数据库设计
以下所有规范会按照【高危】、【强制】、【建议】三个级别进行标注，遵守优先级从高到低。
库名
- 【强制】库的名称必须控制在32个字符以内，相关模块的表名与表名之间尽量提现join的关系，如user表和user_login表。
- 【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名，同一模块使用的表名尽量使用统一前缀。
- 【强制】一般分库名称命名格式是库通配名编号，编号从0开始递增，比如wenda_001以时间进行分库的名称格式是“库通配名时间”
- 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例：create database db1 default character set utf8;。
表结构
- 【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用字母、数字和下划线，一律小写。
- 【强制】表名要求模块名强相关，如师资系统采用”sz”作为前缀，渠道系统采用”qd”作为前缀等。
- 【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。
- 【强制】创建表时必须显式指定表存储引擎类型，如无特殊需求，一律为InnoDB。
- 【强制】建表必须有comment
- 【强制】中间表用于保留中间结果集，名称必须以tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称必须以bak_开头。中间表和备份表定期清理。
- 【强制】对于超过100W行的大表进行alter table，必须经过DBA审核，并在业务低峰期执行。因为alter table会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。
- 【建议】==建表时关于主键==：(1)强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment(2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致innodb内部page分裂和大量随机I/O，性能下降。
- 【建议】核心表（如用户表，金钱相关的表）必须有行数据的创建时间字段created_at和最后更新时间字段updated_at，便于查问题。
- 【建议】==表中所有字段必须都是NOT NULL属性==，业务可以根据需要定义DEFAULT值。因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。（NULL字段很难查询优化；NULL字段的索引需要额外空间；NULL字段的复合索引无效）
a.null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;
b.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;
c.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;
d.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
- 【建议】==建议对表里的blob、text等大字段，垂直拆分到其他表里==，仅在需要读这些对象的时候才去select。
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
- 【建议】反范式设计：把经常需要join查询的字段，在其他表里冗余一份。如user_name属性在user_account，user_login_log等表里冗余一份，减少join查询。
数据类型
- 【建议】表中的自增列（auto_increment属性），推荐使用bigint类型。因为无符号int存储范围为-2147483648~2147483647（大约21亿左右），溢出后会导致报错。
- 【建议】业务中选择性很少的状态status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型节省存储空间。
- 【建议】业务中IP地址字段推荐使用int类型，不推荐用char(15)。因为int只占4字节，可以用如下函数相互转换，而char(15)占用至少15字节。一旦表数据行数到了1亿，那么要多用1.1G存储空间。SQL：select inet_aton('192.168.2.12'); select inet_ntoa(3232236044); PHP: ip2long(‘192.168.2.12’); long2ip(3530427185);
- 【建议】不推荐使用enum，set。 因为它们浪费空间，且枚举值写死了，变更不方便。推荐使用tinyint或smallint。
- 【建议】不推荐使用blob，text等类型。它们都比较浪费硬盘和内存空间。在加载表数据时，会读取大字段到内存里从而浪费内存空间，影响系统性能。建议和PM、RD沟通，是否真的需要这么大字段。Innodb中当一行记录超过8098字节时，会将该记录中选取最长的一个字段将其768字节放在原始page里，该字段余下内容放在overflow-page里。不幸的是在compact行格式下，原始page和overflow-page都会加载。
- 【建议】存储金钱的字段，建议用int，程序端乘以100和除以100进行存取。因为int占用4字节，而double占用8字节，空间浪费。
- 【建议】文本数据尽量用varchar存储。因为varchar是变长存储，比char更省空间。MySQL server层规定一行所有文本最多存65535字节，因此在utf8字符集下最多存21844个字符，超过会自动转换为mediumtext字段。而text在utf8字符集下最多存21844个字符，mediumtext最多存224/3个字符，longtext最多存232个字符。一般建议用varchar类型，字符数不要超过2700。
- 【建议】时间类型尽量选取timestamp。因为datetime占用8字节，timestamp仅占用4字节，但是范围为1970-01-01 00:00:01到2038-01-01 00:00:00。更为高阶的方法，选用int来存储时间，使用SQL函数unix_timestamp()和from_unixtime()来进行转换
索引设计
- 【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment,且主键值禁止被更新。
- 禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
a.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;
b.“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
- 【建议】主键的名称以“pk_”开头，唯一键以“uk_”或“uq_”开头，普通索引以“idx_”开头，一律使用小写格式，以表名/字段的名称或缩写作为后缀。
- 【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTREE；MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。
- 【强制】单个索引中每个索引记录的长度不能超过64KB。
- 【建议】单个表上的索引个数不能超过7个。
- 【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并==把区分度最高的字段放在最前面==。如列userid的区分度可由select count(distinct userid)计算出来。
- 【建议】在多表join的SQL里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样join执行效率最高。
- 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。对于MySQL来说，如果表里已经存在key(a,b)，则key(a)为冗余索引，需要删除。
字符集
- 【强制】数据库本身库、表、列所有字符集必须保持一致，为utf8或utf8mb4。
- 【强制】前端程序字符集或者环境变量中的字符集，与数据库、表的字符集必须一致，统一为utf8。
DAO层设计
- 【建议】新的代码不要用model，推荐使用手动拼SQL+绑定变量传入参数的方式。因为model虽然可以使用面向对象的方式操作db，但是其使用不当很容易造成生成的SQL非常复杂，且model层自己做的强制类型转换性能较差，最终导致数据库性能下降。
- 【建议】对于log或history类型的表，随时间增长容易越来越大，因此上线前RD或者DBA必须建立表数据清理或归档方案。
- 【建议】在应用程序设计阶段，RD必须考虑并规避数据库中主从延迟对于业务的影响。尽量避免从库短时延迟（20秒以内）对业务造成影响，建议强制一致性的读开启事务走主库，或更新后过一段时间再去读从库。
- 【建议】多个并发业务逻辑访问同一块数据（innodb表）时，会在数据库端产生行锁甚至表锁导致并发下降，因此建议更新类SQL尽量基于主键去更新。
- 【建议】业务逻辑之间加锁顺序尽量保持一致，否则会导致死锁。
- 【建议】对于单表读写比大于10:1的数据行或单个列，可以将热点数据放在缓存里（如mecache或redis），加快访问速度，降低MySQL压力。
范例
CREATE TABLE user (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT ‘用户id’
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘用户邮箱’,
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`avatar` int(11) NOT NULL COMMENT '头像',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT ‘用户注册时的源ip’,
`create_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户记录创建的时间’,
`update_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户资料修改的时间’,
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT ‘用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未通过，4为还未提交审核’,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息';
SQL规范
DML语句
- 【强制】==SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成*==。因为select *会将不该读的数据也从MySQL里读出来，造成网卡压力。且表字段一旦更新，但model层没有来得及更新的话，系统会报错。
- 【强制】==insert语句指定具体字段名称，不要写成insert into t1 values(…)==，道理同上。
- 【强制】禁止使用属性隐式转换
SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描，而不能命中phone索引，因为13812345678是整数,phone是字符串,需要进行隐式转换
- 【强制】where条件里等号左右字段类型必须一致，否则无法利用索引。
- 【强制】禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
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')
- 【强制】禁止负向查询，以及%开头的模糊查询 解读：a.负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描; b.%开头的模糊查询，会导致全表扫描;
- 【强制】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
- 【建议】insert into…values(XX),(XX),(XX)…。这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很快，但会引起主从同步延迟。
- 【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内。因为union all不需要去重，节省数据库资源，提高性能。
- 【建议】in值列表限制在500以内。例如select… where userid in(….500个以内…)，这么做是为了减少底层扫描，减轻数据库压力从而加速查询。
- 【建议】事务里批量更新数据需要控制数量，进行必要的sleep，做到少量多次。
- 【强制】事务涉及的表必须全部是innodb表。否则一旦失败不会全部回滚，且易造成主从库同步终端。
- 【强制】写入和事务发往主库，只读SQL发往从库。
- 【强制】除静态表或小表（100行以内），DML语句必须有where条件，且使用索引查找。
- 【强制】生产环境禁止使用hint，如sql_no_cache，force index，ignore key，straight join等。因为hint是用来强制SQL按照某个执行计划来执行，但随着数据量变化我们无法保证自己当初的预判是正确的，因此我们要相信MySQL优化器！
- 【建议】SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE要有WHERE子句，且WHERE子句的条件必需使用索引查找。
- 【强制】生产数据库中强烈不推荐大表上发生全表扫描，但对于100行以下的静态表可以全表扫描。查询数据量不要超过表行数的25%，否则不会利用索引。
- 【强制】WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找，必须有其他等值或范围查询条件，否则无法利用索引。
- 【建议】索引列不要使用函数或表达式，否则无法利用索引。如where length(name)='Admin'或where user_id+2=10023。
- 【建议】减少使用or语句，可将or语句优化为union或者in，然后在各个where条件上建立索引。如where a=1 or b=2优化为where a=1… union …where b=2, key(a),key(b)。
- 【建议】分页查询，当limit起点较高时，可先用过滤条件进行过滤。如select a,b,c from t1 limit 10000,20;优化为: select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;。
表连接
- 【强制】禁止跨db的join语句。因为这样可以减少模块间耦合，为数据库拆分奠定坚实基础。
- 【强制】禁止在业务的更新类SQL语句中使用join，比如update t1 join t2…。
- 【建议】不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用join来代替子查询。
- 【建议】线上环境，多表join不要超过3个表。
- 【建议】多表连接查询推荐使用别名，且SELECT列表中要用别名引用字段，数据库.表格式，如select a from db1.table1 alias1 where …。
- 【建议】在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，来join其他表。
事务
- 【建议】事务中INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句操作的行数控制在2000以内，以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在500以内。
- 【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep，一般建议值5-10秒。
- 【建议】对于有auto_increment属性字段的表的插入操作，并发需要控制在200以内。
- 【强制】程序设计必须考虑“数据库事务隔离级别”带来的影响，包括脏读、不可重复读和幻读。线上建议事务隔离级别为repeatable-read。
- 【建议】事务里包含SQL不超过5个（支付业务除外）。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等雪崩问题。
- 【建议】事务里更新语句尽量基于主键或unique key，如update … where id=XX; 否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。
- 【建议】尽量把一些典型外部调用移出事务，如调用webservice，访问文件存储等，从而避免事务过长。
- 【建议】对于MySQL主从延迟严格敏感的select语句，请开启事务强制访问主库。
排序和分组
- 【建议】减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
- 【建议】order by、group by、distinct这些SQL尽量利用索引直接检索出排序好的数据。如where a=1 order by b 可以利用key(a,b)。
- 【建议】包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。
- 【高危】线上禁止使用的SQL语句，禁用update|delete t1 … where a=XX limit XX; 这种带limit的更新语句。因为会导致主从不一致，导致数据错乱。建议加上order by PK。
- 【高危】禁止使用关联子查询，如update t1 set … where name in(select name from user where…);效率极其低下。
- 【强制】禁用procedure、function、trigger、views、event、外键约束。因为他们消耗数据库资源，降低数据库实例可扩展性。推荐都在程序端实现。
- 【强制】禁用insert into …on duplicate key update…在高并发环境下，会造成主从不一致。
- 【强制】禁止联表更新语句，如update t1,t2 where t1.id=t2.id…。
性能分析
show profile;
mysqlsla;
mysqldumpslow;
explain;
show slow log;
show processlist;
show query_response_time(percona)
