05 MySQL数据库

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一 建表规约

1. 【强制】表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint(1 表示是,0 表示否)。
 
说明:
任何字段如果为非负数,必须是
unsigned
 
注意:
POJO
类中的任何布尔类型的变量,都不要加
is
前缀,所以,需要在<
resultMap
>设置从
is_xxx

Xxx
的映射关系。数据库表示是与否的值,使用
tinyint
类型,坚持
is_xxx
的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。
 
正例:
表达逻辑删除的字段名
is_deleted
,1 表示删除,0 表示未删除。
 
2. 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。
 
说明:
MySQL 在 Windows 下不区分大小写,但在 Linux 下默认是区分大小写。因此,数据库名、表名、字段名,都不允许出现任何大写字母,避免节外生枝。
 
正例:
aliyun_admin,rdc_config,level3_name
 
反例:
AliyunAdmin,rdcConfig,level_3_name
 
3. 【强制】表名不使用复数名词。
 
说明:
表名应该仅仅表示表里面的实体内容,不应该表示实体数量,对应于 DO 类名也是单数形式,符合表达习惯。
 
4. 【强制】禁用保留字,如 descrangematchdelayed 等,请参考 MySQL 官方保留字。
 
5. 【强制】主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名普通索引名则为 idx_字段名。
 
说明:
pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
 
6. 【强制】小数类型为 decimal,禁止使用 float double
 
说明:
在存储的时候,float 和 double 都存在精度损失的问题,很可能在比较值的时候,得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围,建议将数据拆成整数和小数并分开存储。
 
7. 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型。
 
8. 【强制】varchar 是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过 5000,如果存储长度大于此值,定义字段类型为 text,独立出来一张表,用主键来对应,避免影响其它字段索引效率。
 

9. 【强制】表必备三字段:id, create_time, update_time。
 
说明:
其中 id 必为主键,类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型。

 

10.【推荐】表的命名最好是遵循“业务名称_表的作用”。
 
正例:
alipay_task / force_project / trade_config
 
11.【推荐】库名与应用名称尽量一致。
 
12.【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释。
 

13.【推荐】字段允许适当冗余,以提高查询性能,但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循:
1) 不是频繁修改的字段。
2) 不是 varchar 超长字段,更不能是 text 字段。
3) 不是唯一索引的字段。
 
正例:
商品类目名称使用频率高,字段长度短,名称基本一不变,可在相关联的表中冗余存储类目名称,避免关联查询。
 
14.【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表。
 
说明:
如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。
 
15.【参考】合适的字符存储长度,不但节约数据库表空间、节约索引存储,更重要的是提升检索速度。
 

二 索引规约

1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须建成唯一索引。
 
说明:
不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的;另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。
 
2. 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段,数据类型必须绝对一致
多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引
 
说明:
即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
 
3. 【强制】varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度即可。
 
说明:
索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达 90%以上,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
 
4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。
 
说明:
索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。
 
5. 【推荐】如果有 order by 的场景,请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现 file_sort 的情况,影响查询性能。
 
正例:
where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
 
反例:
索引如果存在范围查询,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无法排序。
 
6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。
 
说明:
如果一本书需要知道第 11 章是什么标题,会翻开第 11 章对应的那一页吗?目录浏览一下就好,这个目录就是起到覆盖索引的作用。
 
正例:
能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效果,用 explain 的结果,extra 列会出现:using index。
 
7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
 
说明:
MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放弃前 offset 行,返回 N 行,那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
 
正例:
先快速定位需要获取的 id 段,然后再关联: SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
 
8. 【推荐】SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts 最好。
 
说明:
1) consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引),在优化阶段即可读取到数据。
2) ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
3) range 对索引进行范围检索。
 
反例:
explain 表的结果,type=index,索引物理文件全扫描,速度非常慢,这个 index 级别比较 range 还低,与全表扫描是小巫见大巫。
 
9. 【推荐】建组合索引的时候,区分度最高的在最左边。
 
正例:
如果 where a=? and b=? ,如果 a 列的几乎接近于唯一值,那么只需要单建 idx_a 索引即可。
 
说明:
存在非等号和等号混合时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列,即索引 idx_d_c。
 
10.【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。
 
11.【参考】创建索引时避免有如下极端误解:
1) 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2) 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
3) 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
 

三 SQL语句

1. 【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*),count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关。
 
说明:
count(*)会统计值为 NULL 的行,而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
 
2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数,注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为 NULL,那么即使另一列有不同的值,也返回为 0。
 

3. 【强制】当某一列的值全是 NULL 时,count(col)的返回结果为 0,但 sum(col)的返回结果为 NULL,因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。
 
正例:
使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题:SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;
 
4. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
 
说明:
NULL
与任何值的直接比较都为
NULL
1)
NULL<>NULL
的返回结果是
NULL
,而不是
false
2)
NULL=NULL
的返回结果是
NULL
,而不是
true
3)
NULL<>1
的返回结果是
NULL
,而不是
true
 
5. 【强制】代码中写分页查询逻辑时,若 count 为 0 应直接返回,避免执行后面的分页语句。

 

6. 【强制】不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决。
 
说明:
以学生和成绩的关系为例,学生表中的 student_id 是主键,那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id,同时触发成绩表中的 student_id 更新,即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发,不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻塞,存在数据库更新风暴的风险;外键影响数据库的插入速度。
 
7. 【强制】禁止使用存储过程,存储过程难以调试和扩展,更没有移植性。
 
8. 【强制】数据订正(特别是删除、修改记录操作)时,要先 select,避免出现误删除,确认无误才能执行更新语句。
 
9. 【推荐】in 操作能避免则避免,若实在避免不了,需要仔细评估 in 后边的集合元素数量,控制在 1000 个之内。
 
10.【参考】如果有国际化需要,所有的字符存储与表示,均以 utf-8 编码,注意字符统计函数的区别。
 
11.【参考】TRUNCATE TABLE DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少,但TRUNCATE 无事务且不触发 trigger,有可能造成事故,故不建议在开发代码中使用此语句。
 
说明:
TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。
 

四 ORM映射

1. 【强制】在表查询中,一律不要使用 * 作为查询的字段列表,需要哪些字段必须明确写明。
 
说明:
1)增加查询分析器解析成本。2)增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3)无用字段增加网络
消耗,尤其是 text 类型的字段。
 
2. 【强制】POJO 类的布尔属性不能加 is,而数据库字段必须加 is_,要求在 resultMap 中进行字段与属性之间的映射。
 
说明:
参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定,在<resultMap>中增加映射,是必须的。在 MyBatis Generator 生成的代码中,需要进行对应的修改。
 
3. 【强制】不要用 resultClass 当返回参数,即使所有类属性名与数据库字段一一对应,也需要定义;反过来,每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。
 
说明:
配置映射关系,使字段与 DO 类解耦,方便维护。
 
4. 【强制】sql.xml 配置参数使用:#{},#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。
 
5. 【强制】iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。
 
说明:
其实现方式是在数据库取到 statementName 对应的 SQL 语句的所有记录,再通过 subList 取 start,size 的子集合。
 
6. 【强制】不允许直接拿 HashMap Hashtable 作为查询结果集的输出。
 
说明:
resultClass=”Hashtable”,会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控。
 
7. 【强制】更新数据表记录时,必须同时更新记录对应的 gmt_modified 字段值为当前时间。
 
8. 【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类,不管是不是自己的目标更新字段,都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL时,不要更新无改动的字段,一是易出错;二是效率低;三是增加 binlog 存储。
 
9. 【参考】@Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS,另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案,包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
 
10.【参考】<isEqual>中的 compareValue 是与属性值对比的常量,一般是数字,表示相等时带上此条件;<isNotEmpty>表示不为空且不为 null 时执行;<isNotNull>表示不为 null 值时执行。

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