最近涉及数据库相关操作较多,公司现有规范也不是太全面,就根据网上各路大神的相关规范,整理了一些自用的规范用法,万望指正。
数据库环境
dev: 开发环境
开发可读写,可修改表结构。开发人员可以修改表结构,可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。
test: 测试环境
开发可读写,开发人员可以通过工具修改表结构。
online: 线上环境
开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作,如果需要操作必须找DBA进行操作并进行相应记录,禁止进行压力测试。
重点的问题,各个环境的mysql服务器对应的用户权限,一定要做到权限划分明确,有辨识度,能具体区分业务场景等。
命名规范
基本命名规则
- 使用有意义的英文词汇,词汇中间以下划线分隔。(不要用拼音)
- 只能使用英文字母,数字,下划线,并以英文字母开头。
- 库、表、字段全部采用小写,不要使用驼峰式命名。
- 避免用ORACLE、MySQL的保留字,如desc,关键字如index。
- 命名禁止超过32个字符,须见名之意,建议使用名词不是动词
- 数据库,数据表一律使用前缀
- 临时库、表名必须以tmp为前缀,并以日期为后缀
- 备份库、表必须以bak为前缀,并以日期为后缀
为什么库、表、字段全部采用小写?
在 MySQL 中,数据库和表对就于那些目录下的目录和文件。因而,操作系统的敏感性决定数据库和表命名的大小写敏感。
- Windows下是不区分大小写的。
- Linux下大小写规则
- 数据库名与表名是严格区分大小写的;
- 表的别名是严格区分大小写的;
- 列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的;
- 变量名也是严格区分大小写的;
- 如果已经设置了驼峰式的命名如何解决?需要在MySQL的配置文件my.ini中增加 lower_case_table_names = 1即可。
表命名
同一个模块的表尽可能使用相同的前缀,表名称尽可能表达含义。所有日志表均以 log_ 开头
字段命名
- 表达其实际含义的英文单词或简写。布尔意义的字段以is_作为前缀,后接动词过去分词。
- 各表之间相同意义的字段应同名。各表之间相同意义的字段,以去掉模块前缀的表名_字段名命名。
- 外键字段用表名_字段名表示其关联关系。
- 表的主键一般都约定成为id,自增类型,是别的表的外键均使用xxx_id的方式来表明。
索引命名
- 非唯一索引必须按照“idx_字段名称_字段名称[_字段名]”进行命名
- 唯一索引必须按照“uniq_字段名称_字段名称[_字段名]”进行命名
约束命名
- 主键约束:pk_表名称。
- 唯一约束:uk_表名称_字段名。(应用中需要同时有唯一性检查逻辑。)
表设计规范
表引擎取决于实际应用场景;日志及报表类表建议用myisam,与交易,审核,金额相关的表建议用innodb引擎。如无说明,建表时一律采用innodb引擎
默认使用utf8mb4字符集,数据库排序规则使用utf8mb4_general_ci,(由于数据库定义使用了默认,数据表可以不再定义,但为保险起见,建议都写上
为什么字符集不选择utf8,排序规则不使用utf8_general_ci
采用utf8编码的MySQL无法保存占位是4个字节的Emoji表情。为了使后端的项目,全面支持客户端输入的Emoji表情,升级编码为utf8mb4是最佳解决方案。对于JDBC连接串设置了characterEncoding为utf8或者做了上述配置仍旧无法正常插入emoji数据的情况,需要在代码中指定连接的字符集为utf8mb4。
所有表、字段均应用 comment 列属性来描述此表、字段所代表的真正含义,如枚举值则建议将该字段中使用的内容都定义出来。
如无说明,表中的第一个id字段一定是主键且为自动增长,禁止在非事务内作为上下文作为条件进行数据传递。禁止使用varchar类型作为主键语句设计。
如无说明,表必须包含create_time和modify_time字段,即表必须包含记录创建时间和修改时间的字段
如无说明,表必须包含is_del,用来标示数据是否被删除,原则上数据库数据不允许物理删除。
- 用尽量少的存储空间来存数一个字段的数据
- 能用int的就不用char或者varchar
- 能用tinyint的就不用int
- 使用UNSIGNED存储非负数值。
- 不建议使用ENUM、SET类型,使用TINYINT来代替
- 使用短数据类型,比如取值范围为0-80时,使用TINYINT UNSIGNED
- 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE
- 时间字段,除特殊情况一律采用int来记录unix_timestamp
- 存储年使用YEAR类型。
- 存储日期使用DATE类型。
- 存储时间(精确到秒)建议使用TIMESTAMP类型,因为TIMESTAMP使用4字节,DATETIME使用8个字节。
- 建议使用INT UNSIGNED存储IPV4。
- 尽可能不使用TEXT、BLOB类型
- 禁止在数据库中使用VARBINARY、BLOB存储图片、文件等。建议使用其他方式存储(TFS/SFS),MySQL只保存指针信息。
- 单条记录大小禁止超过8k(列长度(中文)_3(UTF8)+列长度(英文)_1)
datetime与timestamp有什么不同?
相同点:
TIMESTAMP列的显示格式与DATETIME列相同。显示宽度固定在19字符,并且格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS。
不同点:
TIMESTAMP
- 4个字节储存,时间范围:1970-01-01 08:00:01 ~ 2038-01-19 11:14:07值以UTC格式保存,涉及时区转化 ,存储时对当前的时区进行转换,检索时再转换回当前的时区。
- datetime8个字节储存,时间范围:1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
- 实际格式储存,与时区无关
如何使用TIMESTAMP的自动赋值属性?
将当前时间作为ts的默认值:ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP。当行更新时,更新ts的值:ts TIMESTAMP DEFAULT 0 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP。
可以将1和2结合起来:ts TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP。
如何使用INT UNSIGNED存储ip?
使用INT UNSIGNED而不是char(15)来存储ipv4地址,通过MySQL函数inet_ntoa和inet_aton来进行转化。Ipv6地址目前没有转化函数,需要使用DECIMAL或者两个bigINT来存储。
- 如无备注,所有字段都设置NOT NULL,并设置默认值;
- 禁止在数据库中存储明文密码
- 如无备注,所有的布尔值字段,如is_hot、is_deleted,都必须设置一个默认值,并设为0;
- 如无备注,排序字段order_id在程序中默认使用降序排列;
- 整形定义中不添加长度,比如使用INT,而不是INT[4]
INT[M],M值代表什么含义?
注意数值类型括号后面的数字只是表示宽度而跟存储范围没有关系。很多人他们认为INT(4)和INT(10)其取值范围分别是 (-9999到9999)和(-9999999999到9999999999),这种理解是错误的。其实对整型中的 M值与 ZEROFILL 属性结合使用时可以实现列值等宽。不管INT[M]中M值是多少,其取值范围还是 (-2147483648到2147483647 有符号时),(0到4294967295无符号时)。
显示宽度并不限制可以在列内保存的值的范围,也不限制超过列的指定宽度的值的显示。当结合可选扩展属性ZEROFILL使用时默认补充的空格用零代替。例如:对于声明为INT(5) ZEROFILL的列,值4检索为00004。请注意如果在整数列保存超过显示宽度的一个值,当MySQL为复杂联接生成临时表时会遇到问题,因为在这些情况下MySQL相信数据适合原列宽度,如果为一个数值列指定ZEROFILL, MySQL自动为该列添加UNSIGNED属性。
使用VARBINARY存储大小写敏感的变长字符串
什么时候用CHAR,什么时候用VARCHAR?
CHAR和VARCHAR类型类似,但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度和是否尾部空格被保留等方面也不同。CHAR和VARCHAR类型声明的长度表示你想要保存的最大字符数。例如,CHAR(30)可以占用30个字符。
CHAR列的长度固定为创建表时声明的长度。长度可以为从0到255的任何值。当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。
VARCHAR列中的值为可变长字符串。长度可以指定为0到65,535之间的值。(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。同CHAR对比,VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。
char适合存储用户密码的MD5哈希值,它的长度总是一样的。对于经常改变的值,char也好于varchar,因为固定长度的行不容易产生碎片,对于很短的列,char的效率也高于varchar。char(1)字符串对于单字节字符集只会占用一个字节,但是varchar(1)则会占用2个字节,因为1个字节用来存储长度信息。
索引设计规范
MySQL的查询速度依赖良好的索引设计,因此索引对于高性能至关重要。合理的索引会加快查询速度(包括UPDATE和DELETE的速度,MySQL会将包含该行的page加载到内存中,然后进行UPDATE或者DELETE操作),不合理的索引会降低速度。MySQL索引查找类似于新华字典的拼音和部首查找,当拼音和部首索引不存在时,只能通过一页一页的翻页来查找。当MySQL查询不能使用索引时,MySQL会进行全表扫描,会消耗大量的IO。索引的用途:去重、加速定位、避免排序、覆盖索引。
什么是覆盖索引
InnoDB存储引擎中,secondary index(非主键索引)中没有直接存储行地址,存储主键值。如果用户需要查询secondary index中所不包含的数据列时,需要先通过secondary index查找到主键值,然后再通过主键查询到其他数据列,因此需要查询两次。覆盖索引的概念就是查询可以通过在一个索引中完成,覆盖索引效率会比较高,主键查询是天然的覆盖索引。合理的创建索引以及合理的使用查询语句,当使用到覆盖索引时可以获得性能提升。比如SELECT email,uid FROM user_email WHERE uid=xx,如果uid不是主键,适当时候可以将索引添加为index(uid,email),以获得性能提升。
索引的基本规范
- 索引数量控制,单张表中索引数量不超过5个,单个索引中的字段数不超过5个。
- 综合评估数据密度和分布
- 考虑查询和更新比例
为什么一张表中不能存在过多的索引?
InnoDB的secondary index使用b+tree来存储,因此在UPDATE、DELETE、INSERT的时候需要对b+tree进行调整,过多的索引会减慢更新的速度。
对字符串使用前缀索引,前缀索引长度不超过8个字符,建议优先考虑前缀索引,必要时可添加伪列并建立索引。
不要索引blob/text等字段,不要索引大型字段,这样做会让索引占用太多的存储空间
什么是前缀索引?
前缀索引说白了就是对文本的前几个字符(具体是几个字符在建立索引时指定)建立索引,这样建立起来的索引更小,所以查询更快。前缀索引能有效减小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引,也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
建立前缀索引的语法:ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));
主键准则
- 表必须有主键
- 不使用更新频繁的列
- 尽量不选择字符串列
- 不使用UUID MD5 HASH
- 默认使用非空的唯一键
- 建议选择自增或发号器
重要的SQL必须被索引,核心SQL优先考虑覆盖索索引
- UPDATE、DELETE语句的WHERE条件列
- ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT的字段
- 多表JOIN的字段
区分度最大的字段放在前面
- 选择筛选性更优的字段放在最前面,比如单号、userid等,type,status等筛选性一般不建议放在最前面
- 索引根据左前缀原则,当建立一个联合索引(a,b,c),则查询条件里面只有包含(a)或(a,b)或(a,b,c)的时候才能走索引,(a,c)作为条件的时候只能使用到a列索引,所以这个时候要确定a的返回列一定不能太多,不然语句设计就不合理,(b,c)则不能走索引
- 合理创建联合索引(避免冗余),(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)
索引禁忌
- 不在低基数列上建立索引,例如“性别”
- 不在索引列进行数学运算和函数运算
- 不要索引常用的小型表
- 尽量不使用外键
- 外键用来保护参照完整性,可在业务端实现
- 对父表和子表的操作会相互影响,降低可用性
- INNODB本身对online DDL的限制
MYSQL 中索引的限制
MYISAM 存储引擎索引长度的总和不能超过 1000 字节
BLOB 和 TEXT 类型的列只能创建前缀索引
MYSQL 目前不支持函数索引
使用不等于 (!= 或者 <>) 的时候, MYSQL 无法使用索引。
过滤字段使用函数运算 (如 abs (column)) 后, MYSQL无法使用索引。
join语句中join条件字段类型不一致的时候MYSQL无法使用索引
使用 LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始 (如 ‘%abc…')时, MYSQL无法使用索引。
使用非等值查询的时候, MYSQL 无法使用 Hash 索引。
语句设计规范
使用预编译语句
- 只传参数,比传递SQL语句更高效
- 一次解析,多次使用
- 降低SQL注入概率
避免隐式转换
会导致索引失效
充分利用前缀索引
- 必须是最左前缀
- 不可能同时用到两个范围条件
- 不使用%前导的查询,如like “%ab”
不使用负向查询,如not in/like
- 无法使用索引,导致全表扫描
- 全表扫描导致buffer pool利用率降低
避免使用存储过程、触发器、UDF、events等
- 让数据库做最擅长的事
- 降低业务耦合度,为sacle out、sharding留有余地
- 避开BUG
避免使用大表的JOIN
MySQL最擅长的是单表的主键/二级索引查询
JOIN消耗较多内存,产生临时表
避免在数据库中进行数学运算
- MySQL不擅长数学运算和逻辑判断
- 无法使用索引
减少与数据库的交互次数
- INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE
- REPLACE INTO、INSERT IGNORE 、INSERT INTO VALUES(),(),()
- UPDATE … WHERE ID IN(10,20,50,…)
合理的使用分页
限制分页展示的页数只能点击上一页、下一页采用延迟关联
如何正确的使用分页?
假如有类似下面分页语句:SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 10000, 10由于MySQL里对LIMIT OFFSET的处理方式是取出OFFSET+LIMIT的所有数据,然后去掉OFFSET,返回底部的LIMIT。所以,在OFFSET数值较大时,MySQL的查询性能会非常低。可以使用id > n 的方式进行解决:
使用id > n 的方式有局限性,对于id不连续的问题,可以通过翻页的时候同时传入最后一个id方式来解决。
http://example.com/page.php?last=100 select * from table where id<100 order by id desc limit 10 //上一页 http://example.com/page.php?first=110 select * from table where id>110 order by id desc limit 10
这种方式比较大的缺点是,如果在浏览中有插入/删除操作,翻页不会更新,而总页数可能仍然是根据新的count(*) 来计算,最终可能会产生某些记录访问不到。为了修补这个问题,可以继续引入当前页码以及在上次翻页以后是否有插入/删除等影响总记录数的操作并进行缓存
select * from table where id >= (select id from table order by id limit #offset#, 1)
- 拒绝大SQL,拆分成小SQL
- 充分利用QUERY CACHE
- 充分利用多核CPU
- 使用in代替or,in的值不超过1000个
- 禁止使用order by rand()
- 使用EXPLAIN诊断,避免生成临时表
EXPLAIN语句(在MySQL客户端中执行)可以获得MySQL如何执行SELECT语句的信息。通过对SELECT语句执行EXPLAIN,可以知晓MySQL执行该SELECT语句时是否使用了索引、全表扫描、临时表、排序等信息。尽量避免MySQL进行全表扫描、使用临时表、排序等。详见官方文档。
用union all而不是union
union all与 union有什么区别?
union和union all关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同。
union在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。如:
select * from test_union1 union select * from test_union2
这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
而union all只是简单的将两个结果合并后就返回。这样,如果返回的两个结果集中有重复的数据,那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
从效率上说,union all要比union快很多,所以,如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话,那么就使用union all,如下:
select * from test_union1 union all select * from test_union2
- 程序应有捕获SQL异常的处理机制
- 禁止单条SQL语句同时更新多个表
- 不使用select * ,SELECT语句只获取需要的字段
- 消耗CPU和IO、消耗网络带宽
- 无法使用覆盖索引
- 减少表结构变更带来的影响
- 因为大,select/join 可能生成临时表
- UPDATE、DELETE语句不使用LIMIT
- INSERT语句必须显式的指明字段名称,不使用INSERT INTO table()
- INSERT语句使用batch提交(INSERT INTO table VALUES(),(),()……),values的个数不超过500
- 统计表中记录数时使用COUNT(*),而不是COUNT(primary_key)和COUNT(1) 备注:仅针对Myisam
- 数据更新建议使用二级索引先查询出主键,再根据主键进行数据更新
- 禁止使用跨库查询
- 禁止使用子查询,建议将子查询转换成关联查询
- 针对varchar类型字段的程序处理,请验证用户输入,不要超出其预设的长度;
分表规范
单表一到两年内数据量超过500w或数据容量超过10G考虑分表,需提前考虑历史数据迁移或应用自行删除历史数据,采用等量均衡分表或根据业务规则分表均可。要分表的数据表必须与DBA商量分表策略
- 用HASH进行散表,表名后缀使用十进制数,下标从0开始
- 按日期时间分表需符合YYYY[MM][dd][HH]格式
- 采用合适的分库分表策略。例如千库十表、十库百表等
- 禁止使用分区表,分区表对分区键有严格要,分区表在表变大后执行DDL、SHARDING、单表恢复等都变得更加困难。
- 拆分大字段和访问频率低的字段,分离冷热数据
行为规范
- 批量导入、导出数据必须提前通知DBA协助观察
- 禁止在线上从库执行后台管理和统计类查询
- 禁止有super权限的应用程序账号存在
- 产品出现非数据库导致的故障时及时通知DBA协助排查
- 推广活动或上线新功能必须提前通知DBA进行流量评估
- 数据库数据丢失,及时联系DBA进行恢复
- 对单表的多次alter操作必须合并为一次操作
- 不在MySQL数据库中存放业务逻辑
- 重大项目的数据库方案选型和设计必须提前通知DBA参与
- 对特别重要的库表,提前与DBA沟通确定维护和备份优先级
- 不在业务高峰期批量更新、查询数据库其他规范
- 提交线上建表改表需求,必须详细注明所有相关SQL语句
其他规范
日志类数据不建议存储在MySQL上,优先考虑Hbase或OceanBase,如需要存储请找DBA评估使用压缩表存储。
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