数据库设计和研发规范

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一.  基础规范
% Q" T# Y! f% w, B7 S所有表都需要添加注释
使用comment从句添加表和列的备注，从一开始就做好数据字典维护。
单表数据量建议控制在500万以内
过大会给备份和恢复带来困难，可用历史数据归档（用于日志数据），分库分表（用于业务数据）等手段来控制数据量大小。
不在数据库中存储图、文件等二进制数据
  A% c# n: h. F图或文件IO操作耗时，通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。
尽量冷热数据分离，减小表的宽度
* I3 }1 l! B3 q! r0 U. e5 [1 n把不常用且占宽大的字段从热表中分离可独立存储，每一行数据大小不超过65535字节。
* H9 ^% M7 w; A! t2 B/ g7 b禁止测试、开发环境直连线上数据库
二、命名规范
库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割
MySQL配置参数lower_case_table_names=1，即库表名以小写存储，大小写不敏感。如果是0，则库表名以实际情况存储，大小写敏感；如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。
库名、表名、字段名不要超过32个字符，需见名知意易于辨识
库名、表名、字段名支持最多64个字符，但为了减少传输量，禁止超过32个字符。
0 \  ^, t' c, \库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留字
% f9 O. w  u9 ^  r, Q- y当库名、表名、字段名等含有保留字时，SQL语句必须用反引号引用属性名称，这将使SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义变得非常复杂。
备份库、表必须以bak为前缀，并以日期为后缀
形如：bak_user_account_20190313
( [# _- S0 M2 e9 n2 v- Y索引的命名
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。
& b1 c: z9 X. u0 _- P5 o4 H
三、字段设计规范
优先选择符合存储需要的最小的数据类型
列的字段类型越大，建立索引占据的空间就越大，使得一个页中的索引越少，IO次数增加，影响性能，能用int的就不用char或者varchar，能用tinyint的就不用int。状态status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型节省存储空间；使用 UNSIGNED 存储非负数值；使用tinyint来代替 enum和boolean；存储 ip 最好用 int存储而非 char(15)。
不推荐使用blob，text等类型
9 r3 Y+ H( e3 Xblob，text是为了存储极大的字符串而设计的数据类型，采用二进制与字符串方式存储，该数据类型不能设置默认值、不便于排序、不便于建立索引，varchar的性能会比text高很多，如果非要使用，建议将这种数据分离到单独的拓展表中。
禁止使用字符串来存储日期型数据
1 _: E# V8 r# h0 d. }, j& d一是无法使用日期函数计算比较，二是因为字符串存储要占更多的内存空间，datetime占8字节，timestamp是以int存储，占4字节。
用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数
9 N. _! Y/ W/ B& Y3 c3 ^Decimal类型为精准浮点数，float 和 double 都有精度损失的问题，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。
' z/ A9 P6 z$ r, D  @" W8 X9 t必须把字段定义为NOT NULL并设默认值
一是NULL需要更多的存储空间，二是NULL的列可能索引实效，三是NULL只能采用IS NULL或者IS NOT NULL，而在=/!=/in/not in时有大坑。
! L0 ~' |3 O- D1 h8 d# H使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数
) P8 I" R9 g* X* l一是牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86，二是varchar可以模糊查询，例如like ‘138%’
: V7 n, m! O) y: s" l6 P根据业务区分使用char/varchar
4 O9 ?' F% o- M( |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。
禁止在数据库中存储明文密码，把密码加密后存储
0 q* j- j1 L  J* X尽量不使用外键
  |/ H! E3 n5 @  s$ ]& x建议在应用层实现外键的逻辑， 外键与级联更新不适合高并发场景，降低插入性能，大并发下容易产生死锁。
核心表必须有行数据的创建时间和最后更新时间
核心表（如用户表，金钱相关的表）必须有行数据的创建时间字段create_time和最后更新时间字段update_time，便于查问题。
. ?+ b& y3 j& E1 Y% c
四、索引设计规范
MySQL的查询速度依赖良好的索引设计，因此索引对于高性能至关重要，合理的索引会加快查询速度，不合理的索引会降低速度。
1 D5 b4 i3 w( \- e0 r! N索引其实就是一种数据结构（哈希表、树等），不同类型的索引有着不同的数据结构和功能。
索引的作用是加速查询速度，维护数据的约束性（完整性、一致性）。对于加速查询，使用索引不一定是最好的选择，小表就直接全表扫描，中到大表就建索引，超大表就分区分表，要做好索引带来的好处和维护索引的成本之间的权衡。
单表的索引数建议不超过 5 个，单个索引中的字段数建议不超过 5 个
! H* }# r/ N; o太多就起不到过滤作用了，索引也占空间，管理也耗资源。
# C+ Z' @0 y: w# y+ v对字符串使用前缀索引，前缀索引长度不超过8个字符
不要索引blob/text等字段，不要索引大型字段，这样做会让索引占用太多的存储空间。
* }8 v( b9 P7 `( @1 s" M5 m前缀索引就是对文本的前几个字符建立索引，前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)
重要的SQL必须被索引，核心SQL优先考虑覆盖索引
1 U1 K2 G! }/ ^+ G# |( aUPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列；ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 的字段；多表 JOIN 的字段。覆盖索引可以避免Innodb表进行索引的二次查询，把随机IO变成顺序IO，加快查询效率。
6 ?3 `% U! l9 s7 {联合索引区分度最大的字段放在前面
选择筛选性更优的字段放在最前面，比如userid，carid等，type，status等筛选性一般不建议放在最前面。索引根据左前缀原则，当建立一个联合索引(a,b,c)，则查询条件里面只有包含(a)或(a,b)或(a,b,c)的时候才能走索引，(a,c)作为条件的时候只能使用到a列索引，所以这个时候要确定a的返回列一定不能太多，不然语句设计就不合理，(b,c)则不能走索引。
3 W) w, p/ q/ G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
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。
InnoDB 和 MyISAM 存储引擎表，索引类型必须为BTREE
9 ]$ O7 z! k* j- V! u" C3 i2 |! DMEMORY表可以根据需要选择 HASH 或者 BTREE 类型索引。
MYSQL 中索引的限制
MYISAM 存储引擎索引长度的总和不能超过 1000 字节
BLOB 和 TEXT 类型的列只能创建前缀索引
, `4 {' H; }, ~使用不等于 (!= 或者 <>) 的时候, MYSQL 无法使用索引
过滤字段使用函数运算 (如 abs (column)) 后, MYSQL无法使用索引
& X  u+ m) i% {! ljoin语句中join条件字段类型不一致的时候MYSQL无法使用索引
, M& I5 \5 M6 F2 j# b9 x. }" R5 k5 `使用 LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始 (如 ‘%abc…’)时, MYSQL无法使用索引
; t* }: c2 V9 L: D使用非等值查询的时候, MYSQL无法使用 Hash 索引。

五、SQL查询规范
按需索取拒绝 select *
无法索引覆盖，回表操作，IO增加；额外的内存负担，大量冷数据灌入innodb_buffer_pool_size，降低查询命中率；额外的网络传输开销。
" F; n+ p: A! h9 |% R超过三个表禁止 join
) y  n# h: o% b& o; c' P需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段有索引。
: O) q4 o: w. s4 c涉及到复杂sql时，须用explain检验索引设计
0 H8 n8 p: F& X3 ~( E/ ^1 D  {对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or
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。
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。
WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
' j: S$ u! e1 R3 q对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
count(列名)或 count(常量) 替代不了 count(*)
5 ?6 Y! ~. E8 bcount(*)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，
. y2 U" M6 l6 i, \( ]. Ocount(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
" |6 f# J/ \+ u( q; Z不要使用UNION，推荐使用UNION ALL
$ a0 Y2 w8 g3 ~3 d0 \7 x因为union all不需要去重，节省数据库资源，提高性能，另外子句个数限制在5个以内。
禁止使用 order by rand() 进行随机排序
+ Z4 A% o6 c; T; e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。
不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决
2 k# p" [, R- L) K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；而且外键影响数据库的插入速度。
# ^' A5 _0 E/ j. n4 ~- {使用合理的分页方式以提高分页效率
" t% A' C% W, x, N. m  u1 `7 ~1 \+ |不推荐 SELECT * FROM table ORDER BY TIME DESC LIMIT 10000，10;
, O: G8 j0 A& G3 D8 @4 ~原因：会导致大量的io，因为MySQL使用的是提前读取策略
7 }/ m: h( L, O2 l$ E9 M推荐：SELECT * FROM table WHERE TIME < last_TIME ORDER BY TIME DESC LIMIT 10.
/ Z9 G6 D. [# I0 _" rSELECT * FROM table inner JOIN (SELECT id FROM table ORDER BY TIME LIMIT 10000，10) as t USING(id)

6 V: o, I" E: M

muzitongxue

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

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选择筛选性更优的字段要放在最前面

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varchar的性能比text高很多