MySQL 規範

資料命名規範

• 所有資料庫物件名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割。
• 所有資料庫物件名稱禁止使用 MySQL 保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）。
• 資料庫物件的命名要能做到見名識意，並且最後不要超過32個字元。
• 臨時庫表必須以 tmp 為字首並以日期為字尾，備份表必須以 bak 為字首並以日期 ( 時間戳 ) 為字尾。
• 所有儲存相同資料的列名和列型別必須一致（一般作為關聯列，如果查詢時關聯列型別不一致會自動進行資料型別隱式轉換，會造成列上的索引失效，導致查詢效率降低）。

資料庫基本設計規範

1、所有表必須使用 InnoDB 儲存引擎

沒有特殊要求（即 InnoDB 無法滿足的功能如：列儲存，儲存空間資料等）的情況下，所有表必須使用 InnoDB 儲存引擎MySQL 5.5 之前預設使用 Myisam，5.6 以後預設的為 InnoDBInnoDB支援事務，支援行級鎖，更好的恢復性，高併發下效能更好。

2、資料庫和表的字符集統一使用 UTF8MB4

相容性更好，統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效。

3、所有表和欄位都需要新增註釋

使用 comment 從句新增表和列的備註 從一開始就進行資料字典的維護。

4、儘量控制單表資料量的大小，建議控制在 500 萬以內

500 萬並不是 MySQL 資料庫的限制，過大會造成修改表結構、備份、恢復都會有很大的問題，可以用歷史資料歸檔（應用於日誌資料），分庫分表（應用於業務資料）等手段來控制資料量大小。

5、謹慎使用 MySQL 分割槽表

分割槽表在物理上表現為多個檔案，在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分割槽鍵，跨分割槽查詢效率可能更低 建議採用物理分表的方式管理大資料。

6、儘量做到冷熱資料分離，減小表的寬度

MySQL 限制每個表最多儲存 4096 列，並且每一行資料的大小不能超過 65535 位元組 減少磁碟 IO，保證熱資料的記憶體快取命中率（表越寬，把表裝載進記憶體緩衝池時所佔用的記憶體也就越大,也會消耗更多的 IO） 更有效的利用快取，避免讀入無用的冷資料 經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）

7、禁止在表中建立預留欄位

預留欄位的命名很難做到見名識義 預留欄位無法確認儲存的資料型別，所以無法選擇合適的型別 對預留欄位型別的修改，會對錶進行鎖定

8、禁止在資料庫中儲存圖片，檔案等大的二進位制資料

通常檔案很大，會短時間內造成資料量快速增長，資料庫進行資料庫讀取時，通常會進行大量的隨機 IO 操作，檔案很大時，IO 操作很耗時 通常儲存於檔案伺服器，資料庫只儲存檔案地址資訊。。

9、禁止線上上做資料庫壓力測試

10、禁止從開發環境，測試環境直接連線生成環境資料庫

資料庫欄位設計規範

1. 優先選擇符合儲存需要的最小的資料型別

原因

列的欄位越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能儲存的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的IO次數也就越多， 索引的效能也就越差

方法

1、將字串轉換成數字型別儲存，如：將IP地址轉換成整形資料

• MySQL 提供了兩個方法來處理 IP 地址
• inet_aton 把ip轉為無符號整型(4-8位)

• inet_ntoa 把整型的ip轉為地址 插入資料前，先用 inet_aton 把 IP 地址轉為整型，可以節省空間。顯示資料時，使用 inet_ntoa 把整型的 IP 地址轉為地址顯示即可。

  2、對於非負型的資料（如自增 ID、整型 IP）來說，要優先使用無符號整型來儲存,因為無符號相對於有符號可以多出一倍的儲存空間。

• SIGNED INT -2147483648~2147483647
• UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字元數，而不是位元組數。使用 UTF8 儲存 255 個漢字 Varchar(255)=765 個位元組。過大的長度會消耗更多的記憶體

2. 避免使用 TEXT、BLOB 資料型別，最常見的TEXT型別可以儲存64k的資料

• 建議把 BLOB 或是TEXT列分離到單獨的擴充套件表中

• MySQL 記憶體臨時表不支援 TEXT、BLOB 這樣的大資料型別，如果查詢中包含這樣的資料，在排序等操作時，就不能使用記憶體臨時表，必須使用磁碟臨時表進行。

• 而且對於這種資料，MySQL 還是要進行二次查詢，會使 SQL 效能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的資料型別。

• 如果一定要使用，建議把 BLOB 或是 TEXT 列分離到單獨的擴充套件表中，查詢時一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的資料時不要對該列進行查詢。

• TEXT 或 BLOB 型別只能使用字首索引

• 因為 MySQL 對索引欄位長度是有限制的，所以 TEXT 型別只能使用字首索引，並且 TEXT 列上是不能有預設值的。

3. 避免使用 ENUM 型別

• 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 語句
• ENUM 型別的 ORDER BY 操作效率低，需要額外操作
• 禁止使用數值作為 ENUM 的列舉值

4. 儘可能把所有列定義為 NOT NULL

原因

• 索引 NULL 列需要額外的空間來儲存，所以要佔用更多的空間。
• 進行比較和計算時要對 NULL 值做特別的處理。

5. 使用 TIMESTAMP（4 個位元組）或 DATETIME 型別（8 個位元組）儲存時間

• TIMESTAMP 儲存的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。
• TIMESTAMP 佔用 4 位元組和 INT 相同，但比 INT 可讀性高，超出 TIMESTAMP 取值範圍的使用 DATETIME 型別儲存。
• 經常會有人用字串儲存日期型的資料（不正確的做法）：
  缺點 1：無法用日期函式進行計算和比較。
  缺點 2：用字串儲存日期要佔用更多的空間。

6. 同財務相關的金額類資料必須使用 decimal 型別

• 非精準浮點：float，double
• 精準浮點：decimal

Decimal 型別為精準浮點數，在計算時不會丟失精度。佔用空間由定義的寬度決定，每 4 個位元組可以儲存 9 位數字，並且小數點要佔用一個位元組。可用於儲存比 bigint 更大的整型資料。

索引設計規範

1. 限制每張表上的索引數量，建議單張表索引不超過 5 個

• 索引並不是越多越好！索引可以提高效率同樣也可以降低效率；索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率。
• 因為 MySQL 最佳化器在選擇如何最佳化查詢時，會根據統一資訊，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個索引都可以用於查詢，就會增加 MySQL 最佳化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢效能

2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引

5.6 版本之前，一個 SQL 只能使用到一個表中的一個索引，5.6 以後，雖然有了合併索引的最佳化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好

3. 每個 InnoDB 表必須有個主鍵

• InnoDB 是一種索引組織表：資料的儲存的邏輯順序和索引的順序是相同的。每個表都可以有多個索引，但是表的儲存順序只能有一種 InnoDB是按照主鍵索引的順序來組織表的。
• 不要使用更新頻繁的列作為主鍵，不適用多列主鍵（相當於聯合索引） 不要使用 UUID、MD5、HASH、字串列作為主鍵（無法保證資料的順序增長）。主鍵建議使用自增 ID 值。

常見索引列建議

• 出現在 SELECT、UPDATE、DELETE 語句的 WHERE 從句中的列。
• 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的欄位。
• 並不要將符合 1 和 2 中的欄位的列都建立一個索引，通常將 1、2 中的欄位建立聯合索引效果更好。
• 多表 JOIN 的關聯列。

如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是：

希望透過索引進行資料查詢，減少隨機 IO，增加查詢效能 ，索引能過濾出越少的資料，則從磁碟中讀入的資料也就越少。

• 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度 = 列中不同值的數量 / 列的總行數）。
• 儘量把欄位長度小的列放在聯合索引的最左側（因為欄位長度越小，一頁能儲存的資料量越大，IO 效能也就越好）。
• 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）。

避免建立冗餘索引和重複索引

• 因為這樣會增加查詢最佳化器生成執行計劃的時間。
• 重複索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
• 冗餘索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a）

優先考慮覆蓋索引

對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。

覆蓋索引

就是包含了所有查詢欄位(where,select,ordery by,group by包含的欄位)的索引

覆蓋索引的好處：

• 避免 InnoDB 表進行索引的二次查詢
• InnoDB 是以聚集索引的順序來儲存的，對於 InnoDB 來說，二級索引在葉子節點中所儲存的是行的主鍵資訊，如果是用二級索引查詢資料的話，在查詢到相應的鍵值後，還要透過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的資料。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的資料，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了 IO 操作，提升了查詢效率。
• 可以把隨機 IO 變成順序 IO 加快查詢效率
• 由於覆蓋索引是按鍵值的順序儲存的，對於 IO 密集型的範圍查詢來說，對比隨機從磁碟讀取每一行的資料 IO 要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁碟的隨機讀取的 IO 轉變成索引查詢的順序 IO。

索引SET規範

• 儘量避免使用外來鍵約束。
• 不建議使用外來鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引。
• 外來鍵可用於保證資料的參照完整性，但建議在業務端實現。
• 外來鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低效能。

資料庫SQL開發規範

1. 建議使用預編譯語句進行資料庫操作

預編譯語句可以重複使用這些計劃，減少 SQL 編譯所需要的時間，還可以解決動態 SQL 所帶來的 SQL 注入的問題 只傳引數，比傳遞 SQL 語句更高效 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。

2. 避免資料型別的隱式轉換

隱式轉換會導致索引失效。如：
select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已經存在的索引

• 避免使用雙 % 號的查詢條件。
• 如a like '%123%'，（如果無前置 %，只有後置 %，是可以用到列上的索引的）
• 一個 SQL 只能利用到複合索引中的一列進行範圍查詢
• 如：有 a,b,c 列的聯合索引，在查詢條件中有 a 列的範圍查詢，則在 b,c 列上的索引將不會被用到，在定義聯合索引時，如果a列要用到範圍查詢的話，就要把 a 列放到聯合索引的右側。
• 使用 left join 或 not exists 來最佳化 not in 操作， 因為 not in 也通常會使用索引失效。

4. 資料庫設計時，應該要對以後擴充套件進行考慮

5. 程式連線不同的資料庫使用不同的賬號，禁止跨庫查詢

• 為資料庫遷移和分庫分表留出餘地
• 降低業務耦合度
• 避免許可權過大而產生的安全風險

6. 禁止使用 SELECT * 必須使用 SELECT <欄位列表> 查詢

• 消耗更多的 CPU 和 IO 以網路頻寬資源
• 無法使用覆蓋索引
• 可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含欄位列表的 INSERT 語句

如：

insert into values ('a','b','c'); 

應使用：

insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查詢，可以把子查詢最佳化為 JOIN 操作

• 通常子查詢在 in 子句中，且子查詢中為簡單 SQL ( 不包含 union、group by、order by、limit 從句 ) 時，才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行最佳化。

子查詢效能差的原因：

1. 子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被儲存到臨時表中，不論是記憶體臨時表還是磁碟臨時表都不會存在索引，所以查詢效能會受到一定的影響。
2. 特別是對於返回結果集比較大的子查詢，其對查詢效能的影響也就越大。
3. 由於子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的 CPU 和 IO 資源，產生大量的慢查詢。

9. 避免使用 JOIN 關聯太多的表

• 對於 MySQL 來說，是存在關聯快取的，快取的大小可以由 join_buffer_size 引數進行設定。
• 在 MySQL 中，對於同一個 SQL 多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯快取，如果在一個 SQL 中關聯的表越多，所佔用的記憶體也就越大。
• 如果程式中大量的使用了多表關聯的操作，同時 join_buffer_size 設定的也不合理的情況下，就容易造成伺服器記憶體溢位的情況，就會影響到伺服器資料庫效能的穩定性。
• 同時對於關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率 MySQL 最多允許關聯 61 個表，建議不超過 5 個。

10. 減少同資料庫的互動次數

資料庫更適合處理批次操作 合併多個相同的操作到一起，可以提高處理效率

11. 對應同一列進行 or 判斷時，使用 in 代替 or

In 的值不要超過 500 個， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多數情況下很少能利用到索引。

12. 禁止使用 order by rand() 進行隨機排序

• 會把表中所有符合條件的資料裝載到記憶體中，然後在記憶體中對所有資料根據隨機生成的值進行排序，並且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的資料集非常大，就會消耗大量的 CPU 和 IO 及記憶體資源。
• 推薦在程式中獲取一個隨機值，然後從資料庫中獲取資料的方式。

13. WHERE從句中禁止對列進行函式轉換和計算

對列進行函式轉換或計算時會導致無法使用索引。
不推薦

where date(create_time)='20190101'

推薦

where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14. 在明顯不會有重複值時使用 UNION ALL 而不是 UNION

• UNION 會把兩個結果集的所有資料放到臨時表中後再進行去重操作。
• UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作。

15. 拆分複雜的大 SQL 為多個小 SQL

• 大 SQL：邏輯上比較複雜，需要佔用大量 CPU 進行計算的SQL 。
• MySQL：一個 SQL 只能使用一個 CPU 進行計算。
• SQL 拆分後可以透過並行執行來提高處理效率。

資料庫操作行為規範

1. 超 100 萬行的批次寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作

• 大批次操作可能會造成嚴重的主從延遲
• 主從環境中，大批次操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批次的寫操作一般都需要執行一定長的時間，而只有當主庫上執行完成後，才會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況
• Binlog 日誌為 row 格式時會產生大量的日誌
• 大批次寫操作會產生大量日誌，特別是對於 row 格式二進位制資料而言，由於在 row 格式中會記錄每一行資料的修改，我們一次修改的資料越多，產生的日誌量也就會越多，日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因。

避免產生大事務操作

• 大批次修改資料，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批次資料進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對 MySQL 的效能產生非常大的影響。
• 特別是長時間的阻塞會佔滿所有資料庫的可用連線，這會使生產環境中的其他應用無法連線到資料庫，因此一定要注意大批次寫操作要進行分批。

2. 對於大表使用 pt-online-schema-change 修改表結構

• 避免大表修改產生的主從延遲
• 避免在對錶欄位進行修改時進行鎖表
• 對大表資料結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的。
• pt-online-schema-change 它會首先建立一個與原表結構相同的新表，並且在新表上進行表結構的修改，然後再把原表中的資料複製到新表中，並在原表中增加一些觸發器。
• 把原表中新增的資料也複製到新表中，在行所有資料複製完成之後，把新表命名成原表，並把原來的表刪除掉,把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行。

3. 禁止為程式使用的賬號賦予 super 許可權

當達到最大連線數限制時，還執行 1個 有 super 許可權的使用者連線 super 許可權只能留給 DBA 處理問題的賬號使用。

4. 對於程式連線資料庫賬號，遵循許可權最小原則

程式使用資料庫賬號只能在一個 DB 下使用，不準跨庫 程式使用的賬號原則上不準有 drop 許可權。

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