【目標】mysql
本文介紹了MySQL數據庫命令規範、數據庫基本設計規範、數據庫字段設計規範、索引設計規範、常見索引列建議、如何選擇索引列的順序、以及數據庫SQL開發規範等。web
1、命名規範
1. 庫名、表名、字段名必須使用小寫字母並採用下劃線分割算法
2. 庫名、表名、字段名禁止超過32個字符，須見名知意；sql
3. 庫名、表名、字段名支持最多64個字符，統一規範、易於辨識以及減小傳輸量不要超過32；docker
4. 庫名、表名、字段名禁止使用MySQL保留關鍵字（若是表名中包含關鍵字查詢時，須要將其用單引號括起來）；數據庫
5. 臨時庫、臨時表名必須以tmp_爲前綴並以日期爲後綴；緩存
6. 備份庫、備份表名必須以bak爲前綴並以日期爲後綴；安全
7. 全部存儲相同數據的列名和列類型必須一致（通常做爲關聯列，若是查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換，會形成列上的索引失效，致使查詢效率下降）。性能優化
2、基本設計規範
1. 全部表必須使用Innodb存儲引擎服務器
沒有特殊要求（即Innodb沒法知足的功能如：列存儲，存儲空間數據等）的狀況下，全部表必須使用Innodb存儲引擎（MySQL5.5以前默認使用Myisam，5.6之後默認的爲Innodb）Innodb 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高併發下性能更好。
2. 數據庫和表的字符集統一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)
兼容性更好，統一字符集能夠避免因爲字符集轉換產生的亂碼，不一樣的字符集進行比較前須要進行轉換會形成索引失效；
3. 全部表和字段都須要添加註釋
使用comment從句添加表和列的備註 從一開始就進行數據字典的維護；
4. 儘可能控制單表數據量的大小，建議控制在1000萬之內
1000萬並非MySQL數據庫的限制，過大會形成修改表結構，備份，恢復都會有很大的問題能夠用歷史數據歸檔（應用於日誌數據），分庫分表（應用於業務數據）等手段來控制數據量大小。
5. 謹慎使用MySQL分區表
業務生命週期內，評估單表數據量是否在1000萬之內，超出此範圍需考慮分庫分表可擴展性；分區表在物理上表現爲多個文件，在邏輯上表現爲一個表，謹慎選擇分區鍵，跨分區查詢效率可能更低，建議採用物理分表的方式管理大數據。
6. 儘可能作到冷熱數據分離，減少表的寬度
MySQL限制每一個表最多存儲4096列，而且每一行數據的大小不能超過65535字節 減小磁盤IO,保證熱數據的內存緩存命中率（表越寬，把表裝載進內存緩衝池時所佔用的內存也就越大,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 常常一塊兒使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操做）。
7. 禁止在表中創建預留字段
預留字段的命名很難作到見名識義 預留字段沒法確認存儲的數據類型，因此沒法選擇合適的類型 對預留字段類型的修改，會對錶進行鎖定。
8. 禁止在數據庫中存儲圖片，文件等大的二進制數據
一般文件很大，會短期內形成數據量快速增加，數據庫進行數據庫讀取時，一般會進行大量的隨機IO操做，文件很大時，IO操做很耗時 一般存儲於文件服務器，數據庫只存儲文件地址信息。
9. 禁止在線上作數據庫壓力測試
10. 禁止從開發環境，測試環境直接鏈接生成環境數據庫。
3、字段設計規範
1. 優先選擇符合存儲須要的最小的數據類型
列的字段越大，創建索引時所須要的空間也就越大，這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所須要的IO次數也就越多， 索引的性能也就越差。建議：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。2）對於非負型的數據（如自增ID、整型IP）來講，要優先使用無符號整型來存儲由於：無符號相對於有符號能夠多出一倍的存儲空間，VARCHAR(N)中的N表明的是字符數，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
最多見的TEXT類型能夠存儲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，若是查詢中包含這樣的數據，在排序等操做時，就不能使用內存臨時表，必須使用磁盤臨時表進行。
且對於這種數據，MySQL仍是要進行二次查詢，會使sql性能變得不好，可是不是說必定不能使用這樣的數據類型。
若是必定要使用，建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中，查詢時必定不要使用select * 而只須要取出必要的列，不須要TEXT列的數據時不要對該列進行查詢。
注意：TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引，由於MySQL對索引字段長度是有限制的，因此TEXT類型只能使用前綴索引，而且TEXT列上是不能有默認值的。
3. 避免使用ENUM類型
修改ENUM值須要使用ALTER語句
ENUM類型的ORDER BY操做效率低，須要額外操做
禁止使用數值做爲ENUM的枚舉值
4. 儘量把全部列定義爲NOT NULL
緣由：索引NULL列須要額外的空間來保存，因此要佔用更多的空間；
進行比較和計算時要對NULL值作特別的處理。
5. 使用TIMESTAMP存儲時間
TIMESTAMP 存儲的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。TIMESTAMP使用4字節，DATETIME使用8個字節，同時TIMESTAMP具備自動賦值以及自動更新的特性。
6. 財務相關的金額類數據必須使用decimal類型
1) 非精準浮點：float,double
2) 精準浮點：decimal
Decimal類型爲精準浮點數，在計算時不會丟失精度。佔用空間由定義的寬度決定，每4個字節能夠存儲9位數字，而且小數點要佔用一個字節。可用於存儲比bigint更大的整型數據。
7. 用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存儲精確浮點數
浮點數相對於定點數的優勢是在長度必定的狀況下，浮點數可以表示更大的數據範圍；浮點數的缺點是會引發精度問題
1) 將字符轉化爲數字
2) 使用TINYINT來代替ENUM類型
3) 字段長度儘可能按實際須要進行分配，不要隨意分配一個很大的容量
8. 使用UNSIGNED存儲非負整數
一樣的字節數，存儲的數值範圍更大。如tinyint有符號爲-128-127，無符號爲0-255；INT類型固定佔用4個字節存儲
9. 使用INT UNSIGNED存儲IPV4
10. 使用VARBINARY存儲大小寫敏感的變長字符串
11. 禁止在數據庫中存儲明文密碼
4、索引設計規範
創建索引的目的是：但願經過索引進行數據查找，減小隨機IO，增長查詢性能 ，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。
索引是一把雙刃劍，可提升查詢效率，但也會下降插入和更新的速度並佔用磁盤空間。
1. 單張表中索引數量不超過5個
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；索引能夠提升效率一樣能夠下降效率。索引能夠增長查詢效率，但一樣也會下降插入和更新的效率，甚至有些狀況下會下降查詢效率。優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一信息，對每個能夠用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，若是同時有不少個索引均可以用於查詢，會增長MySQL優化器生成執行計劃時間，下降查詢性能。
2. 禁止給表中的每一列都創建單獨的索引
5.6版本以前，一個sql只能使用到一個表中的一個索引，5.6之後，雖然有了合併索引的優化方式，但遠沒有使用聯合索引的查詢方式效率高。
3. Innodb表必需要有主鍵
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。
每一個表均可以有多個索引，可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做爲主鍵，不適用多列主鍵（至關於聯合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列做爲主鍵（沒法保證數據的順序增加）。
主鍵建議使用自增ID值。
4. 單個索引中的字段數不超過5個
對字符串使用前綴索引，前綴索引長度不超過10個字符；
舉例：若有一個CHAR(200)列，在前10個字符內，多數值是唯一的，就可不要對整個列進行索引。對前10個字符進行索引可以節省大量索引空間，也可能會使查詢更快。
5. 表主鍵建議
1) 表必須有主鍵，不使用更新頻繁地列做爲主鍵
2) 儘可能不選擇字符串列做爲主鍵
3) 不使用UUID、MD5、HASH做爲主鍵
4) 默認使用非空的惟一鍵
5) 主鍵建議選擇自增或發號器重要的SQL必須被索引：
SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE條件列ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT的字段多表JOIN的字段
6. 區分度最大的字段放在索引前面
7. 核心SQL優先考慮覆蓋索引
select的數據列只用從索引中就可以取得，沒必要讀取數據行，換句話說查詢列要被所建的索引覆蓋。
8. 避免冗餘或重複索引
合理建立聯合索引（避免冗餘），index(a,b,c)至關於index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)
1) 索引不是越多越好，按實際須要進行建立，每一個額外的索引都要佔用額外的磁盤空間，並下降寫操做的性能
2) 不在低基數列上創建索引，例如‘性別’
3) 不在索引列進行數學運算和函數運算
9. 儘可能避免使用外鍵約束
1) 不建議使用外鍵約束（foreign key），但必定要在表與表之間的關聯鍵上創建索引；
2) 外鍵可用於保證數據的參照完整性，建議在業務端實現；
3) 外鍵會影響父表和子表的寫操做從而下降性能。
10. 不使用%前導的查詢，如like「%xxx」，沒法使用索引
11. 不使用反向查詢，如not in / not like
沒法使用索引，致使全表掃描，全表掃描致使bufferpool利用下降；
12. 索引列建議
1) 出如今SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列；
2) 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段；
3) 多表join的關聯列
注意：並不要將符合1和2中的字段的列都創建一個索引，一般將1、2中的字段創建聯合索引效果更好
13. 如何選擇索引列的順序
1) 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度=列中不一樣值的數量/列的總行數）；
2) 儘可能把字段長度小的列放在聯合索引的最左側（由於字段長度越小，一頁能存儲的數據量越大，IO性能也就越好）；
3) 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可較少的創建一些索引）。
14. 避免創建冗餘索引和重複索引
冗餘/重複索引會增長查詢優化器生成執行計劃的時間。
1) 重複索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
2) 冗餘索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
15. 優先考慮覆蓋索引
對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。
覆蓋索引：即包含了全部查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引，覆蓋索引的好處：
1) 避免Innodb表進行索引的二次查詢
Innodb是以彙集索引的順序來存儲的，對於Innodb來講，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息，若是是用二級索引查詢數據，在查找到相應的鍵值後，還需經過主鍵進行二次查詢才能獲取咱們真實所須要的數據。
而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中能夠獲取全部的數據，避免了對主鍵的二次查詢 ，減小了IO操做，提高了查詢效率。
2) 能夠把隨機IO變成順序IO加快查詢效率
因爲覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對於IO密集型的範圍查找來講，對比隨機從磁盤讀取每一行的數據IO要少的多，所以利用覆蓋索引在訪問時也能夠把磁盤的隨機讀取的IO轉變成索引查找的順序IO。
五、SQL開發規範
1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操做
預編譯語句能夠重複使用這些計劃，減小SQL編譯所須要的時間，還能夠解決動態SQL所帶來的SQL注入的問題 只傳參數，比傳遞SQL語句更高效 相同語句能夠一次解析，屢次使用，提升處理效率。
2. 避免數據類型的隱式轉換
隱式轉換會致使索引失效。
3. 充分利用表上已經存在的索引
1) 避免使用雙%號的查詢條件。
如無前置%,只有後置%，是能夠用到列上的索引的
2) 一個SQL只能利用到複合索引中的一列進行範圍查詢
解說：有 a,b,c列的聯合索引，在查詢條件中有a列的範圍查詢，則在b,c列上的索引將不會被用到，在定義聯合索引時，若是a列要用到範圍查找的話，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操做，因not in 也一般會使用索引失效。
4. 數據庫設計時，應該要對之後擴展進行考慮
5. 程序鏈接不一樣的數據庫使用不一樣的帳號，進制跨庫查詢
1) 爲數據庫遷移和分庫分表留出餘地
2) 下降業務耦合度
3) 避免權限過大而產生的安全風險
6. 強烈不建議使用SELECT * ；推薦使用SELECT <字段列表> 查詢
緣由：
1) 消耗更多的CPU和IO以網絡帶寬資源
2) 沒法使用覆蓋索引
3) 可減小表結構變動帶來的影響
7. 禁止使用不含字段列表的INSERT語句
舉例：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，可把子查詢優化爲join操做
一般子查詢在in子句中，且子查詢中爲簡單SQL(不包含union、group by、order by、limit從句)時，才能夠把子查詢轉化爲關聯查詢進行優化。
子查詢性能差的緣由：
1) 子查詢的結果集沒法使用索引，一般子查詢的結果集會被存儲到臨時表中，不管是內存臨時表仍是磁盤臨時表都不會存在索引，因此查詢性能 會受到必定的影響；
2) 特別是對於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；
3) 因爲子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，因此會消耗過多的CPU和IO資源，產生大量的慢查詢。
9. 避免使用JOIN關聯太多表
MySQL最擅長的是單表的主鍵/二級索引查詢，MySQL存在關聯緩存的，緩存的大小能夠由join_buffer_size參數進行設置。在MySQL中，對於同一個SQL多關聯（join）一個表，會多分配一個關聯緩存，若是在一個SQL中關聯的表越多，所佔用的內存也就越大。
Join消耗較多的內存，產生臨時表；
如程序中大量的使用了多表關聯的操做，同時join_buffer_size設置的也不合理的狀況下，就容易形成服務器內存溢出的狀況，就會影響到服務器數據庫性能的穩定性。
同時對於關聯操做來講，會產生臨時表操做，影響查詢效率MySQL最多容許關聯61個表，但業務生產環境中建議不超過5個。
10. 減小同數據庫的交互次數
1) 數據庫更適合處理批量操做 合併多個相同的操做到一塊兒，能夠提升處理效率。
11. 對應同一列進行or判斷時，使用in代替or
不要超過500個in操做能夠更有效的利用索引，or大多數狀況下不多能利用到索引。
12. 禁止使用order by，rand() 進行隨機排序
隨機排序會把表中全部符合條件的數據裝載到內存中，而後在內存中對全部數據根據隨機生成的值進行排序，而且可能會對每一行都生成一個隨機值，若是知足條件的數據集很是大，就會消耗大量的CPU和IO及內存資源。
簡單來講：order by，rand()會將數據從磁盤中讀取，進行排序，會消耗大量的IO和CPU。
推薦在程序中獲取一個隨機值，而後從數據庫中獲取對應的數據。
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致使沒法使用索引。
14. 在明顯不會有重複值時使用UNION ALL而不是UNION
1) UNION會把兩個結果集的全部數據放到臨時表中後再進行去重操做；
2) UNION ALL不會再對結果集進行去重操做。
15. 拆分複雜的大SQL爲多個小SQL
緣由以下：
1) 大SQL：邏輯上比較複雜，須要佔用大量CPU進行計算；
2) MySQL：一個SQL只能使用一個CPU進行計算；
3) SQL拆分後能夠經過並行執行來提升處理效率。
16. 避免使用存儲過程、觸發器、EVENTS等
1) 下降業務耦合度，爲分庫分表sacleout、sharding留點餘地；
2) 改策略可有效規避BUG。
17. 避免在數據庫中進行數學運算
1) 容易將業務邏輯和DB耦合在一塊兒
2) MySQL不擅長數學運算和邏輯判斷
3) 沒法使用索引
6、操做行爲規範
1. 超100萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操做，要分批屢次進行操做
1) 大批量操做可能會形成嚴重的主從延遲。
主從環境中，大批量操做可能會形成嚴重的主從延遲，大批量的寫操做通常都須要執行必定長的時間，只有當主庫上執行完成後，纔會在其餘從庫上執行，會形成主庫與從庫長時間的延遲狀況。
2) binlog日誌爲row格式時會產生大量的日誌
大批量寫操做會產生大量日誌，特別是對於row格式二進制數據而言，因爲在row格式中會記錄每一行數據的修改，一次修改的數據越多，產生的日誌量也會越多，日誌的傳輸和恢復所須要的時間也就越長，這也是形成主從延遲的一個緣由。
3) 避免產生大事務操做
大批量修改數據，必定是在一個事務中進行的，這會形成表中大批量數據進行鎖定，致使大量的阻塞，阻塞會對MySQL的性能影響很大。尤爲是長時間的阻塞會佔滿全部數據庫的可用鏈接，會使生產環境中的其餘應用沒法鏈接到數據庫，所以必定要注意大批量寫操做要進行分批。
2. 對於大表使用pt-online-schema-change修改表結構
1) 可避免大表修改產生的主從延遲
2) 可避免在對錶字段進行修改時進行鎖表
生產環境中，對大表數據結構的修改必定要謹慎，會形成嚴重的鎖表操做；
pt-online-schema-change首先創建一個與原表結構相同的新表，而且在新表上進行表結構的修改，而後再把原表中的數據複製到新表中，並在原表中增長一些觸發器。
把原表中新增的數據也複製到新表中，在行全部數據複製完成以後，把新表命名成原表，並把原來的表刪除掉。把原來一個DDL操做，分解成多個小批次做業進行。
這也是對錶進行碎片整理/重組的一個經常使用方式。
3. 禁止爲程序使用的帳號賦予super權限
緣由：當MySQL 達到最大鏈接數限制時，此刻還運行1個有super權限的用戶鏈接，super權限只能留給DBA處理問題的帳號使用。
4. 對於程序鏈接數據庫帳號，遵循權限最小原則程序
使用數據庫帳號只能在一個DB下使用，不許跨庫 程序使用的帳號原則上不許有drop權限。
其餘一些操做規範：
5. 任何數據庫的線上操做，必須走工單
6. 禁止在主庫上執行統計類的功能查詢；
7. 有大規模市場推廣、運營活動必須提早通知DBA進行流量評估；
8. 對單表的屢次alter操做必須合併爲一次操做；
9. 不在MySQL數據庫中存放業務邏輯，便可建立存儲過程；
10. 重大項目的數據庫方案選型和設計必須提早通知DBA參與；
11. 數據必須有備份機制和按期的恢復演練；
12. 不在業務高峯期批量更新、查詢數據庫；
文章至此。
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