一、基础规范

  • 使用INNODB存储引擎
  • 表字符集使用UTF8
  • 所有表都需要添加注释
  • 单表数据量建议控制在5000W以内
  • 不在数据库中存储图⽚、文件等大数据
  • 禁止在线上做数据库压力测试
  • 禁⽌从测试、开发环境直连数据库

二、命名规范

  • 库名表名字段名必须有固定的命名长度,12个字符以内
  • 库名、表名、字段名禁⽌止超过32个字符。须见名之意
  • 库名、表名、字段名禁⽌止使⽤用MySQL保留字
  • 临时库、表名必须以tmp为前缀,并以⽇日期为后缀
  • 备份库、表必须以bak为前缀,并以日期为后缀

三、库、表、字段开发设计规范

  • 禁⽌使用分区表
  • 拆分大字段和访问频率低的字段,分离冷热数据
  • 用HASH进⾏散表,表名后缀使⽤⼗进制数,下标从0开始
  • 按日期时间分表需符合YYYY[MM][DD][HH]格式
  • 采用合适的分库分表策略。例如千库十表、十库百表等
  • 尽可能不使用TEXTBLOB类型
  • DECIMAL代替FLOATDOUBLE存储精确浮点数
  • 越简单越好:将字符转化为数字、使用TINYINT来代替ENUM类型
  • 所有字段均定义为NOT NULL
  • 使用UNSIGNED存储非负整数
  • INT类型固定占用4字节存储
  • 使用timestamp存储时间
  • 使用INT UNSIGNED存储IPV4
  • 使用VARBINARY存储大小写敏感的变长字符串
  • 禁止在数据库中存储明文密码,把密码加密后存储
  • 用好数值类型字段
  • 存储ip最好用int存储而非char(15)
  • 不允许使用ENUM
  • 避免使用NULL字段,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
  • 少用text/blobvarchar的性能会比text高很多,实在避免不了blob,请拆表
  • 数据库中不允许存储大文件,或者照片,可以将大对象放到磁盘上,数据库中存储它的路径

四、索引规范

1、索引的数量要控制:

  • 单张表中索引数量不超过5个
  • 单个索引中的字段数不超过5个
  • 对字符串使⽤用前缀索引,前缀索引长度不超过8个字符
  • 建议优先考虑前缀索引,必要时可添加伪列并建立索引

2、主键准则

  • 表必须有主键
  • 不使用更新频繁的列作为主键
  • 尽量不选择字符串列作为主键
  • 不使用UUID MD5 HASH这些作为主键(数值太离散了)
  • 默认使⽤非空的唯一键作为主键
  • 建议选择自增或发号器

3、重要的SQL必须被索引,比如:

  • UPDATEDELETE语句的WHERE条件列
  • ORDER BYGROUPBYDISTINCT的字段

4、多表JOIN的字段注意以下

  • 区分度最大的字段放在前面
  • 核⼼SQL优先考虑覆盖索引
  • 避免冗余和重复索引
  • 索引要综合评估数据密度和分布以及考虑查询和更新比例

5、索引禁忌

  • 不在低基数列上建立索引,例如“性别”
  • 不在索引列进行数学运算和函数运算

6、尽量不使用外键

  • 外键用来保护参照完整性,可在业务端实现
  • 对父表和子表的操作会相互影响,降低可用性

7、索引命名:非唯一索引必须以idx字段1字段2命名,唯一所以必须以uniq字段1字段2命名,索引名称必须全部小写

8、新建的唯一索引必须不能和主键重复

9、索引字段的默认值不能为NULL,要改为其他的default或者空。NULL非常影响索引的查询效率

10、反复查看与表相关的SQL,符合最左前缀的特点建立索引。多条字段重复的语句,要修改语句条件字段的顺序,为其建立一条联合索引,减少索引数量

11、能使用唯一索引就要使用唯一索引,提高查询效率

12、研发要经常使用explain,如果发现索引选择性差,必须让他们学会使用hint

五、SQL规范

  • SQL语句尽可能简单,大的SQL想办法拆成小的SQL语句(充分利用QUERYCACHE和充分利用多核CPU)
  • 事务要简单,整个事务的时间长度不要太长
  • 避免使用触发器、函数、存储过程
  • 降低业务耦合度,为sacle out、sharding留有余地
  • 避免在数据库中进⾏数学运算(MySQL不擅长数学运算和逻辑判断)
  • 不要用SELECT *,查询哪几个字段就SELECT这几个字段
  • SQL中使用到OR的改写为用IN()(OR的效率没有IN的效率高)
  • in里面数字的个数建议控制在1000以内
  • LIMIT分页注意效率。LIMIT越大,效率越低。可以改写LIMIT,比如例子改写:

    SELECT id FROM t LIMIT 10000, 10; => SELECT id FROM t WHERE id > 10000 LIMIT 10;

  • 使用UNION ALL替代UNION
  • 避免使用大表的JOIN
  • 使用GROUP BY分组、自动排序
  • 对数据的更新要打散后批量更新,不要一次更新太多数据
  • 减少与数据库的交互次数
  • 注意使用性能分析工具

    SQL explain / showprofile / mySQLsla

  • SQL语句要求所有研发,SQL关键字全部是大写,每个词只允许有一个空格
  • SQL语句不可以出现隐式转换,比如SELECT id FROM TABLE WHERE id='1'
  • IN条件里面的数据数量要少,我记得应该是500个以内,要学会使用EXIST代替IN,EXIST在一些场景查询会比IN快
  • 能不用NOT IN就不用NOTIN,坑太多了。。会把空和NULL给查出来
  • 在SQL语句中,禁止使用前缀是%LIKE
  • 不使用负向查询,如NOT IN/LIKE
  • 关于分页查询:程序里建议合理使用分页来提高效率LIMITOFFSET较大要配合子查询使用
  • 禁止在数据库中跑大查询
  • 使⽤预编译语句,只传参数,比传递SQL语句更高效;一次解析,多次使用;降低SQL注入概率
  • 禁止使ORDER BY RAND()
  • 禁⽌单条SQL语句同时更新多个表

六、流程规范

  • 所有的建表操作需要提前告知该表涉及的查询SQL;
  • 所有的建表需要确定建立哪些索引后才可以建表上线;
  • 所有的改表结构、加索引操作都需要将涉及到所改表的查询SQL发出来告知DBA等相关人员;
  • 在建新表加字段之前,要求研发至少要提前3天邮件出来,给DBA们评估、优化和审核的时间
  • 批量导入、导出数据必须提前通知DBA协助观察
  • 禁止在线上从库执行后台管理和统计类查询
  • 禁止有超级权限的应用程序账号存在
  • 推广活动或上线新功能必须提前通知DBA进⾏行流量评估
  • 不在业务高峰期批量更新、查询数据库

原文:http://weibo.com/p/2304181380b3f180102vsg5?sudaref=passport.weibo.com

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