MySQL 数据库设计规范

1. 规范背景与目的

MySQL 数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用 MySQL 数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本规范旨在帮助或指导 RD、QA、OP 等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL 编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。

2. 设计规范

2.1 数据库设计

以下所有规范会按照【高危】、【强制】、【建议】三个级别进行标注，遵守优先级从高到低。

对于不满足【高危】和【强制】两个级别的设计，DBA会强制打回要求修改。

2.1.1 库名

1. 【强制】库的名称必须控制在 32 个字符以内，相关模块的表名与表名之间尽量体现 join 的关系，如 user 表和 user_login 表。
2. 【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名，同一模块使用的表名尽量使用统一前缀。
3. 【强制】一般分库名称命名格式是库通配名_编号，编号从 0 开始递增，比如wenda_001以时间进行分库的名称格式是“库通配名_时间”
4. 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是 utf8 或者 utf8mb4。创建数据库 SQL 举例：CREATEA DATABASE db1 DEFAULT CHARACTER SET UTF8;。

2.1.2 表结构

1. 【强制】表和列的名称必须控制在 32 个字符以内，表名只能使用字母、数字和下划线，一律小写。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。

   说明: 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。

2. 【强制】表名要求模块名强相关，如师资系统采用 ”sz” 作为前缀，渠道系统采用 ”qd” 作为前缀等。

3. 【强制】表名不使用复数名词。 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。

4. 【建议】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。比如: alipay_task / force_project / trade_config

5. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为 utf8 或 utf8mb4。

6. 【强制】创建表时必须显式指定表存储引擎类型，如无特殊需求，一律为 InnoDB。当需要使用除InnoDB / MyISAM / Memory 以外的存储引擎时，必须通过 DBA 审核才能在生产环境中使用。因为 Innodb 表支持事务、行锁、宕机恢复、MVCC 等关系型数据库重要特性，为业界使用最多的 MySQL 存储引擎。而这是其他大多数存储引擎不具备的，因此首推 InnoDB。

7. 【强制】建表必须有 comment。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。

8. 【建议】建表时关于主键：

   • 强制要求主键为 id，类型为 int 或 bigint，且为 auto_increment

   • （可选）标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立 unique key 索引（可参考cdb.teacher表设计）。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致 innodb 内部 page 分裂和大量随机 I/O，性能下降。

9. 【建议】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。

10. 【建议】表中所有字段必须都是NOT NULL属性，业务可以根据需要定义DEFAULT值。因为使用 NULL 值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。

11. 【建议】建议对表里的blob、text等大字段，垂直拆分到其他表里，仅在需要读这些对象的时候才去select。

12. 【建议】反范式设计：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。

    如user_name属性在user_account，user_login_log等表里冗余一份，减少 join 查询

    如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

13. 【强制】中间表用于保留中间结果集，名称必须以tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称必须以bak_开头。中间表和备份表定期清理。

14. 【强制】对于超过 100W 行的大表进行ALTER TABLE，必须经过 DBA 审核，并在业务低峰期执行。因为ALTER TABLE会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。

2.1.3 列数据类型优化

1. 【建议】表中的自增列（auto_increment属性），推荐使用bigint类型。因为无符号int存储范围为-2147483648~2147483647（大约21亿左右），溢出后会导致报错。

2. 【建议】业务中选择性很少的状态status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型节省存储空间。

3. 【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)。

   说明: 任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。 注意: POJO 类中的任何布尔类型的变量，都不要加 is 前缀，所以，需要在设置 从 is_xxx 到 Xxx 的映射关系。数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。

   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。

4. 【建议】业务中 IP 地址字段推荐使用int类型，不推荐用char(15)。因为int只占4字节，可以用如下函数相互转换，而char(15)占用至少15字节。一旦表数据行数到了1亿，那么要多用 1.1G 存储空间。 SQL：select inet_aton('192.168.2.12'); select inet_ntoa(3232236044); PHP: ip2long(‘192.168.2.12’); long2ip(3530427185);

5. 【建议】不推荐使用enum，set。 因为它们浪费空间，且枚举值写死了，变更不方便。推荐使用tinyint或smallint。

6. 【建议】不推荐使用blob，text等类型。它们都比较浪费硬盘和内存空间。在加载表数据时，会读取大字段到内存里从而浪费内存空间，影响系统性能。建议和 PM、RD 沟通，是否真的需要这么大字段。Innodb 中当一行记录超过 8098 字节时，会将该记录中选取最长的一个字段将其 768 字节放在原始 page 里，该字段余下内容放在overflow-page里。不幸的是在compact行格式下，原始page和overflow-page都会加载。

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

8. 【建议】存储金钱的字段，建议用int 或 bigint，程序端乘以 100 和除以 100 进行存取。

9. 【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。

10. 【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。

11. 【建议】时间类型尽量选取timestamp。个人认为使用 datetime 也可以

    理解：因为datetime占用 8 字节，timestamp仅占用 4 字节，但是范围为1970-01-01 00:00:01到2038-01-01 00:00:00。更为高阶的方法，选用int来存储时间，使用 SQL 函数unix_timestamp()和from_unixtime()来进行转换。

12. 【建议】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。

2.1.4 索引设计

1. 【强制】InnoDB 表必须主键为id int/bigint auto_increment, 且主键值禁止被更新。

2. 【建议】主键的名称以“pk_”开头，唯一键以“uk_”或“uq_”开头，普通索引以“idx_”开头，一律使用小写格式，以表名/字段的名称或缩写作为后缀。

3. 【强制】InnoDB 和 MyISAM 存储引擎表，索引类型必须为BTREE；MEMORY 表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。

4. 【强制】单个索引中每个索引记录的长度不能超过 64KB。

5. 【建议】单个表上的索引个数不能超过 7 个。

6. 【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并把区分度最高的字段放在最前面。如列userid的区分度可由select count(distinct userid)计算出来。

7. 【建议】在多表 join 的 SQL 里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样 join 执行效率最高。

8. 【建议】业务量大的情况：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。 说明: 即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

9. 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。对于 MySQL 来说，如果表里已经存在key(a,b)，则key(a)为冗余索引，需要删除。

10. 【强制】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。

    说明: 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。

11. 【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。

    说明: 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。

12. 【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。 说明: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。

13. 【建议】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。

14. 【建议】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。 说明: 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。

    正例: 能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果，extra 列会出现: using index。

15. 【建议】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。 说明: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。 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

16. 【建议】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。

    说明:

    • 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。

    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。

17. 【建议】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=? ，如果 a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即可。

    说明: 存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。

18. 【建议】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

19. 【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。

2.1.5 分库分表、分区表

1. 【建议】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。

   说明: 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。

2. 【强制】分区表的分区字段（partition-key）必须有索引，或者是组合索引的首列。

3. 【强制】单个分区表中的分区（包括子分区）个数不能超过 1024。

4. 【强制】上线前 RD 或者 DBA 必须指定分区表的创建、清理策略。

5. 【强制】访问分区表的 SQL 必须包含分区键。

6. 【建议】单个分区文件不超过 2G，总大小不超过 50G。建议总分区数不超过 20 个。

7. 【强制】对于分区表执行alter table操作，必须在业务低峰期执行。

8. 【强制】采用分库策略的，库的数量不能超过 1024

9. 【强制】采用分表策略的，表的数量不能超过 4096

10. 【建议】单个分表不超过 500W 行，ibd文件大小不超过 2G，这样才能让数据分布式变得性能更佳。

11. 【建议】水平分表尽量用取模方式，日志、报表类数据建议采用日期进行分表。

2.1.6 字符集

1. 【强制】数据库本身库、表、列所有字符集必须保持一致，为utf8或utf8mb4。
2. 【强制】前端程序字符集或者环境变量中的字符集，与数据库、表的字符集必须一致，统一为utf8。

2.1.7 程序层 DAO 设计建议

1. 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。

   说明: 1)增加查询分析器解析成本。2)增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3)无用字 段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。

2. 【建议】新的代码不要用 model，推荐使用手动拼 SQL + 绑定变量传入参数的方式。因为 model 虽然可以使用面向对象的方式操作 db，但是其使用不当很容易造成生成的 SQL 非常复杂，且 model 层自己做的强制类型转换性能较差，最终导致数据库性能下降。

3. 【建议】前端程序连接 MySQL 或者 redis，必须要有连接超时和失败重连机制，且失败重试必须有间隔时间。

4. 【建议】前端程序报错里尽量能够提示 MySQL 或r edis 原生态的报错信息，便于排查错误。

5. 【建议】对于有连接池的前端程序，必须根据业务需要配置初始、最小、最大连接数，超时时间以及连接回收机制，否则会耗尽数据库连接资源，造成线上事故。

6. 【建议】对于 log 或 history 类型的表，随时间增长容易越来越大，因此上线前 RD 或者 DBA 必须建立表数据清理或归档方案。

7. 【建议】在应用程序设计阶段，RD 必须考虑并规避数据库中主从延迟对于业务的影响。尽量避免从库短时延迟（20秒以内）对业务造成影响，建议强制一致性的读开启事务走主库，或更新后过一段时间再去读从库。

8. 【建议】多个并发业务逻辑访问同一块数据（innodb表）时，会在数据库端产生行锁甚至表锁导致并发下降，因此建议更新类 SQL 尽量基于主键去更新。

9. 【建议】业务逻辑之间加锁顺序尽量保持一致，否则会导致死锁。

10. 【建议】对于单表读写比大于10:1的数据行或单个列，可以将热点数据放在缓存里（如 mecache 或 redis），加快访问速度，降低 MySQL 压力。

11. 【强制】POJO 类的布尔属性不能加 is，而数据库字段必须加 is_，要求在 resultMap 中进行 字段与属性之间的映射。 说明:参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在中增加映射，是必须的。 在MyBatis Generator生成的代码中，需要进行对应的修改。

12. 【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需 要定义;反过来，每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。 说明:配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。

13. 【强制】sql.xml 配置参数使用:#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL注入

14. 【强制】iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size) 不推荐使用。

    说明: 其实现方式是在数据库取到 statementName 对应的 SQL 语句的所有记录，再通过 subList 取 start,size 的子集合。

    正例:

    Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    
    map.put("start", start);
    
    map.put("size", size);
    

15. 【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。

    说明:resultClass=”Hashtable”，会置入字段名和属性值，但是值的类型不可控。

16. 【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的日期字段值为当前时间。

17. 【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类，不管是不是自己的目标更新字

    段，都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL 时，不要更新无改动的字段，一是易出错;二是效率低;三是增加 binlog 存储。

18. 【参考】@Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方需 要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。

19. 【参考】中的 compareValue 是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带 上此条件;表示不为空且不为 null 时执行;表示不为 null 值时 执行。

2.1.8 一个规范的建表语句示例

一个较为规范的建表语句为：

CREATE TABLE user (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT ‘用户id’
  `username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
  `email` varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘用户邮箱’,
  `nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
  `avatar` int(11) NOT NULL COMMENT '头像',
  `birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
  `sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
  `short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字',
  `user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
  `user_register_ip` int NOT NULL COMMENT ‘用户注册时的源ip’,
  `create_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户记录创建的时间’,
  `update_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户资料修改的时间’,
  `user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT ‘用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未通过，4为还未提交审核’,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`),
  KEY `idx_username`(`username`),
  KEY `idx_create_time`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息';

2.2 SQL 编写

2.2.1 DML 语句

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。

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

2. 【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。

3. 【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;

4. 【强制】SELECT 语句必须指定具体字段名称，禁止写成*。因为select *会将不该读的数据也从MySQL里读出来，造成网卡压力。且表字段一旦更新，但 model 层没有来得及更新的话，系统会报错。

5. 【强制】使用 ISNULL() 来判断是否为 NULL 值。

   说明: NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。

   • NULL<>NUL L的返回结果是 NULL，而不是 false。
   • NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
   • NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。

6. 【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。

   说明: 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。

7. 【强制】数据订正(特别是删除、修改记录操作)时，要先 select，避免出现误删除，确认

   无误才能执行更新语句。

8. 【强制】insert 语句指定具体字段名称，不要写成insert into t1 values(…)，道理同上。

9. 【建议】insert into…values(XX),(XX),(XX)…。这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很很快，但会引起主从同步延迟。

10. 【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内。因为union all不需要去重，节省数据库资源，提高性能。

11. 【建议】in值列表限制在500以内。例如select… where userid in(….500个以内…)，这么做是为了减少底层扫描，减轻数据库压力从而加速查询。

12. 【建议】事务里批量更新数据需要控制数量，进行必要的sleep，做到少量多次。

13. 【强制】事务涉及的表必须全部是innodb表。否则一旦失败不会全部回滚，且易造成主从库同步终端。

14. 【强制】写入和事务发往主库，只读SQL发往从库。

15. 【强制】除静态表或小表（100行以内），DML语句必须有where条件，且使用索引查找。

16. 【强制】生产环境禁止使用hint，如sql_no_cache，force index，ignore key，straight join等。因为hint是用来强制SQL按照某个执行计划来执行，但随着数据量变化我们无法保证自己当初的预判是正确的，因此我们要相信MySQL优化器！

17. 【强制】where条件里等号左右字段类型必须一致，否则无法利用索引。

18. 【建议】SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE要有WHERE子句，且WHERE子句的条件必需使用索引查找。

19. 【强制】生产数据库中强烈不推荐大表上发生全表扫描，但对于100行以下的静态表可以全表扫描。查询数据量不要超过表行数的25%，否则不会利用索引。

20. 【强制】WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找，必须有其他等值或范围查询条件，否则无法利用索引。

21. 【建议】索引列不要使用函数或表达式，否则无法利用索引。如where length(name)='Admin'或where user_id+2=10023。

22. 【建议】减少使用or语句，可将or语句优化为union，然后在各个where条件上建立索引。如where a=1 or b=2优化为where a=1… union …where b=2, key(a),key(b)。

23. 【建议】分页查询，当limit起点较高时，可先用过滤条件进行过滤。如select a,b,c from t1 limit 10000,20;优化为: select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;。

24. 【建议】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。

25. 【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。

26. 【参考】如果有国际化需要，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。

    说明:

    ​ 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 utf8mb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别

27. 【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。 说明:TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

2.2.2 多表连接

1. 【强制】禁止跨db的join语句。因为这样可以减少模块间耦合，为数据库拆分奠定坚实基础。
2. 【强制】禁止在业务的更新类SQL语句中使用join，比如update t1 join t2…。
3. 【建议】不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用join来代替子查询。
4. 【建议】线上环境，多表join不要超过3个表。
5. 【建议】多表连接查询推荐使用别名，且SELECT列表中要用别名引用字段，数据库.表格式，如select a from db1.table1 alias1 where …。
6. 【建议】在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，来join其他表。

2.2.3 事务

1. 【建议】事务中INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句操作的行数控制在2000以内，以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在500以内。
2. 【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep，一般建议值5-10秒。
3. 【建议】对于有auto_increment属性字段的表的插入操作，并发需要控制在200以内。
4. 【强制】程序设计必须考虑“数据库事务隔离级别”带来的影响，包括脏读、不可重复读和幻读。线上建议事务隔离级别为repeatable-read。
5. 【建议】事务里包含SQL不超过5个（支付业务除外）。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等雪崩问题。
6. 【建议】事务里更新语句尽量基于主键或unique key，如update … where id=XX; 否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。
7. 【建议】尽量把一些典型外部调用移出事务，如调用webservice，访问文件存储等，从而避免事务过长。
8. 【建议】对于MySQL主从延迟严格敏感的select语句，请开启事务强制访问主库。

2.2.4 排序和分组

1. 【建议】减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
2. 【建议】order by、group by、distinct这些SQL尽量利用索引直接检索出排序好的数据。如where a=1 order by可以利用key(a,b)。
3. 【建议】包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

2.2.5 线上禁止使用的SQL语句

1. 【高危】禁用update|delete t1 … where a=XX limit XX; 这种带limit的更新语句。因为会导致主从不一致，导致数据错乱。建议加上order by PK。
2. 【高危】禁止使用关联子查询，如update t1 set … where name in(select name from user where…);效率极其低下。
3. 【强制】禁用procedure、function、trigger、views、event、外键约束。因为他们消耗数据库资源，降低数据库实例可扩展性。推荐都在程序端实现。
4. 【强制】禁用insert into …on duplicate key update…在高并发环境下，会造成主从不一致。
5. 【强制】禁止联表更新语句，如update t1,t2 where t1.id=t2.id…。

3. 范式

• 第一范式：数据库中的表字段都是不可拆分的基本数据项
• 第二范式：在满足第一范式的基础上，数据表中的所有非主键字段必须完全依赖于主键字段，不能部分依赖于主键字段的字段
• 第三范式：在满足第二范式的基础上，不能存在依赖于非主键字段的字段

遵循范式的要求，可以减少冗余，结合外键约束，可以防止添加、删除、修改数据时产生数据的不一致问题。同时也要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，在这个前提下，再尽量减少冗余。

4. ER模型

5. 如何正确设置主键（TODO需要再深入）

三种设置主键的思路：

- 业务字段
- 自增字段
- 手动赋值字段
- 系统生成唯一值

业务字段做主键

在实际中，我们无法预测在项目的整个生命周期中，哪个业务字段会因项目业务需求而有重复，或重复之类的情况出现，如会员卡号、手机号，身份证等不适合作为主键，其次存在索引占用空间大问题。所以建议尽量不要使用业务字段作为主键。

自增字段做主键

如使用自增字段 id 作为主键。如果是一个小项目，只有一个 MySQL 数据库服务器，用自增字段作为主键的办法是可以的。但如果有多个 MySQL 数据库服务器，且每个多可以录入数据，那主键也可能重复。此时可以各个数据库主键的自增规则，如一个数据库主键自增规则为1,3,5,7，另一个为2,4,6,8。

手动赋值字段做主键（该方式不太认可）

取消字段“id”的自增属性，并保存当前最大 id 值，每次查询最大值后加1作为新的主键值。即通过一定的逻辑，确保字段值在全系统的唯一性。

UUID

雪花ID

https://juejin.cn/post/6965510420387856398

参考资料

• MySQL数据库设计规范 (opens new window)
• 《阿里巴巴 Java 开发手册》