本文介绍了MySQL数据库命令规范、数据库基本设计规范、数据库字段设计规范、索引设计规范、常见索引列建议、如何选择索引列的顺序、以及数据库SQL开发规范等。

# 平台规范

# 表名规则

建表规则

  1. 表名及字段名称全部采用小写
  2. 每个表必须设置一个字段作为主键
  3. 表名不能以sys_开头(因为系统平台已经建了sys_)
  4. 强烈建议表名以你系统名称缩写开头,例如:财务系统的所有表名开头为cw_
  5. 强烈建议字段不要使用下划线开头
  6. 日期字段全部采用varchar类型
  7. 如表中无意义的主键,建议采用uuid作为字段名称,类型为32位的varchar

# 特殊字段含义

系统平台中部分字段名称有特殊含义,在建表的时候根据情况采用。

普通表特殊字段

  1. _uid: 代表用户创建数据时的账号,在插入时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 32位
  2. _uidname:代表用户创建数据时的姓名,在插入时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 30位
  3. _oid:代表当前用户创建数据时的部门编号,在插入时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 500位
  4. _oidname:代表用户创建数据时的部门名称,在插入时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 2000位
  5. _time:代表用户创建数据时的时间,在插入时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 20位
  6. _edit_uid:代表用户修改数据时的账号,在修改时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 32位
  7. _edit_uidname:代表用户修改数据时的姓名,在修改时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 30位
  8. _edit_oid:代表当前用户修改数据时的部门编号,在修改时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 500位
  9. _edit_oidname:代表用户修改数据时的部门名称,在修改时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 2000位
  10. _edit_time:代表用户修改数据时的时间,在修改时如果走系统平台通用接口时系统会自动赋值,通常为 varchar 20位

树形表特殊字段含义

  1. _pid: 代表该表为树形结构表,存放父节点的主键字段值,通常为 varchar 32位
  2. _joinXXX:树形结构的XXX字段父节点到根的每级连接(前后包含/分割)

工作流表特殊字段含义

  1. _flowid:代表该表采用了工作流,存放工作流的实例id,通常为 varchar 32位

# 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。
  2. 库名、表名、字段名禁止超过32个字符,须见名知意。
  3. 库名、表名、字段名支持最多64个字符,统一规范、易于辨识以及减少传输量不要超过32。
  4. 库名、表名、字段名禁止使用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)
  5. 临时库、临时表名必须以tmp_为前缀并以日期为后缀。
  6. 备份库、备份表名必须以bak为前缀并以日期为后缀。
  7. 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)。

# 表设计规范

  1. 【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)。
    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。

提示

任何字段如果为非负数,必须是 unsigned。

  1. 【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。
    正例:aliyun_admin,rdc_config,level3_name
    反例:AliyunAdmin,rdcConfig,level_3_name

提示

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。

  1. 【强制】表名不使用复数名词。

提示

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。

  1. 【强制】禁用保留字,如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL 官方保留字。
  2. 【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。

提示

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

  1. 【强制】小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 double。

提示

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。

  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”,表名不能以sys_开头,强烈建议表名以系统名称缩写开头,例如:财务系统的所有表名开头为cw_。 正例:cw_task / cw_project / cw_config
  4. 【推荐】库名与应用名称尽量一致。
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【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。

提示

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。

谨慎使用MySQL分区表。

提示

业务生命周期内,评估单表数据量是否在1000万以内,超出此范围需考虑分库分表可扩展性;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。

  1. 【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
150 岁之内 unsigned tinyint 1
数百岁 unsigned smallint 2 无符号值:0 到 65535
恐龙化石 数千万年 unsigned int 4 无符号值:0 到约 42.9 亿
太阳 约 50 亿年 unsigned bigint 8 无符号值:0 到约 10 的 19 次方
  1. 【强制】所有表必须使用Innodb存储引擎。

提示

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,支持行能锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。

  1. 【强制】数据库和表的字符集统一使用utf8mb4(5.5.3版本以上支持)。

提示

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;

  1. 【强制】所有表和字段都需要添加注释。

提示

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。

  1. 尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度。

提示

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)。

  1. 禁止在表中建立预留字段。

提示

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。

  1. 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据。

提示

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。

  1. 禁止在线上做数据库压力测试。

  2. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库。

# 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。

提示

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。建议: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。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,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。

  1. 避免使用TEXT、BLOB数据类型

提示

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。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。
注意: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。

  1. 避免使用ENUM类型

提示

修改ENUM只需要使用ALTER语句
ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作
禁止使用数值作为ENUM的枚举值

  1. 尽可能把所有列定义为NOT NULL

提示

原因:索引NULL列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间 进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理。

  1. 使用TIMESTAMP存储时间

提示

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。TIMESTAMP使用4字节,DATETIME使用8个字节,同时TIMESTAMP具有自动赋值以及自动更新的特性。

  1. 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

提示

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。

  1. 用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数

提示

浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下,浮点数能够表示更大的数据范围;浮点数的缺点是会引起精度问题
1)将字符转化为数字
2)使用TINYINT来代替ENUM类型
3)字段长度尽量按实际需要进行分配,不要随意分配一个很大的容量

  1. 使用UNSIGNED存储非负整数

提示

同样的字节数,存储的数值范围更大。如tinyint有符号为-128-127,无符号为0-255;INT类型固定占用4个字节存储

  1. 使用INT UNSIGNED存储IPV4。

  2. 使用VARBINARY存储大小写敏感的变长字符串。

  3. 禁止在数据库中存储明文密码。

# 索引设计规范

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。
索引是一把双刃剑,可提高查询效率,但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。

  1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合(强烈建议只用一个字段作为主键),也必须建成唯一索引。

提示

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。

  1. 【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。

提示

即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

  1. 【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。

提示

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。

  1. 【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。

提示

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。

  1. 【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。

  2. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。 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。

提示

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。

  1. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。 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

提示

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。

  1. 【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。 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。

提示

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。

  1. 【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。

提示

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。

  1. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。

  2. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解:
    1)宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
    2)宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
    3)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. 单张表中索引数量不超过5个

提示

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;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。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,会增加MySQL优化器生成执行计划时间,降低查询性能。

  1. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引

提示

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,但远没有使用联合索引的查询方式效率高。

  1. Innodb表必须要有主键

提示

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,不使用多列主键(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。

  1. 单个索引中的字段数不超过5个

提示

对字符串使用前缀索引,前缀索引长度不超过10个字符。 举例:如有一个CHAR(200)列,在前10个字符内,多数值是唯一的,就可不要对整个列进行索引。对前10个字符进行索引能够节省大量索引空间,也可能会使查询更快。

  1. 表主键建议
    1)表必须有主键,不使用更新频繁的列作为主键
    2)尽量不选择字符串列作为主键
    3)不使用UUID、MD5、HASH作为主键
    4)默认使用非空的唯一键
    5)主键建议选择自增或发号器重要的SQL必须被索引:
    SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE条件列ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT的字段多表JOIN的字段

  2. 区分度最大的字段放在索引前面

  3. 核心SQL优先考虑覆盖索引

提示

select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

  1. 避免冗余或重复索引
    合理创建联合索引(避免冗余),index(a,b,c)相当于index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)
    1)索引不是越多越好,按实际需要进行创建,每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间,并降低写操作的性能
    2)不在低基数列上建立索引,例如'性别'
    3)不在索引列进行数学运算和函数运算

  2. 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,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。

  3. 不使用%前导的查询,如like“%xxx”,无法使用索引

  4. 不使用反向查询,如not in / not like

提示

无法使用索引,导致全表扫描,全表扫描导致bufferpool利用降低;

  1. 索引列建议
    1)出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE子句中的列;
    2)包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段;
    3)多表join的关联列
    注意: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

  2. 如何选择索引列的顺序
    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(这样可较少地建立一些索引)。

  3. 避免建立冗余索引和重复索引
    冗余/重复索引会增加查询优化器生成执行计划的时间。
    1)重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
    2)冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

  4. 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:即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:

1)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,在查找到相应的键值后,还需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。
2)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要少得多,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。

# SQL设计规范

  1. 【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。

提示

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

  1. 【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。
  2. 【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;
  3. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。

提示

NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
1) NULL<>NULL 的返回结果是 NULL,而不是 false。
2) NULL=NULL 的返回结果是 NULL,而不是 true。
3) NULL<>1 的返回结果是 NULL,而不是 true。

  1. 【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。
  2. 【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。

提示

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。

  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。

提示

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。

  1. 【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。

提示

TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

  1. 建议使用预编译语句进行数据库操作

提示

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。

  1. 避免数据类型的隐式转换

提示

隐式转换会导致索引失效。

  1. 充分利用表上已经存在的索引
    1)避免使用双%号的查询条件。

提示

如无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的

2)一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

提示

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not in 也通常会使用索引失效。

  1. 数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑

  2. 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

  3. 强烈不建议使用SELECT * ;推荐使用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. 禁止使用不含字段列表的INSERT语句
    举例:insert into values ('a','b','c');
    应使用insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

  5. 避免使用子查询,可把子查询优化为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;
    2)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。

  6. 避免使用JOIN关联太多表
    MySQL最擅长的是单表的主键/二级索引查询,MySQL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,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。
    Join消耗较多的内存,产生临时表;
    如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,但业务生产环境中建议不超过5个。

  7. 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。

  8. 对应同一列进行or判断时,使用in代替or
    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。

  9. 禁止使用order by,rand() 进行随机排序
    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。
    简单来说:order by,rand()会将数据从磁盘中读取,进行排序,会消耗大量的IO和CPU。
    推荐在程序中获取一个随机值,然后从数据库中获取对应的数据。

  10. 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。

  11. 在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION
    1)UNION会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作;
    2)UNION ALL不会再对结果集进行去重操作。

  12. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL
    原因如下:
    1)大SQL:逻辑上比较复杂,需要占用大量CPU进行计算;
    2)MySQL:一个SQL只能使用一个CPU进行计算;
    3)SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。

  13. 避免使用存储过程、触发器、EVENTS等
    1)降低业务耦合度,为分库分表sacleout、sharding留点余地;
    2)该策略可有效规避BUG。

  14. 避免在数据库中进行数学运算
    1)容易将业务逻辑和DB耦合在一起
    2)MySQL不擅长数学运算和逻辑判断
    3)无法使用索引

# 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
    1)大批量操作可能会造成严重的主从延迟。
    主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,会造成主库与从库长时间的延迟情况。
    2)binlog日志为row格式时会产生大量的日志
    大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,一次修改的数据越多,产生的日志量也会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因。
    3)避免产生大事务操作
    大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这会造成表中大批量数据进行锁定,导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能影响很大。尤其是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

  2. 对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
    1)可避免大表修改产生的主从延迟
    2)可避免在对表字段进行修改时进行锁表

提示

生产环境中,对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的缩表操作;
pt-online-schema-change首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。
把原表中新增的数据也复制到新表中,在将所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。 把原来一个DDL操作,分解成多个小批次作业进行,这也是对表进行碎片整理/重组的一个常用方式。

  1. 禁止为程序使用的账号赋予super权限

原因

当MySQL 达到最大连接数限制时,此刻还运行1个有super权限的用户连接,super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

  1. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则程序,使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。

  2. 任何数据库的线上操作,必须走工单。

  3. 禁止在主库上执行统计类的功能查询。

  4. 有大规模市场推广、运营活动必须提前通知DBA进行流量评估。

  5. 对单表的多次alter操作必须合并为一次操作。

  6. 不在MySQL数据库中存放业务逻辑,即可创建存储过程。

  7. 重大项目的数据库方案选型和设计必须提前通知DBA参与。

  8. 数据必须有备份机制和定期的恢复演练。

  9. 不在业务高峰期批量更新、查询数据库。