一，基础规范
表存储引擎必须使用InnoDB的
表字符集默认使用utf8 ，必要时候使用utf8mb4
解读：
（1 ）通用，无乱码风险，汉字3 字节，英文1 字节
（2 ）utf8mb4 是utf8 的超集，有存储4 字节例如表情符号时，使用它
- 禁止使用存储过程，视图，触发器，事件
解读：
（1 ）对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层
（2 ）调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差
- 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径
- 禁止在线上环境做数据库压力测试
- 测试，开发，线上数据库环境必须隔离
二，命名规范
- 库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔
解读：abc ，abc ，ABC 都是给自己埋坑
- 库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过32 字符
解读：tmp ，wushan 谁TM知道这些库是干嘛的
- 库备份必须以BAK 为前缀，以日期为后缀
- 从库必须以-s 为后缀
- 备库必须以-ss 为后缀
三，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
- 表必须有主键，推荐使用无符号整数为主键
潜在坑：删除无主键的表，如果是行模式的主从架构，从库会挂住
- 禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现
解读：外键使得表之间相互耦合，影响更新/删除等SQL 性能，有可能造成死锁，高并发情况下容易成为数据库瓶颈
- 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
解读：具体参加“ 如何实施数据库垂直拆分 ”
四，列设计规范
- 根据业务区分使用tinyint / int / bigint ，分别会占用1/4/8 字节
- 根据业务区分使用CHAR / VARCHAR
解读：
（1 ）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
（2 ）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
- 根据业务区分使用的日期时间/时间戳
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
- 必须把字段定义为NOT NULL 并设默认值
解读：
（1 ）NULL 的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL 更难优化
（2 ）NULL 需要更多的存储空间
（3 ）NULL 只能采用IS NULL 或者IS NOT NOT NULL ，而在= =！= / in / not in 时有大坑
使用INT UNSIGNED 存储IPv4 ，不要用char（15）
使用VARCHAR（20）存储手机号，不要使用整数
解读：
（1 ）牵扯到国家代号，可能出现+ / - /（）等字符，例如+86
（2 ）手机号不会用来做数学运算
（3 ）varchar 可以模糊查询，例如喜欢'138％'
- 使用TINYINT 来代替ENUM
解读：ENUM 增加新值要进行DDL 操作
五，索引规范
- 唯一索引使用uniq_ [ 字段名] 来命名
- 非唯一索引使用idx_ [ 字段名] 来命名
- 单张表索引数量建议控制在5 个以内
解读：
（1 ）互联网高并发业务，太多索引会影响写性能
（2 ）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
（3 ）异常复杂的查询需求，可以选择ES 等更为适合的方式存储
- 组合索引字段数不建议超过5 个
解读：如果5 个字段还不能极大缩小行范围，八成是设计有问题
- 不建议在频繁更新的字段上建立索引
- 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
解读：踩过因为JOIN字段类型不一致，而导致全表扫描的坑么？
- 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）
六，SQL 规范
- 禁止使用select * ，只获取必要字段
解读：
（1 ）选择* 会增加cpu / io / 内存/ 带宽的消耗
（2 ）指定字段能有效利用索引覆盖
（3 ）指定字段查询，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
- insert 必须指定字段，禁止使用插入T值（）
解读：指定字段插入，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
隐式类型转换会使索引失效，导致全表扫描
禁止在哪里条件列使用函数或者表达式
解读：导致不能命中索引，全表扫描
- 禁止负向查询以及％开头的模糊查询
解读：导致不能命中索引，全表扫描
- 禁止大表JOIN 和子查询
- 同一个字段上的OR 必须改写问IN ，IN 的值必须少于50 个
- 应用程序必须捕获SQL 异常
解读：方便定位线上问题
