MySQL规范

1、数据库命令规范

  • 全部数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割mysql

  • 全部数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(若是表名中包含关键字查询时,须要将其用单引号括起来)sql

  • 数据库对象的命名要能作到见名识意,而且最后不要超过32个字符数据库

  • 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀缓存

  • 全部存储相同数据的列名和列类型必须一致(通常做为关联列,若是查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会形成列上的索引失效,致使查询效率下降)安全

2、数据库基本设计规范

一、全部表必须使用Innodb存储引擎服务器

 

没有特殊要求(即Innodb没法知足的功能如:列存储,存储空间数据等)的状况下,全部表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5以前默认使用Myisam,5.6之后默认的为Innodb)Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好网络

 

二、数据库和表的字符集统一使用UTF8mysql优化

 

兼容性更好,统一字符集能够避免因为字符集转换产生的乱码,不一样的字符集进行比较前须要进行转换会形成索引失效数据结构

 

三、全部表和字段都须要添加注释并发

 

使用comment从句添加表和列的备注 从一开始就进行数据字典的维护

 

四、尽可能控制单表数据量的大小,建议控制在500万之内

 

500万并非MySQL数据库的限制,过大会形成修改表结构,备份,恢复都会有很大的问题

 

能够用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小

 

五、谨慎使用MySQL分区表

 

分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据

 

六、尽可能作到冷热数据分离,减少表的宽度

 

MySQL限制每一个表最多存储4096列,而且每一行数据的大小不能超过65535字节 减小磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO) 更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据 常常一块儿使用的列放到一个表中(避免更多的关联操做)

 

七、禁止在表中创建预留字段

 

预留字段的命名很难作到见名识义 预留字段没法确认存储的数据类型,因此没法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定

 

八、禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据

 

一般文件很大,会短期内形成数据量快速增加,数据库进行数据库读取时,一般会进行大量的随机IO操做,文件很大时,IO操做很耗时 一般存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息

 

九、禁止在线上作数据库压力测试

 

十、禁止从开发环境,测试环境直接链接生成环境数据库

3、数据库字段设计规范

一、优先选择符合存储须要的最小的数据类型

 

  • 缘由

 

列的字段越大,创建索引时所须要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所须要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差

 

  • 方法

 

1)将字符串转换成数字类型存储,如:将IP地址转换成整形数据。

 

mysql提供了两个方法来处理ip地址:

 

inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)

inet_ntoa 把整型的ip转为地址

插入数据前,先用inet_aton把ip地址转为整型,能够节省空间。显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示便可。

 

2)对于非负型的数据(如自增ID、整型IP)来讲,要优先使用无符号整型来存储

 

由于:无符号相对于有符号能够多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647

UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N表明的是字符数,而不是字节数

使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存

 

二、避免使用TEXT、BLOB数据类型,最多见的TEXT类型能够存储64k的数据

 

建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

 

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,若是查询中包含这样的数据,在排序等操做时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。

 

并且对于这种数据,Mysql仍是要进行二次查询,会使sql性能变得不好,可是不是说必定不能使用这样的数据类型。

 

若是必定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时必定不要使用select * 而只须要取出必要的列,不须要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

 

  • TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

 

由于MySQL对索引字段长度是有限制的,因此TEXT类型只能使用前缀索引,而且TEXT列上是不能有默认值的。

 

三、避免使用ENUM类型

 

  • 修改ENUM值须要使用ALTER语句

  • ENUM类型的ORDER BY操做效率低,须要额外操做

  • 禁止使用数值做为ENUM的枚举值

 

四、尽量把全部列定义为NOT

 

缘由:

 

  • 索引列须要额外的空间来保存,因此要占用更多的空间;

  • 进行比较和计算时要对值作特别的处理

 

五、使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间

 

TIMESTAMP 占用4字节和INT相同,但比INT可读性高

 

超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。

 

常常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的作法):

 

  • 缺点1:没法用日期函数进行计算和比较

  • 缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间

 

六、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

 

  • 非精准浮点:float,double

  • 精准浮点:decimal

 

Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节能够存储9位数字,而且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。

4、索引设计规范

一、限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个

 

索引并非越多越好!索引能够提升效率一样能够下降效率。

 

索引能够增长查询效率,但一样也会下降插入和更新的效率,甚至有些状况下会下降查询效率。

 

由于mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每个能够用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,若是同时有不少个索引均可以用于查询,就会增长mysql优化器生成执行计划的时间,一样会下降查询性能。

 

二、禁止给表中的每一列都创建单独的索引

 

5.6版本以前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6之后,虽然有了合并索引的优化方式,可是仍是远远没有使用一个联合索引的查询方式好

 

三、每一个Innodb表必须有个主键

 

Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。

 

每一个表均可以有多个索引,可是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。

 

不要使用更新频繁的列做为主键,不适用多列主键(至关于联合索引) 不要使用UUID、MD五、HASH、字符串列做为主键(没法保证数据的顺序增加)。

 

主键建议使用自增ID值。

5、常见索引列建议

  • 出如今SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列

  • 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

  • 并不要将符合1和2中的字段的列都创建一个索引,一般将一、2中的字段创建联合索引效果更好

  • 多表join的关联列

6、如何选择索引列的顺序

创建索引的目的是:但愿经过索引进行数据查找,减小随机IO,增长查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。

 

  • 区分度最高的放在联合索引的最左侧(区分度=列中不一样值的数量/列的总行数);

  • 尽可能把字段长度小的列放在联合索引的最左侧(由于字段长度越小,一页能存储的数据量越大,IO性能也就越好);

  • 使用最频繁的列放到联合索引的左侧(这样能够比较少的创建一些索引)。

7、避免创建冗余索引和重复索引

由于这样会增长查询优化器生成执行计划的时间。

 

  • 重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)

  • 冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

8、优先考虑覆盖索引

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

 

覆盖索引:就是包含了全部查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

 

覆盖索引的好处:

 

  • 避免Innodb表进行索引的二次查询

 

Innodb是以汇集索引的顺序来存储的,对于Innodb来讲,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,

 

若是是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要经过主键进行二次查询才能获取咱们真实所须要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中能够获取全部的数据,避免了对主键的二次查询 ,减小了IO操做,提高了查询效率。

 

  • 能够把随机IO变成顺序IO加快查询效率

 

因为覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来讲,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多,所以利用覆盖索引在访问时也能够把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

9、索引SET规范

尽可能避免使用外键约束

 

  • 不建议使用外键约束(foreign key),但必定要在表与表之间的关联键上创建索引;

  • 外键可用于保证数据的参照完整性,但建议在业务端实现;

  • 外键会影响父表和子表的写操做从而下降性能。

10、数据库SQL开发规范

一、建议使用预编译语句进行数据库操做

 

预编译语句能够重复使用这些计划,减小SQL编译所须要的时间,还能够解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数,比传递SQL语句更高效 相同语句能够一次解析,屡次使用,提升处理效率。

 

二、避免数据类型的隐式转换

 

隐式转换会致使索引失效。如:select name,phone from customer where id = 111;

 

三、充分利用表上已经存在的索引

 

  • 避免使用双%号的查询条件。

 

如a like %123%,(若是无前置%,只有后置%,是能够用到列上的索引的)

 

  • 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

 

如:有 a,b,c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b,c列上的索引将不会被用到,在定义联合索引时,若是a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧。

 

  • 使用left join或 not exists来优化not in操做

 

由于not in 也一般会使用索引失效。

 

四、数据库设计时,应该要对之后扩展进行考虑

 

五、程序链接不一样的数据库使用不一样的帐号,进制跨库查询

 

  • 为数据库迁移和分库分表留出余地

  • 下降业务耦合度

  • 避免权限过大而产生的安全风险

 

六、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

 

缘由:

 

  • 消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源

  • 没法使用覆盖索引

  • 可减小表结构变动带来的影响

 

七、禁止使用不含字段列表的INSERT语句

 

如:insert into values (a,b,c);

应使用insert into t(c1,c2,c3) values (a,b,c);

 

八、避免使用子查询,能够把子查询优化为join操做

 

一般子查询在in子句中,且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才能够把子查询转化为关联查询进行优化。

 

子查询性能差的缘由:

 

  • 子查询的结果集没法使用索引,一般子查询的结果集会被存储到临时表中,不管是内存临时表仍是磁盘临时表都不会存在索引,因此查询性能会受到必定的影响;

  • 特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大;

  • 因为子查询会产生大量的临时表也没有索引,因此会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。

 

九、避免使用JOIN关联太多的表

 

对于Mysql来讲,是存在关联缓存的,缓存的大小能够由join_buffer_size参数进行设置。

 

在Mysql中,对于同一个SQL多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,若是在一个SQL中关联的表越多,所占用的内存也就越大。

 

若是程序中大量的使用了多表关联的操做,同时join_buffer_size设置的也不合理的状况下,就容易形成服务器内存溢出的状况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操做来讲,会产生临时表操做,影响查询效率Mysql最多容许关联61个表,建议不超过5个。

 

十、减小同数据库的交互次数

 

数据库更适合处理批量操做 合并多个相同的操做到一块儿,能够提升处理效率

 

十一、对应同一列进行or判断时,使用in代替or

 

in的值不要超过500个in操做能够更有效的利用索引,or大多数状况下不多能利用到索引。

 

十二、禁止使用order by rand 进行随机排序

 

会把表中全部符合条件的数据装载到内存中,而后在内存中对全部数据根据随机生成的值进行排序,而且可能会对每一行都生成一个随机值,若是知足条件的数据集很是大,就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

 

推荐在程序中获取一个随机值,而后从数据库中获取数据的方式

 

1三、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

 

对列进行函数转换或计算时会致使没法使用索引。

 

  • 不推荐:

 

where date(create_time)=20190101

 

  • 推荐:

 

where create_time >= 20190101 and create_time < 20190102

 

1四、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION

 

  • UNION会把两个结果集的全部数据放到临时表中后再进行去重操做

  • UNION ALL不会再对结果集进行去重操做

 

1五、拆分复杂的大SQL为多个小SQL

 

  • 大SQL:逻辑上比较复杂,须要占用大量CPU进行计算的SQL

  • MySQL:一个SQL只能使用一个CPU进行计算

  • SQL拆分后能够经过并行执行来提升处理效率

11、数据库操做行为规范

一、超100万行的批量写(UPDATE、DELETE、INSERT)操做,要分批屡次进行操做

 

  • 大批量操做可能会形成严重的主从延迟

 

主从环境中,大批量操做可能会形成严重的主从延迟,大批量的写操做通常都须要执行必定长的时间,而只有当主库上执行完成后,才会在其余从库上执行,因此会形成主库与从库长时间的延迟状况

 

  • binlog日志为row格式时会产生大量的日志

 

大批量写操做会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,因为在row格式中会记录每一行数据的修改,咱们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所须要的时间也就越长,这也是形成主从延迟的一个缘由。

 

  • 避免产生大事务操做

 

大批量修改数据,必定是在一个事务中进行的,这就会形成表中大批量数据进行锁定,从而致使大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生很是大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满全部数据库的可用链接,这会使生产环境中的其余应用没法链接到数据库,所以必定要注意大批量写操做要进行分批。

 

二、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

 

  • 避免大表修改产生的主从延迟

  • 避免在对表字段进行修改时进行锁表

 

对大表数据结构的修改必定要谨慎,会形成严重的锁表操做,尤为是生产环境,是不能容忍的。

 

pt-online-schema-change它会首先创建一个与原表结构相同的新表,而且在新表上进行表结构的修改,而后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增长一些触发器。

 

把原表中新增的数据也复制到新表中,在行全部数据复制完成以后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。

 

把原来一个DDL操做,分解成多个小的批次进行。

 

三、禁止为程序使用的帐号赋予super权限

 

 

当达到最大链接数限制时,还运行1个有super权限的用户链接super权限只能留给DBA处理问题的帐号使用。

 

四、对于程序链接数据库帐号,遵循权限最小原则

 

程序使用数据库帐号只能在一个DB下使用,不许跨库 程序使用的帐号原则上不许有drop权限。