21个MySQL表设计的经验准则

朱雀 2024-05-23 22:04 52阅读 0赞

### 1.命名规范 ###

数据库表名、字段名、索引名等都需要命名规范，可读性高(一般要求用英文)，让别人一看命名，就知道这个字段表示什么意思。

比如一个表的账号字段，**反例如下**：

acc_no,1_acc_no,zhanghao
    复制代码

**正例：**

account_no,account_number
    复制代码

*  表名、字段名必须使用小写字母或者数字，禁止使用数字开头，禁止使用拼音，并且一般不使用英文缩写。
 *  主键索引名为`pk_字段名`；唯一索引名为`uk_字段名`；普通索引名则为`idx_字段名`。

### 2.选择合适的字段类型 ###

设计表时，我们需要选择合适的字段类型，比如：

*  尽可能选择存储空间小的字段类型，就好像数字类型的，从`tinyint、smallint、int、bigint`从左往右开始选择
 *  小数类型如金额，则选择 `decimal`，禁止使用 `float` 和 `double`。
 *  如果存储的字符串长度几乎相等，使用 `char` 定长字符串类型。
 *  `varchar`是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过`5000`。
 *  如果存储的值太大，建议字段类型修改为`text`，同时抽出单独一张表，用主键与之对应。
 *  同一表中，所有`varchar`字段的长度加起来，不能大于`65535`. 如果有这样的需求，请使用`TEXT/LONGTEXT`类型。

### 3. 主键设计要合理 ###

主键设计的话，最好不要与业务逻辑有所关联。有些业务上的字段，比如身份证，虽然是唯一的，一些开发者喜欢用它来做主键，但是不是很建议哈。主键最好是毫无意义的一串独立不重复的数字，比如`UUID`，又或者`Auto_increment`自增的主键，或者是雪花算法生成的主键等等;

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### 4. 选择合适的字段长度 ###

先问大家一个问题，大家知道数据库字段长度表示**字符长度**还是**字节长度**嘛？

> 其实在mysql中，`varchar`和`char`类型表示字符长度，而其他类型表示的长度都表示字节长度。比如`char(10)`表示字符长度是10，而`bigint（4）`表示显示长度是`4`个字节，但是因为bigint实际长度是`8`个字节，所以bigint（4）的实际长度就是8个字节。

我们在设计表的时候，需要充分考虑一个字段的长度，比如一个用户名字段（它的长度5~20个字符），你觉得应该设置多长呢？可以考虑设置为 `username varchar（32）`。字段长度一般设置为2的幂哈（也就是`2的n`次方）。’;

### 5，优先考虑逻辑删除，而不是物理删除 ###

什么是物理删除？什么是逻辑删除？

*  物理删除：把数据从硬盘中删除，可释放存储空间
 *  逻辑删除：给数据添加一个字段，比如`is_deleted`，以标记该数据已经逻辑删除。

物理删除就是执行`delete`语句，如删除`account_no =‘666’`的账户信息SQL如下：

delete from account_info_tab whereaccount_no =‘666’;
    复制代码

逻辑删除呢，就是这样：

update account_info_tab set is_deleted = 1 where account_no =‘666’;
    复制代码

**为什么推荐用逻辑删除，不推荐物理删除呢？**

>  *  为什么不推荐使用物理删除，因为恢复数据很困难
>  *  物理删除会使自增主键不再连续
>  *  核心业务表 的数据不建议做物理删除，只适合做状态变更。

### 6. 每个表都需要添加这几个通用字段如主键、create\_time、modifed\_time等 ###

表必备一般来说，或具备这几个字段：

*  id： 主键，一个表必须得有主键，必须
 *  create\_time： 创建时间，必须
 *  modifed\_time: 修改时间，必须，更新记录时，需要更新它
 *  version : 数据记录的版本号，用于乐观锁，非必须
 *  remark ：数据记录备注，非必须
 *  modified\_by :修改人，非必须
 *  creator ：创建人，非必须

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### 7. 一张表的字段不宜过多 ###

我们建表的时候，要牢记，一张表的字段不宜过多哈，一般尽量不要超过20个字段哈。笔者记得上个公司，有伙伴设计开户表，加了五十多个字段。。。

如果一张表的字段过多，表中保存的数据可能就会很大，查询效率就会很低。因此，一张表不要设计太多字段哈，如果业务需求，实在需要很多字段，可以把一张大的表，拆成多张小的表，它们的主键相同即可。

当表的字段数非常多时，可以将表分成两张表，一张作为条件查询表，一张作为详细内容表 (主要是为了性能考虑)。

### 8. 尽可能使用not null定义字段 ###

如果没有特殊的理由， 一般都建议将字段定义为`NOT NULL` 。

**为什么呢？**

*  首先，`NOT NULL` 可以防止出现空指针问题。
 *  其次，`NULL`值存储也需要额外的空间的，它也会导致比较运算更为复杂，使优化器难以优化SQL。
 *  `NULL`值有可能会导致索引失效
 *  如果将字段默认设置成一个空字符串或常量值并没有什么不同，且都不会影响到应用逻辑， 那就可以将这个字段设置为`NOT NULL`。

### 9. 设计表时，评估哪些字段需要加索引 ###

首先，评估你的表数据量。如果你的表数据量只有一百几十行，就没有必要加索引。否则设计表的时候，如果有查询条件的字段，一般就需要建立索引。但是索引也不能滥用：

*  索引也不要建得太多，一般单表索引个数不要超过`5`个。因为创建过多的索引，会降低写得速度。
 *  区分度不高的字段，不能加索引，如性别等
 *  索引创建完后，还是要注意避免索引失效的情况，如使用mysql的内置函数，会导致索引失效的
 *  索引过多的话，可以通过联合索引的话方式来优化。然后的话，索引还有一些规则，如覆盖索引，最左匹配原则等等。。

假设你新建一张用户表，如下：

CREATE TABLE user_info_tab (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `user_id` int(11) NOT NULL,
      `age` int(11) DEFAULT NULL,
      `name` varchar(255) NOT NULL,
      `create_time` datetime NOT NULL,
      `modifed_time` datetime NOT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    复制代码

对于这张表，很可能会有根据`user_id`或者`name`查询用户信息，并且，`user_id`是唯一的。因此，你是可以给`user_id`加上唯一索引，`name`加上普通索引。

CREATE TABLE user_info_tab (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `user_id` int(11) NOT NULL,
      `age` int(11) DEFAULT NULL,
      `name` varchar(255) NOT NULL,
      `create_time` datetime NOT NULL,
      `modifed_time` datetime NOT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
      UNIQUE KEY un_user_id (user_id)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    复制代码

### 10. 不需要严格遵守 3NF，通过业务字段冗余来减少表关联 ###

什么是数据库三范式（`3NF`），大家是否还有印象吗？

*  第一范式：对属性的原子性，要求属性具有原子性，不可再分解；
 *  第二范式：对记录的唯一性，要求记录有唯一标识，即实体的唯一性，即不存在部分依赖；
 *  第三方式：对字段的冗余性，要求任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余，即不存在传递依赖；

我们设计表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是有时候，可以适当冗余，来提高效率。比如以下这张表

以上这张存放商品信息的基本表。`总金额`这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为`总金额`可以由`单价*数量`得到，说明`总金额`是冗余字段。但是，增加`总金额`这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。

当然，这只是个小例子哈，大家开发设计的时候，要结合具体业务哈。

### 11. 避免使用MySQL保留字 ###

如果库名、表名、字段名等属性含有保留字时，`SQL`语句必须用反引号来引用属性名称，这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。

因此，我们一般避免使用`MySQL`保留字，如`select、interval、desc`等等

### 12. 不搞外键关联，一般都在代码维护 ###

什么是外键呢？

> 外键，也叫`FOREIGN KEY`，它是用于将两个表连接在一起的键。`FOREIGN KEY`是一个表中的一个字段（或字段集合），它引用另一个表中的`PRIMARY KEY`。它是用来保证数据的一致性和完整性的。

阿里的`Java`规范也有这么一条：

> 【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。

我们为什么不推荐使用**外键**呢？

>  *  使用外键存在性能问题、并发死锁问题、使用起来不方便等等。每次做`DELETE`或者`UPDATE`都必须考虑外键约束，会导致开发的时候很难受,测试数据造数据也不方便。
>  *  还有一个场景不能使用外键，就是分库分表。

### 13. 一般都选择INNODB存储引擎 ###

建表是需要选择**存储引擎**的，我们一般都选择`INNODB`存储引擎，除非读写比率小于`1%`, 才考虑使用`MyISAM`。

有些小伙伴可能会有疑惑，不是还有`MEMORY`等其他存储引擎吗？什么时候使用它呢？其实其他存储引擎一般除了都建议在`DBA`的指导下使用。

我们来复习一下这`MySQL`这三种存储引擎的对比区别吧：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>特性</th> 
   <th>INNODB</th> 
   <th>MyISAM</th> 
   <th>MEMORY</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>事务安全</td> 
   <td>支持</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>存储限制</td> 
   <td>64TB</td> 
   <td>有</td> 
   <td>有</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>空间使用</td> 
   <td>高</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>内存使用</td> 
   <td>高</td> 
   <td>低</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>插入数据速度</td> 
   <td>低</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>是否支持外键</td> 
   <td>支持</td> 
   <td>无</td> 
   <td>无</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 14. 选择合适统一的字符集。 ###

数据库库、表、开发程序等都需要统一字符集，通常中英文环境用`utf8`。

MySQL支持的字符集有`utf8、utf8mb4、GBK、latin1`等。

*  utf8：支持中英文混合场景，国际通过，3个字节长度
 *  utf8mb4: 完全兼容utf8，4个字节长度，一般存储**emoji表情**需要用到它。
 *  GBK ：支持中文，但是不支持国际通用字符集，2个字节长度
 *  latin1：MySQL默认字符集，1个字节长度

### 15. 如果你的数据库字段是枚举类型的，需要在comment注释清楚 ###

如果你设计的数据库字段是枚举类型的话，就需要在`comment`后面注释清楚每个枚举的意思，以便于维护

正例如下：

`session_status` varchar(2) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT 'session授权态 00：在线-授权态有效 01：下线-授权态失效 02：下线-主动退出 03：下线-在别处被登录'
    复制代码

反例：

`session_status` varchar(2) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT 'session授权态'
    复制代码

并且，如果你的枚举类型在未来的版本有增加修改的话，也需要同时维护到`comment`。

### 16.时间的类型选择 ###

我们设计表的时候，一般都需要加通用时间的字段，如`create_time、modified_time`等等。那对于时间的类型，我们该如何选择呢？

对于MySQL来说，主要有`date、datetime、time、timestamp 和 year`。

*  date ：表示的日期值, 格式`yyyy-mm-dd`,范围`1000-01-01 到 9999-12-31`，3字节
 *  time ：表示的时间值，格式 `hh:mm:ss`，范围`-838:59:59 到 838:59:59`，3字节
 *  datetime：表示的日期时间值，格式`yyyy-mm-dd hh:mm:ss`，范围`1000-01-01 00:00:00到`9999-12-31 23:59:59\`\`\`,8字节，跟时区无关
 *  timestamp：表示的时间戳值，格式为`yyyymmddhhmmss`，范围`1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07`，4字节，跟时区有关
 *  year：年份值，格式为`yyyy`。范围`1901到2155`，1字节

推荐优先使用`datetime`类型来保存日期和时间，因为存储范围更大，且跟时区无关。

### 17. 不建议使用Stored procedure (包括存储过程，触发器) 。 ###

**什么是存储过程**

已预编译为一个可执行过程的一个或多个SQL语句。

**什么是触发器**

触发器，指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。使用场景：

*  可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
 *  实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。
 *  例如可以生成某些业务的编号。
 *  注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。

对于MYSQL来说，存储过程、触发器等还不是很成熟， 并没有完善的出错记录处理，不建议使用。

### 18. 1:N 关系的设计 ###

日常开发中，`1`对多的关系应该是非常常见的。比如一个班级有多个学生，一个部门有多个员工等等。这种的建表原则就是： 在从表（`N`的这一方）创建一个字段，以字段作为外键指向主表（`1`的这一方）的主键。示意图如下:

![format_png 2][]

学生表是多（`N`）的一方，会有个字段`class_id`保存班级表的主键。当然，一班不加外键约束哈，只是单纯保存这个关系而已。

有时候两张表存在`N:N`关系时，我们应该消除这种关系。通过增加第三张表，把`N:N`修改为两个 `1:N`。比如图书和读者，是一个典型的多对多的关系。一本书可以被多个读者借，一个读者又可以借多本书。我们就可以设计一个借书表，包含图书表的主键，以及读者的主键，以及借还标记等字段。

### 19. 大字段 ###

设计表的时候，我们尤其需要关注一些大字段，即占用较多存储空间的字段。比如用来记录用户评论的字段，又或者记录博客内容的字段，又或者保存合同数据的字段。如果直接把表字段设计成text类型的话，就会浪费存储空间，查询效率也不好。

在MySQl中，这种方式保存的设计方案，其实是不太合理的。这种非常大的数据，可以保存到`mongodb`中，然后，在业务表保存对应`mongodb`的`id`即可。

这种设计思想类似于，我们表字段保存图片时，为什么不是保存图片内容，而是直接保存图片url即可。

### 20. 考虑是否需要分库分表 ###

**什么是分库分表呢？**

*  分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。

![format_png 3][]

*  分表：就是一个数据库表分成多个表。

![format_png 4][]

我们在设计表的时候，其实可以提前估算一下，是否需要做**分库分表**。比如一些用户信息，未来可能数据量到达百万设置千万的话，就可以提前考虑分库分表。

> **为什么需要分库分表**: 数据量太大的话，SQL的查询就会变慢。如果一个查询SQL没命中索引，千百万数据量级别的表可能会拖垮整个数据库。即使SQL命中了索引，如果表的数据量超过一千万的话，查询也是会明显变慢的。这是因为索引一般是B+树结构，数据千万级别的话，B+树的高度会增高，查询就变慢啦。

分库分表主要有水平拆分、垂直拆分的说法，拆分策略有`range范围、hash取模`。而分库分表主要有这些问题：

*  事务问题
 *  跨库关联
 *  排序问题
 *  分页问题
 *  分布式ID

### 21. sqL 编写的一些优化经验 ###

最后的话，跟大家聊来一些写SQL的经验吧：

*  查询SQL尽量不要使用`select *`，而是`select`具体字段
 *  如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用`limit 1`
 *  应尽量避免在`where`子句中使用`or`来连接条件
 *  注意优化`limit`深分页问题
 *  使用`where`条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
 *  尽量避免在索引列上使用`mysql`的内置函数
 *  应尽量避免在 `where`子句中对字段进行表达式操作
 *  应尽量避免在`where`子句中使用`!=`或`<>`操作符
 *  使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。
 *  对查询进行优化，应考虑在`where 及 order by`涉及的列上建立索引
 *  如果插入数据过多，考虑批量插入
 *  在适当的时候，使用覆盖索引
 *  使用explain 分析你SQL的计划

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