高性能可扩展mysql 笔记（一）数据库表、索引、SQL语句设计规范

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项目说明：该笔记的背景为电商平台项目，电商项目由于其高并发、多线程、高耗能等特性，在众多的项目类型中涉及的技术面最广，故以此为例作为案例：

项目说明：

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主要功能模块：

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对于一个项目的立项，从需求分析到技术栈的决定，其中的业务执行都离不开持久层中对数据库的操作，数据库的库、表设计等规范对项目的高效、可用性都具有很大的影响。

以下：对数据库的相关规范进行分析及说明:

数据库设计规范包括：

1. 数据库命名规范；
2. 数据库基本设计规范；
3. 数据库索引设计规范；
4. 数据库字段设计规范；
5. 数据库SQL开发规范；
6. 数据库操作行为规范。

一、数据库命名规范

1、所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割

不同的数据库名      DbName  dbname

不同的表名             Table     table  tabLe

2、 所有数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字

select id , username , `from` ,age from tb_user

注意：如果一定要使用保留字，那么，就在保留字上添加 `` 符号，数据库在编译时会对其进行判定为普通字符，避免错误

3、数据库对象的命名要能做到见名知意，并且组好不要超过32个字符

例如：  用户数据库 mc_userdb

用户账号表  user_account

4、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

5、所有存储相同数据的列名和列类型必须一致

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二、数据库基本设计规范

1、所有表必须使用Innodb存储引擎

5.6 以后的默认引擎

支持事务，行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好

2、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生的乱码

MySQL中UTF8字符集汉字点3个字节，ASCII码占用1个字节

3、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

4、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；

可以用历史数据归档，分库分表等手段来控制数据量大小

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。

5、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更低

建议采用物理分表的方式管理大数据

6、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度

减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率

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

7、禁止在表中建立预留字段

预留字段的命名很难做到见名识义

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

8、禁止在数据库中存储图片，文件等二进制数据

9、禁止在线上做数据库压力测试

10、禁止从开发环境，测试环境直连生产环境数据库

三、数据库索引设计规范

索引对数据库的查询性能来说是非常重要的

注意： 不要滥用索引

1、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

禁止个表中的每一列都建立单独的索引

2、每个Innodb表必须有一个主键

不使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键

不使用UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键

主键建议选择使用自增ID值

3、常用索引列建议

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

4、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

使用最频繁的列放到联合索引的左侧

5、避免简历冗余索引和重复索引

primary key(id)、index(id)、unique index(id)

index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

6、对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

避免Innodb表进行索引的二次查找

可以把随机IO变为顺序IO加快查询效率

7、尽量避免使用外键

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

   1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

将字符串转化为数字类型存储

INET_ATON( `255.255.255.255`) = 4294967295

INET_NTOA( 4294967295) = `255.255.255.255`

2、优先选择符合存储 需要的最小的数据类型

对于非负数据采用无符号整形进行存储

SIGNED INT -214748~2147483647

UNSIGNED INT 0 ~ 4294967295

3、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

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

过大的长度会消耗更多的内存

4、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

5、尽可能把所有列定义为 NOT NULL

           索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间

进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

6、避免使用ENUM数据类型

修改ENUM值需要使用ALTER语句

ENUM类型的OREDR 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

7、避免在字符串存储日期型的数据（不正确的做法）

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

8、使用TIMESTAMP或DATETIME类型存储时间

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

五、SQL开发规范

1、建议使用预编译语句进行数据库操作

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使用预编译语句的好处：

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

2、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`

3、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只能利用到符合索引中的一列进行范围查询

4、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流出余地

降低业务耦合度

避免权限过大而产生的安全风险

5、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

6、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

7、避免使用JOIN关联太多的表

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

8、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 ...

9、禁止使用 order by rand() 进行随机排序

a.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；

b.随机排序会消耗大量的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

10、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 createtime >=`20160901` and createtime <`20160902`

11、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 不会再对结果及进行去重操作

六、数据库操作行为规范

1、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

避免产生大失误操作

2、对于大表使用 pt-online-schema-change修改表结构

避免达标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

3、禁止为程序使用的账号赋予super权限

因为当达到最大连接限制时，还允许1个有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

4、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