Mysql - 设计规范

男娘i 2022-12-13 04:19 144阅读 0赞

## 一、数据库命名规范 ##

1.  所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线表示，因为默认情况下，`mysql` 对大小写敏感， `mysql` 数据库本质上是 `linux` 系统下的一个文件，而 `linux` 系统是大小写敏感的。
2.  所有数据库对象名称禁止使用 `mysql` 保留关键字。
3.  数据库对象的命名要能做到见名知意，并且最好不要超过 `32` 个字符。太长不方便使用，并且会在传输时增加网络开销。
4.  临时表必须以 `tmp_` 为前缀并以日期为后缀。
5.  备份表必须以 `bak_` 为前缀并以日期为后缀。
6.  所有存储相同数据的列名和列类型必须一致，比如 `user` 表中的 `id` 和 `order` 表中的 `user_id`。

## 二、数据库基本设计规范 ##

1.  所有表必须使用 `Innodb` 存储引擎，极少数特殊业务需求除外，`Innodb` 引擎是 `5.6` 之后的默认存储引擎，`mysql 5.5` 之前使用 `Myisam(默认存储引擎)`，`Innodb` 优点：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 `UTF-8`，如果要存储一些如表情符号的，还需使用 `UTF-8` 的拓展字符集，数据库，表，字段字符集一定要统一，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，在 `mysql` 中 `UTF-8` 字符集，汉字占 `3` 字节，`ASCII` 码占 `1` 字节。
3.  所有表和字段都需要添加注释，良好的注释能大大减少时间成本。
4.  从一开始就进行数据字典的维护 ，即数据库说明文档。
5.  尽量控制单表数据量大小，建议控制在 `500` 万以内，虽然 `500` 万并不是 `mysql` 的数据库限制，但是会给修改表结构，备份，恢复带来很大困难。单表可存储数据量大小取决于存储设置和文件系统，想减少单表数据量：历史数据归档(常见于日志表)，分库分表(常见于业务表)，分区表，建议不要使用 `mysql` 分区表，因为分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表。如果一定要分区，请谨慎选择分区键，跨分区查询效率比查询大数据量的单表查询效率更低，建议采物理分表的方式管理大数据，但是对应用程序的开发要求和复杂度更高。
6.  尽量做到冷热数据分离，减少表的宽度(字段数) ，减少磁盘 `IO`，保证热数据的内存缓存命中率，更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据，这样的话，就要对表的列进行拆分，将经常使用的列放到一个表中，可以避免过多的关联操作，也可以提高查询性能。
7.  禁止在表中建立预留字段 ，预留字段很难做到见名知义，预留字段无法确定存储的数据类型，后期如果修改字段类型，会对全表锁定，严重影响数据库的并发性，对目前 `mysql` 来说，修改一个字段的成本要远远大于增加一个字段的成本。
8.  禁止在数据库中存储图片，文件等二级制数据，这类数据如果要存，就得使用 `blog` 或者 `text` 这样的大字段加以存储，会影响数据库的性能，文件这种通常所占数据容量很大，会在短时间内造成数据库文件的快速增长，而数据库在读取数据时，会进行大量的随机 `IO` 操作，如果数据文件过大，`IO` 操作会非常耗时，从而影响数据库性能。正确做法是将这类数据存储在文件服务器中，而数据库只存储地址信息。
9.  禁止在线上做数据库压力测试，会对正常业务造成影响，也会产生很多垃圾数据，建议建立专门的压力测试数据库，进行测试，然后对比测试服务器和线上服务器的硬件环境，评估线上数据库的性能。
10. 禁止从开发环境，测试环境直连生产环境数据库。

## 三、索引设计规范 ##

> `Innodb` 中主键实质上是一个索引。

1.  限制每张表上索引数量，建议单表不超过 `5` 个索引。索引并不是越多越好，可以提高查询效率，但是会降低插入和更新的效率。甚至在一些情况下，还会降低查询效率，因为 `mysql` 优化器在选择如何优化查询时，会根据统计信息，对每一个可用索引来进行评估，以生成一个最好的执行计划，如果同时有很多索引都可以用于查询，就会增加 `mysql` 查询优化器生成查询计划的时间。
2.  每个 `Innodb` 表都必须有一个主键。`Innodb` 是一种索引索引组织表，是指数据存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同，`Innodb` 是按照主键索引的顺序来组织表的，因此，每个 `Innodb` 表都必须要有一个主键，如果我们没有指定主键，那么 `Innodb` 会优先选择表中第一个非空唯一索引来作为主键，如果没有这个索引，那么 `Innodb` 会自动生成一个占 `6` 字节的主键，而这个主键的性能并不是最好。
3.  不使用更新频繁的列作为主键，不使用多列联合主键。因为 `Innodb` 是一种索引索引组织表，如果主键上的值频繁更新，就意味着数据存储的逻辑顺序频繁变动，必然会带来大量的 `IO` 操作，降低数据库性能。
4.  不要使用 `uuid`，`md5`，`hash`，字符串列作为主键。因为这种主键不能保证主键的值是顺序增长的，如果后来的主键值在已有主键值的中间段，那么这个主键插入的时候，会将所有主键值大于它的列都向后移。
5.  最好选择能保证值的顺序为顺序增长的列为主键。并且数据不能重复，建议用 `mysql` 自增 `id` 建立主键。
6.  避免建立冗余索引和重复索引。
7.  对于频繁的查询优先使用覆盖索引，就是包含了所有查询字段的索引，这样可以避免 `Innodb` 表进行索引的二次查找，并可以把随机 `IO` 变为顺序 `IO` 提高查询效率。
8.  尽量避免使用外键，`mysql` 和别的数据库不同，会自动在外键上建立索引，会降低数据库的写性能。
9.  建议不使用外键约束，但是一定要在表与表之间的关联键上建立索引，虽然外键是为了保证数据的完整性，但是最好在代码中去保证。

## 四、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，尽量将字符串转化为数字类型存储：如将 `ip` 存储为数字：`inet_aton(‘255.255.255.255’) = 4294967295` ，反之 `inet_ntoa(4294967295) = ‘255.255.255.255’`。
2.  对于非负整型数据，优先使用无符号整型来存储，如：`id,age`，无符号相对于有符号，可以多出一倍的存储空间。
3.  `mysql` 中，`varchar(n)` 中 `n` 表示字符数而不是字节数。
4.  避免使用 `text`，`blog` 来存储字段，这种类型只能使用前缀索引，如果非要使用，建议将这种数据分离到单独的拓展表中。
5.  避免使用 `enum` 类型。枚举本身是一个字符串类型，但是内部确是用正数类型来存储的，所以最多可存储 `65535` 种不同的值，修改的话必须使用 `alter` 语句，直接修改元数据，有操作风险；`order by` 效率低，必须转换并无法使用索引，禁止使用数值作为 `enum` 值，因为 `enum` 本身是索引顺序存储的，会造成逻辑混淆。
6.  尽可能把所有列定义为 `not null` ，索引 `null` 列需要额外的空间来保存，占更多空间。进行比较和计算时，对 `null` 值作特别的处理，可能造成索引失效。
7.  禁止使用字符串来存储日期型数据。无法使用日期函数计算比较，字符串存储要占更多的内存空间，`datetime(8字节)` 和 `timestamp` (本身是以 `int` 存储，占 `4` 字节,范围: `1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07)`
8.  财务相关数据，使用 `decimal` 类型 (精准浮点类型，在计算时不丢失精度)。

## 五、SQL开发规范 ##

1.  建议使用预编译语句(prepareStatment)进行数据库操作，可以同步执行预编译计划，减少预编译时间，可以有效避免动态 `sql` 带来的 `SQL` 注入的问题，只传参数，一次解析，多次使用，比传递 `sql` 语句更高效。
2.  避免数据类型的隐式转换，一般出现在 `where` 从句中，会导致索引失效，如：`select id,name from user where id = ‘12’;`。
3.  充分利用已存在的索引，避免使用双 `%` 的查询条件，不走索引，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 *` 来查询，必须用字段名，可能会消耗更多的 `cpu` 和 `IO` 以及网络资源，无法使用覆盖索引，可以减少表结构变更对已有程序的影响。
6.  禁止使用不含字段列表的 `insert` 语句，可以减少表结构变更对已有程序的影响。
7.  禁止使用子查询，虽然可使 `sql` 可读性好，但是缺点远远大于优点，子查询返回的结果集无法使用索引，结果集会被存储到一个临时表中，结果集越大性能越低，把子查询优化为 `join` 操作，但是并不是所有的都可以优化为`join` ，一般情况下，只有当子查询是在 `in` 字句中，并且子查询是一个简单的 `sql(不包含union，group by，order by，limit)` 才能转换为关联查询。
8.  避免 `join` 过多的表，每 `join` 一个表会占一部分内存(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，数据库更适合处理批量操作，合并多个相同的操作到一起，提高处理效率。
10. 使用 `in` 代替 `or`，`in` 的值不要超过 `500` 个，`in` 操作可以有效利用索引。
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，推荐在程序中获取随机值。
12. 禁止在 `where` 从句中对列进行函数转换和计算，导致无法使用相关列上的索引，`where date(create_time)=’20170901’` 写成 `where create_time >= ‘20170901’ and create_time < ‘20170902’`。
13. 在明显不会有重复值时使用 `union all` 而不是 `union` ，`union` 会把所有数据放在临时表中后再进行去重操作，会多消耗内存，`IO`，网络资源，`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`，目前 `mysql` 中一个 `sql` 只能使用一个`cpu` 计算，不支持多 `cpu` 并行计算。`sql` 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。

## 六、数据库操作行为规范 ##

> 主要面向手动操作数据库的行为。

1.  超过 `100` 万的批量写操作，要分批多次进行操作，主从复制中：大批量操作可能会造成严重的主从延迟，因为当主库执行完成后，才会在从库执行， `binlog` 日志为 `row` 格式时会产生大量的日志，避免产生大量事务，产生阻塞，占满可用连接。
2.  对大表数据结构的修改一定要谨慎，可能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` 修改表结构，首先会建立一个与原表结构相同的新表，然后在新表上进行表结构的修改，然后把原表中的数据复制到新表中，并且增加一些触发器，以便把原表中即时新增的数据也复制到新表中，在行的所有数据复制完成之后，会在原表上增加一个很准的时间锁，同时把新表命名为原表，把原表删掉，实际上是把一个原子的 `DDL` 操作分解成多批次进行，避免大表修改产生的主从延迟问题，避免在对表字段进行修改时进行锁表。
3.  禁止为程序使用的账号赋予 `super` 权限 ，当数据库连接数达到最大限制时，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，程序使用的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。