Mysql数据库规范

青花锁

于 2025-02-27 10:35:58 发布

阅读量898

点赞数 17

文章标签：数据库 mysql

本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/s445320/article/details/145897273

版权

数据库专栏收录该内容

18 篇文章

订阅专栏

🌹作者主页：青花锁 🌹简介：Java领域优质创作者🏆、Java微服务架构公号作者😄

🌹简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

🌹文末获取联系方式 📝

在这里插入图片描述

Mysql数据库规范

一、数据库命令规范
二、数据库基本设计规范
三、数据库字段设计规范
四、索引设计规范
五、常见索引列建议
六、如何选择索引列的顺序
七、避免建立冗余索引和重复索引
八、优先考虑覆盖索引
九、索引SET规范

一、数据库命令规范

1、所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割；
2、所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）；
3、数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最好不要超过32个字符；
4、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，全量备份表必须以bak_为后缀；
5、所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）

二、数据库基本设计规范

2.1、所有表必须使用Innodb存储引擎

没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为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

2.2、数据库和表的字符集统一使用UTF8

兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效

2.3、表和字段的排序规则

表和字段的排序规则，Mysql8.0及以上都统一使用utf8mb4_0900_ai_ci（不区分音调、不区分大小写）。

2.3.1、案例及解决方法

问题： 假如之前建的各种数据表，它们的collation仍然是utf8mb4_general_ci，而新建的表是utf8mb4_0900_ai_ci。如果恰好遇到包含字符串相等或者大小比较的联表查询语句，而关联的表又使用了不同的collation，MySQL就无法决策到底应当使用哪个，就会报错。

解决方法
用alter table table_name collate utf8mb4_0900_ai_ci 显式统一所有表的collation，问题就解决了

查询哪些表使用的utf8mb4_general_ci排序规则：

SELECT table_name, 
       CCSA.character_set_name AS character_set_name, 
       T.table_collation 
FROM information_schema.tables T
    JOIN information_schema.collation_character_set_applicability CCSA
        ON T.table_collation = CCSA.collation_name
WHERE T.table_schema = 'xxxxxxx'
      AND CCSA.character_set_name = 'utf8mb4'
      AND T.table_collation = 'utf8mb4_general_ci';

查询哪些表的字段使用的utf8mb4_general_ci排序规则：

SELECT table_name ,  
       COLUMN_NAME, 
       COLLATION_NAME
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'xxxxxxx'
      AND COLLATION_NAME = 'utf8mb4_general_ci';

2.4、所有表和字段都需要添加注释

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

2.5、所有表和字段都需要添加注释

绝不能使用test作为库名

2.6、占用空间大的数据存储规则

对于图像类、文档类存储，建议在MySQL数据库之外进行存储，比如使用文档服务器或者文档数据库，数据库里只存储它们的链接

2.7、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内

500万并不是MySQL数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题
可以用历史数据归档（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

2.8、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

2.9、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度

MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节减少磁盘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经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）

实际生产过程中，varchar类型字段长度，不宜超过50。长度要根据实际业务，保持最小，不要有冗余，更多采用程序控制长度，尽量减少数据库的异常交互。

2.10、禁止在表中建立预留字段

预留字段的命名很难做到见名识义预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型，对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。同时多个项目维护时，预留字段还有可能对应不同的业务字段，到最后维护十分困难。

2.11、禁止在线上做数据库压力测试

2.12、禁止从开发环境，测试环境直接连接生成环境数据库

如果生产环境有测试数据，也需要及时清理。

三、数据库字段设计规范

3.1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

原因
列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的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，可以节省空间。显示数据时，使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。
**2）**对于非负型的数据（如自增ID、整型IP）来说，要优先使用无符号整型来存储
因为：无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

3.2、避免使用TEXT、BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储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，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。
而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要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

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

3.3、避免使用ENUM类型

1、修改ENUM值需要使用ALTER语句
2、ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作
3、禁止使用数值作为ENUM的枚举值
4、尽可能把所有列定义为NOT NULL
原因：

1、索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；
2、进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。
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。

经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：
缺点1：无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

3.5、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

1、非精准浮点：float,double
2、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个字节可以存储9位数字，并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。

四、索引设计规范

4.1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。
因为mysql优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

比如读少写多的表，大量的插入和更新操操作，也会给数据库带来压力。

4.2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引

5.6版本之前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

在有多个条件查询需求时，可以对这几个字段建立联合索引，最有意义的字段放在主索引位。

4.2.1、建立索引的几大原则

建索引的几大原则

1、最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2、=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

3、尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

4、索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

5、尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。