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MySQL数据库开发规范知识点速查

linxinzhe

发布于 2018-04-16 02:56:19

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数据库设计规范

命名规范
基本设计规范
索引设计规范
字段设计规范
SQL开发规范
操作行为规范

命名规范

对象名称使用小写字母并用下划线分割
禁止使用MySQL保留关键字
见名识义，最好不超过32个字符。例如：用户数据库，mcuserdb（公司+user+db），用户表，useraccount
临时表，以tmp为前缀，以日期为后缀
备份表，以bak为前缀，以日期为后缀
存储相同数据的列名和列类型必须一致（关联列类型相同用索引高效）

基本设计规范

所有表用Innodb存储引擎
- 支持事务
- 行级锁
- 更好的恢复性
- 高并发的性能更好
数据库和表的字符集统一使用UTF-8，统一可避免乱码
所有表和字段添加注释（ COMMENT从句）
尽量控制单表数据量，建议控制在500万以内。（不是MySQL的限制，是经验值）
- 处理方式：历史数据归档、分库分表
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
- 问题：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
尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
- 限制：一个表最多4096列
- 减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率
- 利用更有效的缓存，避免读入无用的冷数据
- 建议：经常一起用的列放在一个表中
禁止在表中建预留字段
- 无法见名识义
- 无法确定数据类型
- MySQL修改预留字段比增加还麻烦，涉及对表的锁定
禁止在数据库中存储图片，文件等二进制数据
禁止在线上做数据库压力测试
禁止从开发或测试环境直接连接生产环境数据库

索引设计规范

限制每张表的索引数量，建议单表索引不超过5个
- 索引增加查询效率，但是降低插入和更新效率
- 禁止给每一列都建立单独的索引
每个Innodb表必须有一个主键
- 不使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键，因为更新后就涉及对索引顺序的修改，频繁更新会导致频繁调整，导致降低性能
- 不使用UUID，md5，hash字符串作为主键，因为这类哈希不保证插入时递增的特性
- 建议：使用自增ID值
在哪建立索引？
- 在 SELECT, UPDATE, DELETE语句中的WHERE从句中的常出现的列
- 在 ORDER BY, GROUP BY, DISTINCT中的字段
- 多表JOIN的关联列
建立索引的顺序？
- 区分度差不多的情况下，尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左边
- 两者还差不多的情况下，使用最频繁的列放在联合索引的左侧
- 区分度最高的列放在联合索引的最左侧。区分度计算：Selectivity = Distinct Values / Total Number Rows，区分度最大的就是主键（区分度为1）
避免建立冗余索引和重复索引
- 重复索引例子： primary key(id),index(id),unique index(id)这三个就重复建立id的索引了
- 冗余索引例子： index(a,b,c),index(a,b),index(a)对于a来说就重复建立了。
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
- 覆盖索引：包含了所有查询字段的索引
- 避免Innodb表进行索引的二次查找
- 可以把随机IO变为顺序IO加快查询效率
尽量避免使用外键
- 外键是用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现。
- MySQL外键会建立索引
- 不建议使用外键约束
- 表与表之间的关联键建立索引是必须的
- 外键会影响父表和子表的写操作而降低性能（检查约束导致的）

字段设计规范

优先选择符合存储需要的最小的数据类型
- 将字符串转化为数字类型存储
- 非负的用无符号整形
- VARCHAR(N)的N代表是字符数，不是字节数，使用UTF-8存储汉字 VARCHAR(255)=765个字节
- 过大的长度会消耗更多的内存
避免使用 TEXT、 BLOB数据类型
避免使用 ENUM数据类型
- 修改 ENUM值会导致表结构的修改
- ENUM的 ORDER BY需要额外操作，效率低
- 禁止使用数值作为ENUM的枚举值
尽可能把所有列定义为 NOT NULL
- 索引 NULL列需要额外空间，占用更多空间
使用 TIMESTAMP或 DATETIME类型存储时间。不要用字符串存储日期类型（无法利用内置日期函数而且占用更多空间）
涉及财务的金额，必须用 DECIMAL类型
- 精确浮点，计算不会丢失精度
- 占用空间由定义的宽度决定
- 可用于存储比 BIGINT更大的整数数据

SQL开发规范

建议使用预编译语句进行数据库操作
- 只传参数，多次使用，执行更快
- 可避免动态SQL注入问题
避免数据类型的隐式转换
- 会导致索引失效
合理利用存在索引，而不是盲目增加索引
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%'
- 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
- 使用 LEFT JOIN 或 NOT EXISTS 来优 NOT IN操作（可能导致索引失效）
禁止跨库查询，程序连接不同的数据库使用不同的账号
- 为数据库迁移和分库分表留出余地
- 降低业务耦合度
- 避免安全风险
禁止使用 SELECT*，需要用 SELECT<字段列表>查询
- *返回不需要的字段
- 无法使用覆盖索引
禁止使用不含字段列表的INSERT语句
- 禁止这种 INSERT INTO t VALUES('a','b','c')应该带上 INSERT INTO t(c1,c2,c3)VALUES('a','b','c')
避免使用子查询，可以把子查询优化为 JOIN操作
- 子查询的结果集无法使用索引
- 子查询会产生临时表操作，如果子查询数据量大则严重影响效率
避免使用 JOIN关联太多的表
- 每 JOIN一个表会多占用一部分内存（joinbuffersize）
- 会产生临时表，影响查询效率
- MySQL最多允许关联61个表，建议不超过5个
减少同数据库的交互次数
- 数据库更适合处理批量操作
- 合并多个操作，可以提高处理效率
使用 IN代替 OR
- IN的值不超过500个
- IN的操作可以有效的利用索引
禁止使用 ORDER BY rand()进行随机排序
- 会加载到内存再排序，消耗大量CPU和IO和内存
- 建议：在程序中生成随机值，再获取数据
禁止在 WHERE从句中队列进行函数转换和计算
- 导致无法使用索引
明显不会有重复值的用 UNION ALL而不是 UNION
- UNION会把所有数据放到临时表中后再进行去重操作
- UNION ALL则不会做去重操作
拆分复杂的大SQL为多个小SQL
- 一个SQL只用一个CPU计算
- 拆分后可以并行执行

操作行为规范

超过100万行的批量写操作，要分批多次进行操作
- 注意之前提到的尽量合并操作是针对查询
- 大批量的可能会造成主从延迟
- binlog日志为row格式时会产生大量的日志
- 避免产生大事务操作，造成锁定和大堵塞。
对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作。尤其是生产环境，是不能忍受的。
对于大表使用pt-online-schema-change（PERCONA公司的工具）修改表结构
- 复制出一个新表，再修改新表为原表名称
- 避免主从延迟
- 避免修改时的锁表
禁止程序使用super权限的账号
- super可以在达到最大连接限制连上用户，但是只能有一个super账号连接，应该交给DBA处理问题用，不应被程序占用
数据库账号遵循权限最小原则
- 只需要查询就别给其他操作权限
- 数据库账号只能在同一个DB下使用，不允许跨库
- 程序的账号原则上不允许有drop权限