JD MySQL数据库开发规范(绝密,企业级开发中Mysql规范)

一、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UTF8字符集

解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间

 

(3)数据表、数据字段必须加入中文注释

解读:N年后谁知道这个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

 

二、命名规范

(6)只允许使用内网域名,而不是ip连接数据库

 

(7)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:my10000m.mysql.jddb.com

开发环境:yf10000m.mysql.jddb.com

测试环境:test10000m.mysql.jddb.com

从库在名称后加-s标识,备库在名称后加-ss标识

线上从库:my10000sa.mysql.jddb.com

 

(8)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

 

(9)表名t_xxx,非唯一索引名idx_xxx,唯一索引名uniq_xxx

 

三、表设计规范

(10)单实例表数目必须小于500

 

(11)单表列数目必须小于30

 

(12)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

 

(13)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

 

四、字段设计规范

(14)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

 

(15)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

 

(16)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

 

(17)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%”

 

(18)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?

 

五、索引设计规范

(19)单表索引建议控制在5个以内

 

(20)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

 

(21)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

 

(22)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

 

六、SQL使用规范

(23)禁止使用SELECT *,只获取必要的字段,需要显示说明列属性

解读:

a)读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗

b)不能有效的利用覆盖索引

c)使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

 

(24)禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx),必须显示指定插入的列属性

解读:容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

 

(25)禁止使用属性隐式转换

解读:SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13800000000 会导致全表扫描,而不能命中phone索引,猜猜为什么?(这个线上问题不止出现过一次)

 

(26)禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式

解读:SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-01-15' 会导致全表扫描

正确的写法是:SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-01-15 00:00:00')

 

(27)禁止负向查询,以及%开头的模糊查询

解读:

a)负向查询条件:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等,会导致全表扫描

b)%开头的模糊查询,会导致全表扫描

 

(28)禁止大表使用JOIN查询,禁止大表使用子查询

解读:会产生临时表,消耗较多内存与CPU,极大影响数据库性能

 

(29)禁止使用OR条件,必须改为IN查询

解读:旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的,即使能命中索引,为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢?

 

(30)应用程序必须捕获SQL异常,并有相应处理

(31)同表的增删字段、索引合并一条DDL语句执行,提高执行效率,减少与数据库的交互。

总结:大数据量高并发的互联网业务,极大影响数据库性能的都不让用,不让用哟。

posted on 2021-01-15 18:26  Code2020  阅读(382)  评论(0编辑  收藏  举报