[TOC] ## 基礎規范 1. 必須使用InnoDB存儲引擎 說明：支持事務、行級鎖、并發性能更好、CPU及內存緩存頁優化使得資源利用率更高 2. 必須使用 utf8mb4 字符集 說明：萬國碼，無需轉碼，無亂碼風險，節省空間 3. 數據表、數據字段必須加入中文注釋 4. 禁止使用存儲過程、視圖、觸發器、Event 說明：高并發大數據的互聯網業務，架構設計思路是“**解放數據庫CPU，將計算轉移到服務層**”，并發量大的情況下，這些功能很可能將數據庫拖死，業務邏輯放到服務層具備更好的擴展性，能夠輕易實現“增機器就加性能”。數據庫擅長存儲與索引，CPU計算還是上移吧 5. 只允許使用內網域名，而不是ip連接數據庫 ## 命名規范 ### 數據庫 1. 線上環境、開發環境、測試環境數據庫內網域名遵循命名規范 ``` 業務名稱：xxx 線上環境：dj.xxx.db 開發環境：dj.xxx.rdb 測試環境：dj.xxx.tdb 從庫在名稱后加-s標識，備庫在名稱后加-ss標識 線上從庫：dj.xxx-s.db 線上備庫：dj.xxx-sss.db ``` 3. 庫名、表名、字段名：小寫，下劃線風格，不超過32個字符，必須見名知意，禁止拼音英文混用 4. 表名`t_xxx`，非唯一索引名`idx_xxx`，唯一索引名`uniq_xxx` ### 用戶命名規范 1. 生產使用的用戶命名格式為 code_應用 2. 只讀用戶命名規則為 read_應用 ## 表設計規范 1. 單實例表數目必須小于500 2. 單表列數目必須小于30 3. 表必須有主鍵，例如自增主鍵 4. 主鍵需遞增 **數據行寫入可以提高插入性能**，可以避免page分裂，減少表碎片提升空間和內存的使用 5. 主鍵要選擇較短的數據類型 Innodb引擎普通索引都會保存主鍵的值，較短的數據類型可以有效的減少索引的磁盤空間，提高索引的緩存效率 6. 無主鍵的表刪除，在row模式的主從架構，會導致備庫夯住 7. 禁止使用外鍵，如果有外鍵完整性約束，需要應用程序控制 說明：外鍵會導致表與表之間耦合，update與delete操作都會涉及相關聯的表，十分影響sql 的性能，甚至會造成死鎖。高并發情況下容易造成數據庫性能，大數據高并發業務場景數據庫使用以性能優先 8. 禁止使用復雜數據類型(數組,自定義等)，Json類型的使用視情況而定 9. 需要join的字段(連接鍵)，數據類型必須保持絕對一致，避免隱式轉換。比如關聯的字段都是int類型 10. TEXT字段作為大體量文本存儲，必須放在獨立的表中 , 用PK與主表關聯。如無特殊需要，禁止使用TEXT、BLOB字段 11. 需要定期刪除(或者轉移)過期數據的表，通過分表解決，我們的做法是按照2/8法則將操作頻率較低的歷史數據遷移到歷史表中，按照時間或者Id做切割點。 ## 字段設計規范 1. 必須把字段定義為NOT NULL并且提供默認值 1. null的列使索引/索引統計/值比較都更加復雜，對MySQL來說更難優化 2. null 這種類型MySQL內部需要進行特殊處理，增加數據庫處理記錄的復雜性；同等條件下，表中有較多空字段的時候，數據庫的處理性能會降低很多 3. null值需要更多的存儲空，無論是表還是索引中每行中的null的列都需要額外的空間來標識 4. 對null 的處理時候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in這些操作符號。如：where name!=’shenjian’，如果存在name為null值的記錄，查詢結果就不會包含name為null值的記錄 2. 禁止使用TEXT、BLOB類型 說明：會浪費更多的磁盤和內存空間，非必要的大量的大字段查詢會淘汰掉熱數據，導致內存命中率急劇降低，影響數據庫性能 3. 禁止使用小數存儲貨幣 說明：使用整數吧，小數容易導致錢對不上 4. 必須使用varchar(20)存儲手機號 1. 涉及到區號或者國家代號，可能出現+-() 2. 手機號會去做數學運算么？ 3. varchar可以支持模糊查詢，例如：like“138%” 5. 禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替 1. 增加新的ENUM值要做DDL操作 2. ENUM的內部實際存儲就是整數，你以為自己定義的是字符串？ 6. DATETIME：所有需要精確到時間(時分秒)的字段均使用DATETIME,不要使用TIMESTAMP類型 1. 對于TIMESTAMP，它把寫入的時間從當前時區轉化為UTC（世界標準時間）進行存儲。查詢時，將其又轉化為客戶端當前時區進行返回。 2. 而對于DATETIME，不做任何改變，基本上是原樣輸入和輸出 3. 但是特殊情況，對于跨時區的業務，TIMESTAMP更為合適 7. TEXT 僅僅當字符數量可能超過20000個的時候,才可以使用TEXT類型來存放字符類數據 所有使用TEXT類型的字段必須和原表進行分拆，與原表主鍵單獨組成另外一個表進行存放，與大文本字段的隔離 8. 對于精確浮點型數據存儲，需要使用DECIMAL，嚴禁使用FLOAT和DOUBLE ## 索引設計規范 1. 單表索引建議控制在5個以內 2. 單索引字段數不允許超過5個 3. 字段超過5個時，實際已經起不到有效過濾數據的作用了 4. **禁止**在更新十分頻繁、區分度不高的屬性上建立索引(如性別),索引區分度小于0.2 1. 更新會變更B+樹，更新頻繁的字段建立索引會大大降低數據庫性能 2. “性別”這種區分度不大的屬性，建立索引是沒有什么意義的，不能有效過濾數據，性能與全表掃描類似 4. 建立組合索引，必須把區分度高的字段放在前面 說明：能夠更加有效的過濾數據 ## SQL使用規范 1. 禁止使用SELECT *，只獲取必要的字段，需要顯示說明列屬性 1. 讀取不需要的列會增加CPU、IO、NET消耗 2. 不能有效的利用覆蓋索引 3. 使用SELECT * 容易在增加或者刪除字段后出現程序BUG 3. 禁止使用 INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必須顯示指定插入的列屬性,容易在增加或者刪除字段后出現程序BUG 2. 禁止使用屬性隱式轉換 說明： `SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678` 會導致全表掃描，而不能命中phone索引 3. 禁止在 WHERE 條件的屬性上使用函數或者表達式 說明：`SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' `會導致全表掃描 正確的寫法是：`SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')` 4. 禁止負向查詢，以及%開頭的模糊查詢 1. 負向查詢條件：`NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE`等，會導致全表掃描 2. %開頭的模糊查詢，會導致全表掃描 5. 禁止大表使用JOIN查詢，禁止大表使用子查詢 說明：會產生**臨時表**，消耗較多內存與CPU，極大影響數據庫性能 6. 禁止使用OR條件，必須改為IN查詢 說明：舊版本Mysql的OR查詢是不能命中索引的，即使能命中索引，為何要讓數據庫耗費更多的CPU幫助實施查詢優化呢？ 7. 應用程序必須捕獲SQL異常，并有相應處理