Mysql的一些规范

（一）建表规约

1. 表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint（1 表示是，0 表示否）。
   说明：任何字段若是为非负数，必须是 unsigned。从 is_xxx 到 Xxx 的映射关系。数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的命名是为了明确其取值含义与取值范围。

正例：表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。  
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2. 表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，由于没法进行预发布，因此字段名称须要慎重考虑。
   MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。所以，数据库名、 表名、字段名，都不容许出现任何大写字母，避免节外生枝。

正例：tflow_admin，rdc_config，level3_name
反例：TFlowAdmin，rdcConfig，level_3_name
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3. 表名不使用复数名词。表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不该该表示实体数量，对应于 DO 类名也是单数形式，符合表达习惯。
4. 禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。
5. 主键索引名为 pk_字段名；惟一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。
6. 小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。
   float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，极可能在值的比较时，获得不正确的结果。若是存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。
7. 若是存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。
8. varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，若是存储长度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效率。
9. 表必备三字段：id, createtime, modifiedtime。
   其中 id 必为主键，类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。createtime,modifiedtime 的类型均为 datetime 类型，前者如今时表示主动建立，后者过去分词表示被动更新。
10. 表的命名最好是加上“业务名称_表的做用”。
11. 库名与应用名称尽可能一致。
12. 字段容许适当冗余，以提升查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：
    1）不是频繁修改的字段。
    2）不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
    正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。

（二）索引规约

1. 业务上具备惟一特性的字段，即便是多个字段的组合，也必须建成惟一索引。
   不要觉得惟一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗能够忽略，但提升查找速度是明显的；另外，即便在应用层作了很是完善的校验控制，只要没有惟一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
2. 超过三个表禁止 join。须要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段须要有索引。即便双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
3. 在 varchar 字段上创建索引时，必须指定索引长度，不必对全字段创建索引，根据实际文本区分度决定索引长度便可。说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，通常对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来肯定。
4. 页面搜索严禁左模糊或者全模糊，若是须要请走搜索引擎来解决。
5. 若是有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，而且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的状况，影响查询性能。

正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c
反例：索引中有范围查找，那么索引有序性没法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引
a_b 没法排序。
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6. 利用覆盖索引来进行查询操做，避免回表。
   说明：若是一本书须要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的做用。

正例：可以创建索引的种类分为主键索引、惟一索引、普通索引三种，
而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果，extra 列会出现：using index。
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7. 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
   MySQL 并非跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，而后返回放弃前 offset 行，返回N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就很是的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。

正例：先快速定位须要获取的 id 段，而后再关联:
 SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
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8. SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，若是能够是 consts 最好。
   1）consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者惟一索引），在优化阶段便可读取到数据。
   2）ref 指的是使用普通的索引（normal index）。
   3）range 对索引进行范围检索。

反例：explain 表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度很是慢，这个 index 级
别比较 range 还低，与全表扫描是小巫见大巫。
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9. 建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。

正例：若是 where a=? and b=? ，若是 a 列的几乎接近于惟一值，那么只须要单建 idx_a
索引便可。存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么即便 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。
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10. 防止因字段类型不一样形成的隐式转换，致使索引失效。
    建立索引时避免有以下极端误解：
    1）宁滥勿缺。认为一个查询就须要建一个索引。
    2）宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
    3）抵制唯一索引。认为业务的唯一性一概须要在应用层经过“先查后插”方式解决。

（三）SQL语句

1. 不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
2. count(distinct col) 计算该列除 NULL 以外的不重复行数，注意 count(distinctcol1, col2) 若是其中一列全为 NULL，那么即便另外一列有不一样的值，也返回为 0。
3. 当某一列的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为NULL，所以使用 sum()时需注意 NPE 问题。

正例：可使用以下方式来避免 sum 的 NPE 问题：
SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g))FROM table;
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4. 使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
   1） NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。
   2） NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
   3） NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。
5. 在代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。
6. 不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
   以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。
   若是更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为 级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。
7. 禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
8. 数据订正（特别是删除、修改记录操做）时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。
9. in 操做能避免则避免，若实在避免不了，须要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个以内。
10. 若是有国际化须要，全部的字符存储与表示，以utf-8编码，注意字符统计函数的区别。
11. TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE 无事务且不触发 trigger，有可能形成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。

（四）ORM映射

1. 在表查询中，一概不要使用 * 做为查询的字段列表，须要哪些字段必须明确写明。
   1）增长查询分析器解析成本。
   2）增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
   3）无用字段增长网络消耗，尤为是 text 类型的字段。
2. 不要用 resultClass 当返回参数，即便全部类属性名与数据库字段一一对应，也须要定义；反过来，每个表也必然有一个 POJO 类与之对应。配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。
3. sql.xml 配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。
4. 更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 modifiedtime 字段值为当前时间。
5. 不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类，不论是不是本身的目标更新字段，都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增长 binlog 存储。
6. @Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方须要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
7. 中的 compareValue 是与属性值对比的常量，通常是数字，表示相等时带上此条件；表示不为空且不为 null 时执行；表示不为 null 值时执行。