1 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

禁止使用mysql保留关键字 ---如果表名中包含关键字查询时,需要将其有单引号括起来

见名识意,并且最后不要超过32个字符

临时库表以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表以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--一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低

2 数据库基本设计规范

没有特殊要求下,所有表必须使用innodb存储引擎--支付事务、行级锁、更好的恢复性、高并发下性能更好

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生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效

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,过大会造成修改表结构、备份、恢复都会有很大的问题。可以用历史数据归档应用于日志数据,分库分表应用于业务数据等手段

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,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

尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度--mysql限制每个表最多存储4096列,并且每一行数据在大小不能超过65535字节 减少磁盘IO--保证热数据的内存缓存命中率,避免读入无用的冷数,经常一起使用的列放到一个表中避免更多的关联操作。

禁止在表中建立预留字段--无法确认存储的数据类型,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,文件等大的二进制数据---IO操作耗时,通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息

禁止在线上做数据库压力测试

禁止从开发环境、测试环境直接连接生成环境数据库

2 数据库字段设计规范

优先选择符合存储需要的最小的数据类型-- 字段大,建立索引空间大,IO次数多,索引性能差

  1 将字符串转换成数字类型存储如:IP地址-插入数据前先用inet_aton把ip地址转为整型,节省空间,显示数据时使用inet_ntoa把整型ip地址转为地址显示即可

  2 对于非负型的数据 如 自增id IP 要优先使用无符号整型来存储,无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

    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255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存
避免使用text、blob数据类型,最常见的text类型可以存储64K的数据---可以分离到单独的扩展表中
mysql内存临时表不支持text/blob大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。mysql还要进行二次查询,会使sql性能变得很差,不需要text列的数据时不要对该列进行查询
text/blob类型只能使用前缀索引,并且text列上是不能有默认值的
避免使用enum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
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
使用timestamp 4个字节 或 datetime类型8个字节 存储时间
  TIMESTAMP 存储的时间范围 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类型存储

同财务相关的金额数据必须使用decimal类型

  非精准浮点:float,double

  精准浮点:decimal
  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,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。

4 索引设计规范

限制每张表上的索引数量,不超过5个,索引可以增加查询效率,同样也会降低插入和更新的效率,有些情况下会降低查询效率

因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能

禁止给表中的每一列都建立单独的索引---使用联合索引查询

每个索引组织表innodb必须有个主键--数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的,每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。

不要使用更新频繁的列作为主键,不要使用uuid md5 hash 字符串列作为主键--无法保证数据的顺序增加

主键建议使用自增ID值

5 常见索引列建议

出现在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

建立联合索引效果更好

6 索引列的顺序 -区分别最高的放在联合索引的最左侧 ,区分度=列中不同值的数量/列的总行数

尽量把字段长度小的列放在联合索引的左侧

7 避免建立冗余索引和重复索引

  重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
  冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
8 优先考虑覆盖索引--就是包含了所有查询字段(where select order bjy group by )的索引
避免lnnodb表进行索引的二次查询
9 索引规范
尽量避免使用外键约束,但要在表与表之间的关联键上建立索引,外键建议在业务端实现参照完整性
外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能
10 数据库开发规范
建议使用预编译语句进行数据库操作-减少编译所需要的时间,还可以解决动态sql所带来的sql注入问题 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 id=''
充分利用表上已经存在的索引-避免使用双%号的查询条件
一个sql只能利用到复合索引中的一列进行范围查询-如:有 a,b,c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b,c列上的索引将不会被用到,在定义联合索引时,如果a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧
  使用left join或 not exists来优化not in操作  因为not in 也通常会使用索引失效。
数据库设计进,应要对以后扩展进行考虑
程序连接不同的数据库使用不同的账号,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 * 使用select 字段 查询
禁止使用不含字段一表的insert语句
避免使用子查询,可以把子查询优化为join操作 通用子查询在in子句中,且子查询中为简单sql进才可以转化为关联查询进行优化
子查询结果信无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引。
 
避免使用JOIN关联太多的表-关联缓存大小可以由join_buffer_size参数进行设置,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-批量操作合交多个相同的操作到一起,可以提高处理效率
 
对应同一列进行or判断时,使用in代替or,in 的值不要超过500个,可以更有效的利用索引,or很少能利用到索引
 
禁使用order by rand()进行随机排序
 
where从句中禁止对列进行函数转换和计算:无法使用索引
 
在明显不会有重复值时使用union all 而不是union
union 会把两个结果集的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:大sql逻辑上比较复杂,需要占用大量cpu进行计算;mysql一个sql只能使用一个cpu进行计算,拆分的可能通过并行执行来提高处理效率
 
11 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;大批量写操作产生大量日志。特别是对于row格式。
大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞
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,pt-online-schema-change首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原表删除掉。
 
禁止为程序使用的账号赋予super权限-只能留给DBA处理问题账号使用。
对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则

mysql-笔记-命名、索引规范的更多相关文章

  1. MySQL笔记(5)---索引与算法

    1.前言 本章记录MySQL中的索引机制,了解索引可以让数据库更快.索引太多会造成性能损耗,索引太少肯定查询效率不高. 2.InnoDB存储引擎所有概述 InnoDB中常见的索引有: B+树索引 全文 ...

  2. 【笔记】MySQL学习之索引

    [笔记]MySQL学习之索引 一 索引简单介绍 索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可. 普通 ...

  3. MySQL笔记(8)-- 索引类型

    一.背景 前面我们讲了SQL分析和索引优化都涉及到了索引,那么什么是索引,它的模型有什么,实现的机制是什么,今天我们来好好讨论下. 二.索引的介绍 索引就相当书的目录,比如一本500页的书,如果你想快 ...

  4. 高性能MySQL笔记 第5章 创建高性能的索引

    索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而 ...

  5. mysql笔记02 创建高性能的索引

    创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序 ...

  6. MySQL学习笔记(三)—索引

    一.概述 1.基本概念       在大型数据库中,一张表中要容纳几万.几十万,甚至几百万的的数据,而当这些表与其他表连接后,所得到的新的数据数目更是要大大超出原来的表.当用户检索这么大量的数据时,经 ...

  7. MySql基础笔记(二)Mysql语句优化---索引

    Mysql语句优化--索引 一.开始优化前的准备 一)explain语句 当MySql要执行一个查询语句的时候,它首先会对语句进行语法检查,然后生成一个QEP(Query Execution Plan ...

  8. MySQL之InnoDB索引面试学习笔记

    写在前面 想要做好后台开发,终究是绕不过索引这一关的.先问自己一个问题,InnoDB为什么选择B+树作为默认索引结构.本文主要参考MySQL索引背后的数据结构及算法原理和剖析Mysql的InnoDB索 ...

  9. 最全mysql笔记整理

    mysql笔记整理 作者:python技术人 博客:https://www.cnblogs.com/lpdeboke Windows服务 -- 启动MySQL net start mysql -- 创 ...

随机推荐

  1. 博弈论进阶之Multi-SG

    Multi-Nim 从最简单的Nim模型开始 它的定义是这样的 有\(n\)堆石子,两个人可以从任意一堆石子中拿任意多个石子(不能不拿)或把一堆数量不少于\(2\)石子分为两堆不为空的石子,没法拿的人 ...

  2. H5的语义化标签(PS: 后续继续补充)

    头部信息 <header></header> 区块标签 <figure> <figcaption>123</figcaption> < ...

  3. (最详细)小米MIX的Usb调试模式在哪里打开的教程

    当我们使用安卓手机链接pc的时候,或者使用的有些应用比如我们团队营销团队当使用的应用引号精灵,以前老版本就需要开启Usb调试模式下使用,现当新版本不需要了,如果手机没有开启Usb调试模式,pc则没法成 ...

  4. Android入门第一课之Java基础

    通知:由于本周六场地申请没通过,所以本周的培训临时取消. 今天给大家带来的是Android入门的第一课,由于教室申请的不确定性,因此,每次培训的内容都会在博客先提前释放出来.首先Android的APP ...

  5. asp.net core webApi 参数保护

    asp.net core webApi 参数保护 Intro asp.net core data protection 扩展,基于 IDataProtector 扩展的数据保护组件,自动化的实现某些参 ...

  6. 【English】一、专治各种英语不服

    一.前言 英语虽然不是使用人数最多的语言,但是...谁叫我是一名码农且英语垃圾呢. 二.开始 1. read sb sth = read sth for sb read sb sth 是双宾语结构. ...

  7. Github速度慢的解决方法

    首先ping一下github.global.ssl.fastly.net 得到相应的ip,例如我现在ping的ip是151.101.41.194 151.101.41.194 github.globa ...

  8. SQLServer之删除视图

    删除视图注意事项 删除视图时,将从系统目录中删除视图的定义和有关视图的其他信息. 还将删除视图的所有权限. 使用 DROP TABLE 删除的表上的任何视图都必须使用 DROP VIEW 显式删除. ...

  9. hadoop 分析

    Hadoop源代码分析(一) Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.goo ...

  10. QQ的孤独

    接触网络到现在,已是好多年前的事了.初识网络犹如初恋般,充满了新鲜和好奇,于是,从聊天室到QQ,MSN,邮箱,再去BBS.然后有了博客^^^^^^ 那时的网络于我是那般充满诱惑,整天穿梭其中,乐此不彼 ...