轉載自??【開源組件】一份值得收藏的的 MySQL 規范

數據命名規范

• 所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割。

• 所有數據庫對象名稱禁止使用 MySQL 保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）。

• 數據庫對象的命名要能做到見名識意，并且最后不要超過32個字符。

• 臨時庫表必須以 tmp_ 為前綴并以日期為后綴，備份表必須以 bak_ 為前綴并以日期 ( 時間戳 ) 為后綴。

• 所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致（一般作為關聯列，如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換，會造成列上的索引失效，導致查詢效率降低）。

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數據庫基本設計規范

1、所有表必須使用 InnoDB 存儲引擎
沒有特殊要求（即 InnoDB 無法滿足的功能如：列存儲，存儲空間數據等）的情況下，所有表必須使用 InnoDB 存儲引擎（MySQL 5.5 之前默認使用 Myisam，5.6 以后默認的為 InnoDB）InnoDB 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高并發下性能更好。

2、數據庫和表的字符集統一使用 UTF8
兼容性更好，統一字符集可以避免由于字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效。

3、所有表和字段都需要添加注釋
使用 comment 從句添加表和列的備注 從一開始就進行數據字典的維護。

4、盡量控制單表數據量的大小，建議控制在 500 萬以內
500 萬并不是 MySQL 數據庫的限制，過大會造成修改表結構、備份、恢復都會有很大的問題，可以用歷史數據歸檔（應用于日志數據），分庫分表（應用于業務數據）等手段來控制數據量大小。

5、謹慎使用 MySQL 分區表
分區表在物理上表現為多個文件，在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分區鍵，跨分區查詢效率可能更低 建議采用物理分表的方式管理大數據。

6、盡量做到冷熱數據分離，減小表的寬度
MySQL 限制每個表最多存儲 4096 列，并且每一行數據的大小不能超過 65535 字節 減少磁盤 IO，保證熱數據的內存緩存命中率（表越寬，把表裝載進內存緩沖池時所占用的內存也就越大,也會消耗更多的 IO） 更有效的利用緩存，避免讀入無用的冷數據 經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）

7、禁止在表中建立預留字段
預留字段的命名很難做到見名識義 預留字段無法確認存儲的數據類型，所以無法選擇合適的類型 對預留字段類型的修改，會對表進行鎖定

8、禁止在數據庫中存儲圖片，文件等大的二進制數據
通常文件很大，會短時間內造成數據量快速增長，數據庫進行數據庫讀取時，通常會進行大量的隨機 IO 操作，文件很大時，IO 操作很耗時 通常存儲于文件服務器，數據庫只存儲文件地址信息。

9、禁止在線上做數據庫壓力測試

10、禁止從開發環境，測試環境直接連接生成環境數據庫

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數據庫字段設計規范

1. 優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型

原因
列的字段越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的IO次數也就越多， 索引的性能也就越差

方法

1、將字符串轉換成數字類型存儲，如：將IP地址轉換成整形數據。

MySQL 提供了兩個方法來處理 IP 地址

inet_aton?把ip轉為無符號整型(4-8位) inet_ntoa?把整型的ip轉為地址

插入數據前，先用 inet_aton 把 IP 地址轉為整型，可以節省空間。顯示數據時，使用 inet_ntoa 把整型的 IP 地址轉為地址顯示即可。

2、對于非負型的數據（如自增 ID、整型 IP）來說，要優先使用無符號整型來存儲,因為無符號相對于有符號可以多出一倍的存儲空間。

• SIGNED?INT?-2147483648~2147483647 UNSIGNED?INT?0~4294967295

  VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符數，而不是字節數。使用 UTF8 存儲 255 個漢字 Varchar(255)=765 個字節。過大的長度會消耗更多的內存

2. 避免使用 TEXT、BLOB 數據類型，最常見的TEXT類型可以存儲64k的數據

• 建議把 BLOB 或是TEXT列分離到單獨的擴展表中

  MySQL 內存臨時表不支持 TEXT、BLOB 這樣的大數據類型，如果查詢中包含這樣的數據，在排序等操作時，就不能使用內存臨時表，必須使用磁盤臨時表進行。

  而且對于這種數據，MySQL 還是要進行二次查詢，會使 SQL 性能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的數據類型。

  如果一定要使用，建議把 BLOB 或是 TEXT 列分離到單獨的擴展表中，查詢時一定不要使用?select *?而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的數據時不要對該列進行查詢。

• TEXT 或 BLOB 類型只能使用前綴索引

  因為 MySQL 對索引字段長度是有限制的，所以 TEXT 類型只能使用前綴索引，并且 TEXT 列上是不能有默認值的。

3. 避免使用 ENUM 類型

• 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 語句

• ENUM 類型的 ORDER BY 操作效率低，需要額外操作

• 禁止使用數值作為 ENUM 的枚舉值

4. 盡可能把所有列定義為 NOT NULL

原因：

• 索引 NULL 列需要額外的空間來保存，所以要占用更多的空間。

• 進行比較和計算時要對 NULL 值做特別的處理。

5. 使用 TIMESTAMP（4 個字節）或 DATETIME 類型（8 個字節）存儲時間

TIMESTAMP 存儲的時間范圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。

TIMESTAMP 占用 4 字節和 INT 相同，但比 INT 可讀性高，超出 TIMESTAMP 取值范圍的使用 DATETIME 類型存儲。

經常會有人用字符串存儲日期型的數據（不正確的做法）：

• 缺點 1：無法用日期函數進行計算和比較。

• 缺點 2：用字符串存儲日期要占用更多的空間。

6. 同財務相關的金額類數據必須使用 decimal 類型

• 非精準浮點：float，double

• 精準浮點：decimal

Decimal 類型為精準浮點數，在計算時不會丟失精度。占用空間由定義的寬度決定，每 4 個字節可以存儲 9 位數字，并且小數點要占用一個字節。可用于存儲比 bigint 更大的整型數據。

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索引設計規范

1. 限制每張表上的索引數量，建議單張表索引不超過 5 個

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同樣也可以降低效率；索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率。

因為 MySQL 優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一信息，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個索引都可以用于查詢，就會增加 MySQL 優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢性能。

2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引

5.6 版本之前，一個 SQL 只能使用到一個表中的一個索引，5.6 以后，雖然有了合并索引的優化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好

3. 每個 InnoDB 表必須有個主鍵

InnoDB 是一種索引組織表：數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的。每個表都可以有多個索引，但是表的存儲順序只能有一種 InnoDB是按照主鍵索引的順序來組織表的。

不要使用更新頻繁的列作為主鍵，不適用多列主鍵（相當于聯合索引） 不要使用 UUID、MD5、HASH、字符串列作為主鍵（無法保證數據的順序增長）。主鍵建議使用自增 ID 值。

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常見索引列建議

• 出現在 SELECT、UPDATE、DELETE 語句的 WHERE 從句中的列。

• 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段。

• 并不要將符合 1 和 2 中的字段的列都建立一個索引，通常將 1、2 中的字段建立聯合索引效果更好。

• 多表 JOIN 的關聯列。

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如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是：希望通過索引進行數據查找，減少隨機 IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的數據，則從磁盤中讀入的數據也就越少。

• 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度 = 列中不同值的數量 / 列的總行數）。

• 盡量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側（因為字段長度越小，一頁能存儲的數據量越大，IO 性能也就越好）。

• 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）。

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避免建立冗余索引和重復索引

因為這樣會增加查詢優化器生成執行計劃的時間。

• 重復索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)

• 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a）

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優先考慮覆蓋索引

對于頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。

覆蓋索引：就是包含了所有查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆蓋索引的好處：

• 避免 InnoDB 表進行索引的二次查詢

  InnoDB 是以聚集索引的順序來存儲的，對于 InnoDB 來說，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息，如果是用二級索引查詢數據的話，在查找到相應的鍵值后，還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數據。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了 IO 操作，提升了查詢效率。

• 可以把隨機 IO 變成順序 IO 加快查詢效率

  由于覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對于 IO 密集型的范圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的數據 IO 要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的 IO 轉變成索引查找的順序 IO。

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索引SET規范

盡量避免使用外鍵約束。

• 不建議使用外鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引。

• 外鍵可用于保證數據的參照完整性，但建議在業務端實現。

• 外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能。

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數據庫SQL開發規范

1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操作

預編譯語句可以重復使用這些計劃，減少 SQL 編譯所需要的時間，還可以解決動態 SQL 所帶來的 SQL 注入的問題 只傳參數，比傳遞 SQL 語句更高效 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。

2. 避免數據類型的隱式轉換

隱式轉換會導致索引失效。如：

select?name,phone?from?customer?where?id?=?'111';

3. 充分利用表上已經存在的索引

• 避免使用雙 % 號的查詢條件。
  如a like '%123%'，（如果無前置 %，只有后置 %，是可以用到列上的索引的）

• 一個 SQL 只能利用到復合索引中的一列進行范圍查詢
  如：有 a,b,c 列的聯合索引，在查詢條件中有 a 列的范圍查詢，則在 b,c 列上的索引將不會被用到，在定義聯合索引時，如果a列要用到范圍查找的話，就要把 a 列放到聯合索引的右側。

• 使用 left join 或 not exists 來優化 not in 操作
  因為 not in 也通常會使用索引失效。

4. 數據庫設計時，應該要對以后擴展進行考慮

5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號，進制跨庫查詢

• 為數據庫遷移和分庫分表留出余地

• 降低業務耦合度

• 避免權限過大而產生的安全風險

6. 禁止使用?SELECT *?必須使用 SELECT <字段列表> 查詢

原因：

• 消耗更多的 CPU 和 IO 以網絡帶寬資源

• 無法使用覆蓋索引

• 可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 語句

如： insert?into?values?('a','b','c');?應使用： insert?into?t(c1,c2,c3)?values?('a','b','c');

?8. 避免使用子查詢，可以把子查詢優化為 JOIN 操作

通常子查詢在 in 子句中，且子查詢中為簡單 SQL ( 不包含 union、group by、order by、limit 從句 ) 時，才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化。

子查詢性能差的原因：

• 子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中，不論是內存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引，所以查詢性能會受到一定的影響。

• 特別是對于返回結果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大。

• 由于子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的 CPU 和 IO 資源，產生大量的慢查詢。

9. 避免使用 JOIN 關聯太多的表

對于 MySQL 來說，是存在關聯緩存的，緩存的大小可以由 join_buffer_size 參數進行設置。

在 MySQL 中，對于同一個 SQL 多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯緩存，如果在一個 SQL 中關聯的表越多，所占用的內存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表關聯的操作，同時 join_buffer_size 設置的也不合理的情況下，就容易造成服務器內存溢出的情況，就會影響到服務器數據庫性能的穩定性。

同時對于關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率 MySQL 最多允許關聯 61 個表，建議不超過 5 個。

10. 減少同數據庫的交互次數

數據庫更適合處理批量操作 合并多個相同的操作到一起，可以提高處理效率

11. 對應同一列進行 or 判斷時，使用 in 代替 or

In 的值不要超過 500 個， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多數情況下很少能利用到索引。

12. 禁止使用 order by rand() 進行隨機排序

會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中，然后在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序，并且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的數據集非常大，就會消耗大量的 CPU 和 IO 及內存資源。

推薦在程序中獲取一個隨機值，然后從數據庫中獲取數據的方式。

13. WHERE從句中禁止對列進行函數轉換和計算

對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引。

不推薦： where?date(create_time)='20190101'推薦： where?create_time?>=?'20190101'?and?create_time?<?'20190102'

14. 在明顯不會有重復值時使用 UNION ALL 而不是 UNION

• UNION 會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中后再進行去重操作。

• UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作。

15. 拆分復雜的大 SQL 為多個小 SQL

• 大 SQL：邏輯上比較復雜，需要占用大量 CPU 進行計算的SQL 。

• MySQL：一個 SQL 只能使用一個 CPU 進行計算。

• SQL 拆分后可以通過并行執行來提高處理效率。

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數據庫操作行為規范

1. 超 100 萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作

• 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲
  主從環境中，大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間，而只有當主庫上執行完成后，才會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

• Binlog 日志為 row 格式時會產生大量的日志
  大批量寫操作會產生大量日志，特別是對于 row 格式二進制數據而言，由于在 row 格式中會記錄每一行數據的修改，我們一次修改的數據越多，產生的日志量也就會越多，日志的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因。

• 避免產生大事務操作
  大批量修改數據，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批量數據進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對 MySQL 的性能產生非常大的影響。

  特別是長時間的阻塞會占滿所有數據庫的可用連接，這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批。

2. 對于大表使用 pt-online-schema-change 修改表結構

• 避免大表修改產生的主從延遲

• 避免在對表字段進行修改時進行鎖表

對大表數據結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change 它會首先建立一個與原表結構相同的新表，并且在新表上進行表結構的修改，然后再把原表中的數據復制到新表中，并在原表中增加一些觸發器。

把原表中新增的數據也復制到新表中，在行所有數據復制完成之后，把新表命名成原表，并把原來的表刪除掉,把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行。

3. 禁止為程序使用的賬號賦予 super 權限

當達到最大連接數限制時，還運行 1個 有 super 權限的用戶連接 super 權限只能留給 DBA 處理問題的賬號使用。

4. 對于程序連接數據庫賬號，遵循權限最小原則

程序使用數據庫賬號只能在一個 DB 下使用，不準跨庫 程序使用的賬號原則上不準有 drop 權限。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【开源组件】一份值得收藏的的 MySQL 规范的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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