MySQL数据库设计架构使用规范(其他数据库也使用)
一、数据库命名规范
所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割。
所有数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字。
数据库对象的命名要做到见名识义,并且最好不要超过32个字符。
例如: 用户数据库 rspt_userdb
用户账号表 user_account临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀。
备份库,备份表必须以bak为前缀并以日期为后缀。所有存储相同数据的列名和列类型必须一致。
二、数据库基本设计规范
所有表必须使用Innodb存储引擎。
5.6以后的默认引擎
支持事物,行级锁,更好的恢复性,高并发性能更好数据库和表的字符集统一使用UTF8。
统一字符集可以避免由于字符集转换产成的乱码
MySQL中UTF8字符集汉字点3个字节,ASCII码占用1个字节所有表和字段都需要添加注释。
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
修改表结构,备份,恢复都会有很大问题
可以用历史数据归档,分库分表等手段来控制数据量大小
PS:MySQL最多可以存储多少万数据呢?这种限制取决于存储设置和文件系统。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很低
建议采用物理分表的方式管理大数据尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度。
MySQL限制最多存储4096列
减小磁盘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到一个表中禁止在表中建立预留字段。
预留字段的命名很那做到见名识义
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,会对表进行锁定禁止在数据库中存储图片,文件等二进制数据。
禁止在线上做数据库压力测试。
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
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每个Innodb表必须有一个主键。
不适用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键
不适用UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键
主键建议选择使用自增ID值常见索引列建议:
SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
多表JOIN的关联列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
使用最频繁的列放在联合索引的左侧避免建立冗余索引和重复索引。
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
覆盖索引:就是包含了所有查询字段的索引
避免Innodb表进行索引的二分查找
可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率尽量避免使用外键。
不建议使用外键约束,但一定在表与表之间的关联键上建立索引
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
四、数据库字段设计规范
优先选择符合存储需要的最小数据类型。
将字符串转化为数字类型存储
INET_ATON(‘255.255.255.255’) = 4292967295
INET_NTON(4292967295) = ‘255.255.255.255’
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
对于非负数据采用无符号整型进行存储
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0 ~ 4294967295
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
过长的长度会消耗更更多的内存避免使用TEXT、BLOB数据类型。
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的枚举值使用TIMESTAMP或DATETIME类型存储时间。
(不正确的做法)字符串存储日期型的数据
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用更多的空间
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DATETIME类型同财务相关的金额类数据,必须使用decimal类型。
Decimal类型为精准浮点数,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
PS:非精准浮点:float,double;精准浮点:decimal。
五、数据库SQL开发规范
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,提高处理效率避免数据类型的隐式转换。
隐式转换会导致索引失效
select name,phone from customer where id = ‘111’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只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
使用left join或者not exists来优化not in操作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
无法使用覆盖索引
可减少表结构变更带来的影响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’);
可减少表结构变更带来的影响避免使用子查询,可以把子查询优化为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资源避免使用JOIN管理太多的表。
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,可以提高处理效率
alter table t1 add column c1 int,change column c2 c2 int……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
where date(createtime) = ‘20160901’
where creatime >= ‘20160901’
and createtime < ‘20160902’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拆分后可以通过并执行来提高处理效率
六、数据库操作行为规范
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
避免产生大事物操作对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构。
避免大表修改产生的主从延迟
避免在对表字段进行修改时进行锁表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