数据库设计规范

 1.建表规约

1. **【强制】** 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tinyint(1)

　　（ 1表示是，0表示否）。

　　说明：任何字段如果为非负数，必须是无符号。

　　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。

2. **【强制】** 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，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。

　　说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。

　　正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name 反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name

3. **【强制】** 表名不使用复数名词。

　　说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于模型类名也是单数形式，符合表达习惯。

4. **【强制】** 禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。 官方文档链接：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html

5. **【强制】** 主键索引名为pk_字段名；唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为idx_字段名。

　　说明：pk_ 即primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即index的简称。

6. **【强制】** 小数类型为decimal，禁止使用float和double。

　　说明：float和double在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不正确的结果。如果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. **【强制】** 如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。

8. **【强制】** varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000，如果存储长度大于此值，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. **【强制】** 表必备字段：id

10. **【强制】** 表中每个字段都应当解释该字段的含义

　　说明：在建表初期或修改字段后都应当说明字段的意思，以便后期维护方便，如下

　　comment_num int(11) DEFAULT '0' COMMENT '评论数'

11. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。

　　正例：alipay_task / force_project / trade_config

12. 【推荐】库名与应用名称尽量一致。

13. 【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。

14. 【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，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。

15. 【推荐】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。

　　说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。

16. 【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。

 

# 2 索引规约

1. **【强制】** 业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。

　　说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2. **【强制】** 超过三个表禁止join。需要join的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。

　　说明：即使双表join也要注意表索引、SQL性能。

3. **【强制】** 在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。

　　说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达90%以上，可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

4. **【强制】** 页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

　　说明：索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

5. 【推荐】如果有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，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现file_sort的情况，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，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b无法排序。

6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。

　　说明：如果一本书需要知道第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作用。

　　正例：能够建立索引的种类：主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。

7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

　　说明：MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回 N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的低下，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：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：

​ 　　SELECT a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

8. 【推荐】 SQL性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是ref级别，如果可以是consts 最好。说明：

　　1） consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。

　　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，速度非常慢，这个index级别比较range还低，与全表扫描是小巫见大巫。

9. 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。

　　正例：如果where a=? and b=? ，a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a索引即可。

　　说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where a>? and b=? 那么即使a的区分度更高，也必须把b放在索引的最前列。

10. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

11. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解：

　　1） 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。

　　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） 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

 

​ 参考阿里开发规范