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数据库基本规范涉及数据库命名规范、数据库索引设计规范、数据库基本设计规范、数据库字段设计规范、数据库SQL开发规范、数据库操作行为规范
数据库命名规范
1、 所有数据库对象名称禁止使用MySQL关键字
2、 所有数据库对象名称必须小写
3、 名称遵循长名称规则，要做到见名识意，最长不超过32位
4、 临时表以tmp_开头，备份表以bak_开头，并均要以时间戳结尾
数据库基本设计规范
1、 所有表必须使用Innodb存储引擎
（5.6以后的默认引擎，支持事务、行级锁、更好的恢复性、高并发下性能更好）
2、 数据库和表的字符集统一使用UTF8
（避免数据库转换产生乱码）
3、 所有表和字段添加注释
（使用comment从句添加表和列的备注）
（从一开始就进行数据字典的维护）
4、 尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内
（500万并不是MySQL数据库的限制）
（限制取决于存储设置和文件系统）
（可以用历史数据归档，分库分表等手段来控制数据量大小）
5、 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）
（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）
6、 尽量做到冷热数据分离，减少表的宽度
（减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率）
（利用更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据）
（经常一起使用的列放在一个表中）
7、 禁止在表中建立预留字段
（预留字段的命名很难做到见名识意）
（预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型）
（对预留字段类型的修改，会对表进行锁定）
8、 禁止在数据库中存储图片，文件等二进制数据
9、 禁止在线上做数据库压力测试
10、 禁止从开发环境，测试环境直接连生产环境数据库
索引设计规范
1、 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
（索引并不是越多越好！索引可以提高效率，同样可以降低效率）
（禁止给表中的每一列都建立单独的索引）
2、 每个Innodb表必须有一个主键
（不使用更新频繁的列主键，不适用多列主键）
（不使用UUID，MD5，HASH，字符串列作为主键）
（主键建议选择使用自增ID值）
3、 常见索引列建议
（SELECT、 UPDATE、 DELETE语句的WHERE从句的列）
（包含在ORDER BY、 GROUP BY、 DISTINCT中的字段）
（多表JOIN的关联列）
4、 如何选择索引列的顺序
（区分度最高的列放在联合索引的最左侧）
（尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧）
（使用最频繁的列放到联合索引的左侧）
5、 避免建立冗余索引和重复索引
（primary key(id)、 index(id)、 unique index(id)）
（index(a,b,c)、 index(a,b)、 index(a)）
6、 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
（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）
7、 尽量避免使用外键
（外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现）
（外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能）
数据库字段设计规范
1、 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）
（INET_ATON('255.255.255.255') = 4294967295）
（INET_NTOA(4294967295) = '255.255.255.255')
（无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间）
（VARCHAR(N)中的N代表的是字符数，而不是字节数）
（使用UTF8存储汉字Varchar(255)=765个字节）
（过大的长度会消耗更多的内存）
2、 避免使用TEXT、 BLOB数据类型
（TinyText、 Text、 MidumText、 LongText）
（建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中）
（TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引）
3、 避免使用ENUM数据类型
（修改ENUM值需要使用ALTER语句）
（ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作）
（禁止使用数值作为ENUM的枚举值）
4、 尽可能把所有列定义为NOT NULL
（索引NULL列需要额外的控件来保存，所以要占更多的空间）
（进行比较和计算时要对NULL值特别的处理）
5、 字符串存储日期型的数据（不正确的做法）
（缺点1：无法用日期函数进行计算和比较）
（缺点2：用字符串存储日期要占更多的空间）
6、 使用TIMESTAMP或DATETIME类型存储时间
（TIMESTAMP 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19 03:14:07）
（TIMESTAMP占用4字节和INT相同，但比INT可读性高）
（超出TIMESTAMP取值范围的使用DATATIME类型）
7、 同财务相关的金额类数据，必须使用decimal类型
（非精确浮点：float，double；精确浮点：decimal）
（Decimal类型为精确浮点数，在计算时不会丢失精度）
（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）
数据库SQL开发规范
1、 建议使用预编译语句进行数据库操作
（只传参数，比传递SQL语句更高效）
（相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率）
2、 避免数据类型的隐式转换
（隐式转换会导致索引失效）
3、 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只能利用到符合索引中的一列进行范围查询）
（使用left join 或 not exists 来优化 not in 操作）
4、 程序连接不同的数据库使用不同的账号，禁止跨库查询
（为数据库迁移和分库分表留出余地）
（降低业务耦合度）
（避免权限过大而产生的安全风险）
5、 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询
（消耗更多的CPU和IO以及网络带宽资源）
6、 禁止使用不含字段列表的INSERT语句
（insert into t values ('a', 'b', 'c')）
（insert into t(c1, c2, c3) values ('a','b','c')）
7、 避免使用子查询，可以先把子查询优化为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）
（消耗过多的CPU及IO资源）
8、 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(join_buffer_size)）
（会产生临时表操作，影响查询效率）
（MySQL最多允许关联61个表，建议不超过5个）
9、 减少同数据库的交互次数
（数据库更适合批处理操作）
（合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率）
（alter table t1 add column c1 int, change column c2 c2 int ...)
10、 使用 in 代替 or
（in的值不要超过500个）
（in 操作可以有效的利用索引）
11、 禁止使用 order by rand() 进行随机排序
（会把表中所有符合条件的数据装载到内存中进行排序）
（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）
12、 WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
（对列进行函数转换或计算会导致无法使用索引）
13、 在明显不会有重复值时使用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 不会再对结果集进行去重操作）
14、 拆分复杂的大SQL为多个小SQL
（MySQL一个SQL只能使用一个CPU进行计算）
（SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率）
数据库操作行为规范
1、 超100万行的批量写操作，要分批多次进行操作
（大批量操作可能会造成严重的主从延迟）
（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）
2、 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。
（对大表使用pt-online-schema-change修改表结构：避免大表修改产生的主从延迟，避免在对表字段修改时进行锁表）
3、 禁止为程序使用的账号赋予super权限
（当达到最大连接数限制时，还允许1个有super权限的用户连接）
（super权限只能留给DBA处理问题的账号使用）
4、 对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则
（程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库）
（程序使用的账号原则上不准有drop权限）