Mysql推荐使用规范
一、基础规范
使用InnoDB存储引擎
支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高推荐使用utf8mb4字符集
无需转码,无乱码风险, 支持emoji表情以及部分不常见汉字表、字段必须加注释
方便他人理解字段意思。不在数据库做计算
禁止使用存储过程、视图、触发器、Event。
在并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖跨,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”
禁止存储文件
文件存储在文件系统,数据库里存URI控制单表数量级
单表记录控制在千万级
二、命名规范
- 库名、表名、字段名:小写,下划线风格
非唯一索引名idxxxx,唯一索引名uniqxxx - 表必须有主键,例如自增主键
a)主键递增,数据行写入可以提高插入性能
b)主键要选择较短的数据类型,Innodb引擎普通索引都会保存主键的值,较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间,提高索引的缓存效率
c)保证实体的完整性,唯一性
- 不要使用外键,如果有外键约束,用应用程序控制
外键会导致表与表之间耦合,update与delete操作都会涉及相关联的表,十分影响sql 的性能,甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能下降,大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先
三、字段设计规范
- 把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
a)null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂,对MySQL来说更难优化
b)null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理,增加数据库处理记录的复杂性;同等条件下,表中有较多空字段的时候,数据库的处理性能会降低很多
c)null值需要更多的存储空间,无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识
d)对null 的处理时候,只能采用is null或is not null,而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如:where name!=’zhangsan’,如果存在name为null值的记录,查询结果就不会包含name为null值的记录
- 不要使用TEXT、BLOB类型
会浪费更多的磁盘和内存空间,非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据,导致内存命中率急剧降低,影响数据库性能,如果必须要使用则独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索引效率 - 不要使用小数存储货币
建议使用整数,小数容易导致钱对不上 - 必须使用varchar存储手机号
手机号会去做数学运算么? - 为提高效率可言牺牲范式设计,冗余数据
a)不是频繁修改的字段
b)不是 varchar 超长字段,更不能是 text 字段
四、索引设计规范
- 禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
a)更新会变更B+树,更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
b)“性别”这种区分度不大的属性,建立索引是没有什么意义的
- 建立组合索引,必须把区分度高的字段放最左边
如果 where a=? and b=? , a 列的几乎接近于唯一值,那么只需要单建 idx_a 索引即可 - 页面搜索严禁左模糊或者全模糊
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, 如果需要请走搜索引擎来解决
五、SQL使用规范
- 禁止使用SELECT *,只获取必要的字段,需要显示说明列属性
a)消耗cpu,io,内存,带宽
b)不能有效的利用覆盖索引
c)使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG, 不具有扩展性
- 使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx),必须显示指定插入的列属性
容易在增加或者删除字段后出现程序BUG - 务必使用“同类型”进行比较,否则可能全表扫描
SELECT name FROM t_user WHERE phone=1333333333 会导致全表扫描. - 禁止在WHERE条件上使用函数或者计算
解读:SELECT naem FROM tuser WHERE date(createdatatime)='2017-12-15' 会导致全表扫描
推荐的写法是:SELECT name FROM tuser WHERE createdatatime>= '2017-02-15 ' and create_datatime < '2017-02-16 ' - 禁止负向查询,以及%开头的模糊查询
a)负向查询条件:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等,会导致全表扫描
b)%开头的模糊查询,会导致全表扫描
- 不要使用大表的JOIN查询,禁止大表使用子查询
会产生临时表,消耗较多内存与CPU,极大影响数据库性能 - OR改写为IN()或者UNION
原因很简单or不会走索引 - 简单的事务
事务就像程序中的锁一样粒度尽可能要小 - 不要一次更新大量数据
数据更新会对行或者表加锁,应该分为多次更新
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