MySQL日常使用遵循的规范建议

一 . 基础规范

1.必须使用innodb存储引擎

解读：支持事务；支持行级锁；支持mvcc多版本控制；支持外键；死锁自动检测；并发性能更好、cpu及内存缓存页优化使得资源利用率更高。

2.  表字符集推荐使用utf8mb4

解读：utf8 是 mysql 中的一种字符集，只支持最长三个字节的 utf-8字符，也就是 unicode 中的基本多文本平面(bmp)。任何不在基本多文本平面的 unicode字符，都无法使用 mysql 的 utf8 字符集存储。包括 emoji 表情(emoji 是一种特殊的 unicode 编码，常见于 ios 和 android 手机上)，和很多不常用的汉字，以及任何新增的 unicode 字符等等。要在 mysql 中保存 4 字节长度的 utf-8 字符，需要使用 utf8mb4 字符集，utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时，使用它。

3.  数据表、数据字段必须加入中文注释

解读：方便大家对表的理解，方便dba和开发的沟通，方便历史传承。

4.  禁止使用存储过程、视图、触发器、event

解读：a.对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层，数据库擅长存储和索引。

           b.调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差。

5.  禁止存储大文件或者大照片

解读：建议存储到专门的类型数据库中。

二 . 命名规范

1.  库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔

解读：a.数据库服务器端开了大小写敏感，提高数据库服务器性能

           b.只有一套标准，避免abc,abc混淆(sql)

2.  库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过32字符

解读：见名知义，便于理解；长度不要过长，便于书写。

三 . 表设计规范

1.  表必须有主键，推荐使用bigint,表数据量少也可使用unsigned int为主键

解读：删除无主键的表，如果是row模式的主从架构，从库会挂住

2.  主从表可使用自增bigint做主键，冗余无业务含义的字段做关联字段，并做非聚集索引

解读：a.如order表自增主键id,冗余order_no字段，order_detail表自增主键id,冗余order_no字段；order\order_detail和通过order_no关联，并对order_no做非聚集索引

           b.可有效减少数据文件和索引文件提示查询性能

3.  禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现

解读：外键使得表之间相互耦合，影响update/delete等sql性能，有可能造成死锁，高并发情况下容易成为数据库瓶颈点

4.  建议将大字段，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据

解读：会显著提升该表的查询性能

5.  表必须有字段create_by、create_time、modify_by、modify_time、disabled

解读：便于表的维护。

四 . 列设计规范

1. 根据业务区分使用tinyint/int/bigint，分别会占用1/4/8字

解读：数据量大时，表字段的类型会显著影响性能

2. 根据业务区分使用char/varchar

解读：a.字段长度固定，或者长度近似的业务场景，适合使用char，能够减少碎片，查询性能高

          b.字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用varchar，能够减少空间

3. 根据业务区分使用datetime(3)/timestamp(3)

解读：a.前者占用8个字节，后者占用4个字节，存储年使用year，存储日期使用date，存储时间使用datetime(3)

          b.如果需要根据时区显示对应时区的时间，使用timestamp

          c.datetime(3)/timestamp(3)保存到毫秒级别，程序端select now(3)

4. 必须把字段定义为not null并设默认值

解读：a.null的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，mysql更难优化

          b.null需要更多的存储空间

          c.null只能采用is null或者is not null，不可使用=/!=/in/not in

5.     使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数

解读：a.牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86

          b.手机号不会用来做数学运算

          c.varchar可以模糊查询，例如like ‘138%’

6.  使用tinyint来代替enum

解读：enum增加新值要进行ddl操作

五 . 索引规范

1. 非聚集索引使用idx_[字段名]来命名

2. 单张表索引数量建议控制在5个以内

解读：a.互联网高并发业务，太多索引会影响写性能

           b.生成执行计划时，如果索引太多，会降低性能，并可能导致mysql选择不到最优索引

           c.异常复杂的查询需求，可以选择其他等更为适合的方式存储

3. 尽量避免\禁止使用唯一索引

解读：只是比非聚集索引快一个cpu查找的时间，但在delete，update时都要重新排序

4. 组合索引字段数不建议超过3个

解读：如果3个字段还不能极大缩小row范围，很可能是设计有问题

5. 不建议在频繁更新的字段上建立索引

6. 非必要不要进行join查询，如果要进行join查询，被join的字段必须类型相同，并建立索引

解读： join字段类型不一致，会导致全表扫描。

7. 理解组合索引最左前缀原则，避免重复建设索引，如果建立了(a,b,c)，相当于建立了(a), (a,b), (a,b,c) 

六 . sql语句规范

1.  禁止使用select *，只获取必要字段

解读：a.select *会增加cpu/io/内存/带宽的消耗

           b.指定字段能有效利用索引覆盖

           c.指定字段查询，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响

2.  insert必须指定字段，禁止使用insert into t values()

解读：指定字段插入，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响

3.  隐式类型转换会使索引失效，导致全表扫描

解读：一定要确保声明的类型和索引字段类型一致

4.  禁止在where条件列使用函数或者表达式

解读：导致不能命中索引，全表扫描

5. 禁止%开头的模糊查询

解读：导致不能命中索引，全表扫描

6.  尽可能不使用大表join和子查询

解读：会占用大量的内存、io、cpu，如果使用到要先缩小结果集在做join（超过1000万的表都应该考虑缩小结果集在做join）

7.  区分inner\left\right\full join，合理使用，join尽量不超过3个表

解读：mysql查询优化器很烂，可在测试环境构造不同的写法，查看对应的执行计划，得出最佳的方案，可使用测试环境最佳实践

8. 同一个字段上的or必须改写为in，in的值必须少于50个

9. 应用程序必须捕获sql异常

解读：方便定位线上问题