENUM的枚举值

## 4、必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值 ##

原因：

1、索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；

2、进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

*  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Msql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。

## 5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间 ##

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。

TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高

超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。

经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：

缺点1：无法用日期函数进行计算和比较

缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间

## 6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型 ##

1、非精准浮点：float,double

2、精准浮点：decimal

Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储9位数字，并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。

## 7、如果存储的字符串长度几乎相等，使用CHAR定长字符串类型。 ##

*  解读：能够减少空间碎片，节省存储空间。

## 8、禁用保留字，如DESC、RANGE、MARCH等，请参考Mysql官方保留字 ##

# 四、索引设计规范 #

## 1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个 ##

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为mysql优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

## 2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引 ##

5.6版本之前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好

## 3、每个Innodb表必须有个主键 ##

Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。

每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。

不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。

主键建议使用自增ID值。

## 4、索引规约 ##

【建议】（1）避免在更新比较频繁、区分度不高的列上单独建立索引

*  解读：区分度不高的列单独创建索引的优化效果很小，但是较为频繁的更新则会让索引的维护成本更高。

【强制】（2） JOIN的表不允许超过五个。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

*  解读：太多表的JOIN会让Mysql的优化器更难权衡出一个“最佳”的执行计划（可能性为表数量的阶乘），同时要注意关联字段的类型、长度、字符编码等等是否一致。
    
    【强制】（3）在一个联合索引中，若第一列索引区分度等于1，那么则不需要建立联合索引
 *  解读：索引通过第一列就能够完全定位的数据，所以联合索引的后边部分是不需要的。

【强制】（4）建立联合索引时，必须将区分度更高的字段放在左

*  解读：区分度更高的列放在左边，能够在一开始就有效的过滤掉无用数据。提高索引的效率，相应我们在Mapper中编写SQL的WHERE条件中有多个条件时，需要先看看当前表是否有现成的联合索引直接使用，注意各个条件的顺序尽量和索引的顺序一致。

【建议】（5）利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表

*  解读：覆盖查询即是查询只需要通过索引即可拿到所需DATA，而不再需要再次回表查询，所以效率相对很高。我们在使用EXPLAIN的结果，extra列会出现：“using index”。这里也要强调一下不要使用“SELECT \* ”，否则几乎不可能使用到覆盖索引。

【建议】（6）在较长VARCHAR字段,例如VARCHAR(100)上建立索引时，应指定索引长度，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

*  解读：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，若长度为20的索引，区分度会高达90%以上，则可以考虑创建长度例为20的索引，而非全字段索引。例如可以使用SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(lesson\_code, 20)) / COUNT(\*) FROM lesson;来确定lesson\_code字段字符长度为20时文本区分度。

【建议】（7）如果有ORDER BY的场景，请注意利用索引的有序性。ORDER BY最后的字段是联合索引的一部分，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。

*  解读：
 *  假设有查询条件为WHERE a=? and b=? ORDER BY c；存在索引：a\_b\_c，则此时可以利用索引排序；
 *  反例：在查询条件中包含了范围查询，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。

【建议】（8）在where中索引的列不能某个表达式的一部分，也不能是函数的参数

*  解读：即是某列上已经添加了索引，但是若此列成为表达式的一部分、或者是函数的参数，Mysql无法将此列单独解析出来，索引也不会生效。

【建议】 （9）我们在where条件中使用范围查询时，索引最多用于一个范围条件，超过一个则后边的不走索引

*  解读：Mysql能够使用多个范围条件里边的最左边的第一个范围查询，但是后边的范围查询则无法使用。

【建议】 （10）在多个表进行外连接时，表之间的关联字段类型必须完全一致

*  解读：当两个表进行Join时，字段类型若没有完全一致，则加索引也不会生效，这里的完全一致包括但不限于字段类型、字段长度、字符集、collection等等。

# 五、常见索引列建议 #

1、出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列

2、包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好

3、多表join的关联列

# 六、如何选择索引列的顺序 #

建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

1、区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）；

2、尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）；

3、使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。

七、避免建立冗余索引和重复索引

因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。

\*\*重复索引示例：\*\*primary key(id)、index(id)、unique index(id)

\*\*冗余索引示例：\*\*index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

# 八、优先考虑覆盖索引 #

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆盖索引的好处：

*  避免Innodb表进行索引的二次查询
 *  Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。
 *  可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

# 九、索引SET规范 #

**尽量避免使用外键约束**

1、不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引；

2、外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现；

3、外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。

# 十、数据库SQL开发规范 #

## 1、建议使用预编译语句进行数据库操作 ##

预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数，比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。

## 2、不允许使用属性隐式转换 ##

隐式转换会导致索引失效。如：select name,phone from customer where id = ‘111’;

解读：假设我们在手机号列上添加了索引，然后执行下面的SQL会发生什么？explain SELECT user\_name FROM parent WHERE phone=13812345678; 很明显就是索引不生效，会全表扫描。

## 3、充分利用表上已经存在的索引 ##

避免使用双%号的查询条件。

如a like ‘%123%’，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

解读：根据索引的最左前缀原理，%开头的模糊查询无法使用索引，可以使用ES来做检索。

一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。

使用left join或 not exists来优化not in操作

因为not in 也通常会使用索引失效。

## 4、数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑 ##

## 5、程序连接不同的数据库使用不同的账号，禁止跨库查询 ##

1、为数据库迁移和分库分表留出余地

2、降低业务耦合度

3、避免权限过大而产生的安全风险

## 6、禁止使用SELECT \* 必须使用SELECT <字段列表> 查询 ##

原因：

1.  消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
2.  无法使用覆盖索引
3.  可减少表结构变更带来的影响
4.  读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗；

## 7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句 ##

如：insert into values (‘a’,‘b’,‘c’);

应使用insert into t(c1,c2,c3) values (‘a’,‘b’,‘c’);

## 8、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作 ##

通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的原因：

1、子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响；

3、特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；

3、由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

## 9、避免使用JOIN关联太多的表 ##

对于Mysql来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由join\_buffer\_size参数进行设置。

在Mysql中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join\_buffer\_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率Mysql最多允许关联61个表，建议不超过5个。

## 10、减少同数据库的交互次数 ##

数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率

## 11、对应同一列进行or判断时，使用in代替or ##

应尽量避免在WHERE子句中使用or作为连接条件

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。

解读：根据情况可以选择使用UNION ALL来代替OR。

## 12、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

## 13、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'

MySQL规范，设计规范，索引规范，开发规范，操作规范

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