1.【強制】表達是與否概念的字段,必須使用 is_xxx的方式命名,數據類型是 unsigned tinyint( 1表示是,0表示否),此規則一樣適用於 odps建表。
說明:任何字段若是爲非負數,必須是 unsigned。
我的備註:
Open Data Processing Service, 簡稱ODPS;是由阿里雲自主研發,提供針對TB/PB級數據、實時性要求不高的分佈式處理能力,應用於數據分析、挖掘、商業智能等領域;阿里巴巴的離線數據業務都運行在ODPS上;。
2.【強制】表名、字段名必須使用小寫字母或數字;禁止出現數字開頭,禁止兩個下劃線中間只出現數字。數據庫字段名的修改代價很大,由於沒法進行預發佈,因此字段名稱須要慎重考慮。
正例:getter_admin,task_config,level3_name
反例:GetterAdmin,taskConfig,level_3_name
3.【強制】表名不使用複數名詞。
說明:表名應該僅僅表示表裏面的實體內容,不該該表示實體數量,對應於 DO類名也是單數形式,符合表達習慣。
4.【強制】禁用保留字,如 desc、range、match、delayed等,請參考 MySQL官方保留字。
5.【強制】惟一索引名爲 uk_字段名;普通索引名則爲 idx_字段名。
說明:uk_ 即 unique key;idx_ 即 index的簡稱。
6.【強制】小數類型爲 decimal,禁止使用 float和 double。
說明:float和 double在存儲的時候,存在精度損失的問題,極可能在值的比較時,獲得不正確的結果。若是存儲的數據範圍超過 decimal的範圍,建議將數據拆成整數和小數分開存儲。
7.【強制】若是存儲的字符串長度幾乎相等,使用 char定長字符串類型。
8.【強制】varchar是可變長字符串,不預先分配存儲空間,長度不要超過 5000,若是存儲長度大於此值,定義字段類型爲 text,獨立出來一張表,用主鍵來對應,避免影響其它字段索引效率。
9.【強制】表必備三字段:id, gmt_create, gmt_modified。
說明:其中 id必爲主鍵,類型爲 unsigned bigint、單表時自增、步長爲 1。
gmt_create,gmt_modified的類型均爲 date_time類型。
10.【推薦】表的命名最好是加上「業務名稱_表的做用」。
正例:tiger_task / tiger_reader / mpp_config
11.【推薦】庫名與應用名稱儘可能一致。
12.【推薦】若是修改字段含義或對字段表示的狀態追加時,須要及時更新字段註釋。
13.【推薦】字段容許適當冗餘,以提升性能,可是必須考慮數據同步的狀況。冗餘字段應遵循:
1)不是頻繁修改的字段。
2)不是 varchar超長字段,更不能是 text字段。
正例:商品類目名稱使用頻率高,字段長度短,名稱基本一成不變,可在相關聯的表中冗餘存儲類目名稱,避免關聯查詢。
14.【推薦】單錶行數超過 500萬行或者單表容量超過 2GB,才推薦進行分庫分表。
說明:若是預計三年後的數據量根本達不到這個級別,請不要在建立表時就分庫分表。
15.【參考】合適的字符存儲長度,不但節約數據庫表空間、節約索引存儲,更重要的是提高檢索速度。
正例:人的年齡用 unsigned tinyint(表示範圍 0-255,人的壽命不會超過 255歲);海龜就必須是 smallint,但若是是太陽的年齡,就必須是 int;若是是全部恆星的年齡都加起來,那麼就必須使用 bigint。sql
1.【強制】業務上具備惟一特性的字段,即便是組合字段,也必須建成惟一索引。
說明:不要覺得惟一索引影響了 insert速度,這個速度損耗能夠忽略,但提升查找速度是明顯的;另外,即便在應用層作了很是完善的校驗和控制,只要沒有惟一索引,根據墨菲定律,必然有髒數據產生。
2.【強制】 超過三個表禁止 join。須要 join的字段,數據類型保持絕對一致;多表關聯查詢時,保證被關聯的字段須要有索引。
說明:即便雙表 join也要注意表索引、SQL性能。
3.【強制】在 varchar字段上創建索引時,必須指定索引長度,不必對全字段創建索引,根據實際文本區分度決定索引長度。
說明:索引的長度與區分度是一對矛盾體,通常對字符串類型數據,長度爲 20的索引,區分度會高達 90%以上,可使用 count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來肯定。
4.【強制】頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊,若是須要請走搜索引擎來解決。
說明:索引文件具備 B-Tree的最左前綴匹配特性,若是左邊的值未肯定,那麼沒法使用此索引。
5.【推薦】若是有 order by的場景,請注意利用索引的有序性。order by 最後的字段是組合索引的一部分,而且放在索引組合順序的最後,避免出現 file_sort的狀況,影響查詢性能。
正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
反例:索引中有範圍查找,那麼索引有序性沒法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b沒法排序。
6.【推薦】利用覆蓋索引來進行查詢操做,來避免回表操做。
說明:若是一本書須要知道第 11章是什麼標題,會翻開第 11章對應的那一頁嗎?目錄瀏覽一下就好,這個目錄就是起到覆蓋索引的做用。
正例:可以創建索引的種類:主鍵索引、惟一索引、普通索引,而覆蓋索引是一種查詢的一種效果,用 explain的結果,extra列會出現:using index。
7.【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。
說明:MySQL並非跳過 offset行,而是取 offset+N行,而後返回放棄前offset行,返回N行,那當 offset特別大的時候,效率就很是的低下,要麼控制返回的總頁數,要麼對超過特定閾值的頁數進行 SQL改寫。
正例:先快速定位須要獲取的 id段,而後再關聯:數據庫
SELECT a.* FROM 表1 a, ( SELECT id FROM 表1 WHERE 條件 LIMIT 100000, 20 ) b WHERE a.id = b.id
8.【推薦】SQL性能優化的目標:至少要達到 range 級別,要求是 ref級別,若是能夠是 consts最好。
說明:
1)consts 單表中最多隻有一個匹配行(主鍵或者惟一索引),在優化階段便可讀取到數據。
2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
3)range 對索引進行範圍檢索。
反例:explain表的結果,type=index,索引物理文件全掃描,速度很是慢,這個 index級別比較 range還低,與全表掃描是小巫見大巫。
9.【推薦】建組合索引的時候,區分度最高的在最左邊。
正例:若是 where a=? and b=? ,a列的幾乎接近於惟一值,那麼只須要單建 idx_a索引便可。
說明:存在非等號和等號混合判斷條件時,在建索引時,請把等號條件的列前置。如:where a>?and b=? 那麼即便 a的區分度更高,也必須把 b放在索引的最前列。
10.【參考】建立索引時避免有以下極端誤解:
1)誤認爲一個查詢就須要建一個索引。
2)誤認爲索引會消耗空間、嚴重拖慢更新和新增速度。
3)誤認爲惟一索引一概須要在應用層經過「先查後插」方式解決。緩存
1.【強制】不要使用 count(列名)或 count(常量)來替代 count(),count()就是 SQL92定義的標準統計行數的語法,跟數據庫無關,跟 NULL和非 NULL無關。
說明:count(*)會統計值爲 NULL的行,而 count(列名)不會統計此列爲 NULL值的行。
2.【強制】count(distinct col) 計算該列除 NULL以外的不重複數量。注意 count(distinct col1, col2) 若是其中一列全爲 NULL,那麼即便另外一列有不一樣的值,也返回爲 0。
3.【強制】當某一列的值全是 NULL時,count(col)的返回結果爲 0,但 sum(col)的返回結果爲NULL,所以使用 sum()時需注意 NPE問題。
正例:可使用以下方式來避免 sum的 NPE問題:性能優化
SELECT IF (ISNULL(SUM(g)), 0, SUM(g)) FROM TABLE;
4.【強制】使用 ISNULL()來判斷是否爲 NULL值。注意:NULL與任何值的直接比較都爲 NULL。
說明:
1) NULL<>NULL的返回結果是 NULL,而不是 false。
2) NULL=NULL的返回結果是 NULL,而不是 true。
3) NULL<>1的返回結果是 NULL,而不是 true。
5.【強制】 在代碼中寫分頁查詢邏輯時,若 count爲 0應直接返回,避免執行後面的分頁語句。
6.【強制】不得使用外鍵與級聯,一切外鍵概念必須在應用層解決。
說明:(概念解釋)學生表中的 student_id是主鍵,那麼成績表中的 student_id則爲外鍵。若是更新學生表中的 student_id,同時觸發成績表中的 student_id更新,則爲級聯更新。外鍵與級聯更新適用於單機低併發,不適合分佈式、高併發集羣;級聯更新是強阻塞,存在數據庫更新風暴的風險;外鍵影響數據庫的插入速度。
7.【強制】禁止使用存儲過程,存儲過程難以調試和擴展,更沒有移植性。
8.【強制】數據訂正時,刪除和修改記錄時,要先 select,避免出現誤刪除,確認無誤才能執行更新語句。
9.【推薦】in操做能避免則避免,若實在避免不了,須要仔細評估 in後邊的集合元素數量,控制在 1000個以內。
10.【參考】若是有全球化須要,全部的字符存儲與表示,均以 utf-8編碼,那麼字符計數方法
注意:
說明:
SELECT LENGTH(「輕鬆工做」); 返回爲 12
SELECT CHARACTER_LENGTH(「輕鬆工做」); 返回爲 4
若是要使用表情,那麼使用 utfmb4來進行存儲,注意它與 utf-8編碼的區別。
11.【參考】TRUNCATETABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系統和事務日誌資源少,但 TRUNCATE無事務且不觸發 trigger,有可能形成事故,故不建議在開發代碼中使用此語句。
說明:TRUNCATE TABLE 在功能上與不帶 WHERE 子句的 DELETE 語句相同。併發
1.【強制】在表查詢中,一概不要使用 * 做爲查詢的字段列表,須要哪些字段必須明確寫明。
說明:
1)增長查詢分析器解析成本。
2)增減字段容易與 resultMap配置不一致。
2.【強制】POJO類的 boolean屬性不能加 is,而數據庫字段必須加 is_,要求在 resultMap中進行字段與屬性之間的映射。
說明:參見定義 POJO類以及數據庫字段定義規定,在 sql.xml增長映射,是必須的。
3.【強制】不要用 resultClass當返回參數,即便全部類屬性名與數據庫字段一一對應,也須要定義;反過來,每個表也必然有一個與之對應。
說明:配置映射關係,使字段與 DO類解耦,方便維護。
4.【強制】xml配置中參數注意使用:#{},#param# 不要使用${} 此種方式容易出現 SQL注入。
5.【強制】iBATIS自帶的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推薦使用。
說明:其實現方式是在數據庫取到statementName對應的SQL語句的全部記錄,再經過subList取 start,size的子集合,線上由於這個緣由曾經出現過 OOM。
正例:在 sqlmap.xml中引入 #start#, #size#分佈式
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); map.put("start", start); map.put("size", size);
6.【強制】不容許直接拿 HashMap與 Hashtable做爲查詢結果集的輸出。
7.【強制】更新數據表記錄時,必須同時更新記錄對應的 gmt_modified字段值爲當前時間。
8.【推薦】不要寫一個大而全的數據更新接口,傳入爲 POJO類,不論是不是本身的目標更新字段,都進行高併發
UPDATE TABLE SET c1 = value1, c2 = value2, c3 = value3;
這是不對的。執行 SQL時,儘可能不要更新無改動的字段,一是易出錯;二是效率低;三是 binlog增長存儲。
9.【參考】@Transactional事務不要濫用。事務會影響數據庫的 QPS,另外使用事務的地方須要考慮各方面的回滾方案,包括緩存回滾、搜索引擎回滾、消息補償、統計修正等。
10.【參考】< isEqual>中的 compareValue是與屬性值對比的常量,通常是數字,表示相等時帶上此條件;< isNotEmpty>表示不爲空且不爲 null時執行;< isNotNull>表示不爲 null值時執行。性能
本文整理自:《阿里巴巴Java開發手冊(正式版)》優化
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