MySQL 基础篇

三范式

MySQL 军规

MySQL 配置

MySQL 用户管理和权限设置

MySQL 常用函数介绍

MySQL 字段类型介绍

MySQL 多列排序

MySQL 行转列 列转行

MySQL NULL 使用带来的坑

MySQL AND 和 OR 联合使用带来的坑

MySQL 触发器的使用

转载:

《58到家数据库30条军规解读》

《赶集mysql军规》

《58到家MySQL军规升级版》

基础规范

必须使用 InnoDB 存储引擎

解读: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。

表字符集默认使用 utf8,必要时候使用 utf8mb4

解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间,utf8mb4 是 utf8 的超集,有存储4字节例如表情符号时,使用它。

数据表、数据字段必须加入中文注释

禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库 CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,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”。数据库擅长存储与索引,CPU 计算还是上移吧。

禁止存储大文件或者大照片

解读:为何要让数据库做它不擅长的事情?大文件和照片存储在文件系统,数据库里存 URI 多好。

控制单表数据量,单表记录控制在千万级

平衡范式与冗余,为提高效率可以牺牲范式设计,冗余数据

命名规范

只允许使用内网域名,而不是 ip 连接数据库

线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范

业务名称:xxx

线上环境:dj.xxx.db

开发环境:dj.xxx.rdb

测试环境:dj.xxx.tdb

从库在名称后加-s标识,备库在名称后加-ss标识

线上从库:dj.xxx-s.db

线上备库:dj.xxx-sss.db

库名、表名、字段名:小写,下划线风格,不超过32个字符,必须见名知意,禁止拼音英文混用

表名 t_xxx,非唯一索引名 idx_xxx,唯一索引名 uniq_xxx

表设计规范

单实例表个数必须控制在2000个以内

单表分表个数必须控制在1024个以内

单表列数目必须小于30

表必须有主键,例如自增主键,推荐使用 UNSIGNED 整数为主键

解读:

  • 主键递增,数据行写入可以提高插入性能,可以避免 page 分裂,减少表碎片,提升空间和内存的使用;
  • 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;
  • 无主键的表删除,在 row 模式的主从架构,会导致备库夯住;

禁止使用外键,如果有外键完整性约束,需要应用程序控制

解读: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,大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先。

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

字段设计规范

必须把字段定义为 NOT NULL 并且提供默认值

解读:

  • nul l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;
  • 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;
  • null 值需要更多的存储空,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;
  • 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 != 'shenjian',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;

禁止使用 TEXT、BLOB 类型

解读: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。

禁止使用小数存储货币

解读:使用整数吧,小数容易导致钱对不上。

必须使用 varchar(20) 存储手机号

解读:

  • 涉及到区号或者国家代号,可能出现+-();
  • varchar 可以支持模糊查询,例如:like“138%”;

禁止使用 ENUM,可使用 TINYINT 代替

解读:

  • 增加新的 ENUM 值要做 DDL 操作;
  • ENUM 的内部实际存储就是整数;

用好数值类型

解读:

  • tinyint(1Byte):有符号(signed)范围是-128到127,无符号(unsigned)范围是0到255。
  • smallint(2Byte):有符号(signed)范围是-32768到32767,无符号(unsigned)范围是0到65535。
  • mediumint(3Byte):有符号(signed)范围是-8388608到8388607,无符号(unsigned)范围是0到16777215。
  • int(4Byte):有符号(signed)范围是-2147483648到2147483647,无符号(unsigned)范围是0到4294967295
  • bigint(8Byte):有符号(signed)范围是-9223372036854775808到9223372036854775807,无符号(unsigned)范围是0到18446744073709551615

使用 INT UNSIGNED 存储 IPv4,不要用 char(15)

根据业务区分使用 char/varchar

解读:

  • 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;
  • 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;

根据业务区分使用 datetime/timestamp

解读:前者占用5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

索引设计规范

单表索引建议控制在5个以内

解读:

  • 互联网高并发业务,太多索引会影响写性能;
  • 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;
  • 异常复杂的查询需求,可以选择 ES 等更为适合的方式存储;

单索引字段数不允许超过5个

解读:字段超过5个时,实际已经起不到有效过滤数据的作用了。

禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

解读:

  • 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;
  • 【性别】这种区分度不大的属性,建立索引是没有什么意义的,不能有效过滤数据,性能与全表扫描类似;

建立组合索引,必须把区分度高的字段放在前面

解读:能够更加有效的过滤数据。

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

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)

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

解读:

  • 读取不需要的列会增加 CPU、IO、NET 消耗;
  • 不能有效的利用覆盖索引;
  • 使用 SELECT * 容易在增加或者删除字段后出现程序 BUG;

禁止使用 INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx),必须显示指定插入的列属性

解读:容易在增加或者删除字段后出现程序BUG。

禁止使用属性隐式转换

解读:SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描,而不能命中 phone 索引。

禁止在 WHERE 条件的属性上使用函数或者表达式

解读:SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描。

正确的写法是:SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')。

禁止负向查询,以及%开头的模糊查询

解读:

  • 负向查询条件:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE 等,会导致全表扫描;
  • %开头的模糊查询,会导致全表扫描;

禁止大表使用 JOIN 查询,禁止大表使用子查询

解读:会产生临时表,消耗较多内存与 CPU,极大影响数据库性能。

禁止使用 OR 条件,必须改为 IN 查询或者 UNION 查询,IN 的值必须少于50个

解读:旧版本 MySQL 的 OR 查询是不能命中索引的,即使能命中索引,为何要让数据库耗费更多的 CPU 帮助实施查询优化呢。

使用 union all 替代 union,union 有去重开销

limit 高效分页(可选)

解读:limit 越大,效率越低,select id from t limit 10000, 10; 改为 select id from t where id > 10000 limit 10;。

SQL where 条件的顺序不一定需要按照索引的顺序

解读:比如一个联合索引是 name, age,查询的时候 where 条件可以写成 age=10 and name='张三'。

应用程序必须捕获 SQL 异常,并有相应处理

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