数据库设计规范(转)

1. 基础规范

    1). 必须使用InnoDB存储引擎

         解读：支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高

    2). 必须使用utf8mb4字符集

          解读：标准，万国码，无需转码，无乱码风险

                     utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码，故需要升级至utf8mb4。

    3). 数据表、数据字段必须加入中文注释

         解读：N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的

    4). 禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

         解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，

                    能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧

    5). 禁止存储大文件或者大照片

         解读：为何要让数据库做它不擅长的事情？大文件和照片存储在文件系统，数据库里存URI多好

    6). 不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层

 

 2. 命名规范

     1). 只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库

     2). 线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范

          业务名称：xxx

          线上环境：dj.xxx.db

          开发环境：dj.xxx.rdb

          测试环境：dj.xxx.tdb

          从库在名称后加-s标识，备库在名称后加-ss标识

          线上从库：dj.xxx-s.db

          线上备库：dj.xxx-sss.db

     3). 库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼音英文混用

     4). 表名t_xxx，非唯一索引名idx_xxx，唯一索引名uniq_xxx 

 

3. 表设计规范

    1). 单实例表数目必须小于500

    2). 单表列数目必须小于30

    3). 表必须有主键，例如自增主键 

         解读：

         a）主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用

         b）主键要选择较短的数据类型， Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率

         c） 无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住

    4). 禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制

         解读：外键会导致表与表之间耦合，update与delete操作都会涉及相关联的表，十分影响sql 的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先

 

4. 字段设计规范

    1). 必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值

          解读：

          a）null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化

          b）null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多

          c）null值需要更多的存储空，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识

          d）对null 的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’shenjian’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录

     2). 禁止使用TEXT、BLOB类型

          解读：会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能

     3). 禁止使用小数存储货币

          解读：使用整数吧，小数容易导致钱对不上

                     因为需要额外的空间和计算开销，所以应该尽量只在对小数进行精确计算时才使用DECIMAL。在数据量比较大的时候，可以考虑使用BIGINT代替DECIMAL，将对应的值扩大N倍。

     4). 必须使用varchar(20)存储手机号

          解读：

          a）涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()

          b）手机号会去做数学运算么？

          c）varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”

     5). 禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替

          解读： 

          a）增加新的ENUM值要做DDL操作

          b）ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？ 

     6). 更小的通常更好

          更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和CPU缓存，并且处理需要的CPU周期也更少。

     7). 简单就好：简单的数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。

           例如：整型比字符串操作的代价更低，因为字符集和校对规则(排序规则)是字符串比较比整型比较更复杂。这里有两个例子：一个是应该使用MySQL内建的类型而不是字符串来存储日期和时间，另外一个是应该使用整型存储IP地址。

     8). 避免隐藏的类型转换：

           一旦选择了一种类型，要确保在所有关联表中都使用同样的类型。会用不同数据类型可能导致性能问题，即使没有性能影响，在比较操作时隐式类型转换也可能导致很难发现错误。

     9). 缓存表和汇总表

     10). 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议:PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，

             因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

             语法：select id from d_city PROCEDURE ANALYSE()

     11). 固定长度的表会更快:

              a. 固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

              b. 固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

      12). 使用int/bigInt作为主键类型时，推荐使用UNSIGNED

 

5. 索引设计规范

    1). 单表索引建议控制在5个以内

    2). 单索引字段数不允许超过5个

         解读：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了

    3). 禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

         解读：

         a）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能 

         b）“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似

    4). 建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面

         解读：能够更加有效的过滤数据

 

6. 数据库注意事项：

    1). 禁止使用应用程序配置文件内的帐号手工访问线上数据库

    2). 禁止非DBA对线上数据库进行写操作，修改线上数据需要提交工单，由DBA执行，提交的SQL语句必须经过测试

    3). 分配非DBA以只读帐号，必须通过VPN+跳板机访问授权的从库

    4). 开发、测试、线上环境隔离

 

内容转自微信公众号：架构师之路

书：高性能Mysql