数据库开发守则集合

守则说明

    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" 在大并发的情况下,这些功能很可能将数据库托垮,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够实现 增加机器就增加性能

 

数据库规范

1.使用InnoDB存储引擎

     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.使用UTF8字符集

      万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间

 3.禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

      数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧

 4.禁止存储大文件或者大照片

     大文件和照片存储在文件系统,数据库里存URI即可

 

表设计规范

1.表必须有主键,例如自增主键

    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

 2.禁止使用外键,如果有外键完整性约束,需要应用程序控制

    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

 

字段设计规范

    1.必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值

         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间,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!=’aa’,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

           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

           使用整数类型,小数容易导致钱对不上

 

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

       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,区分度不高的列上建立索引

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

      b.像 “性别” 这种区分度不大的属性只有两个值,建立索引意义不大,性能与全表扫描类似

   4.建立组合索引,必须要把区分度高的字段放在前面

      能够更加有效的过滤数据

 

SQL使用规范

   1.禁止使用SELECT *,只获取必要的字段,需要显示说明列属性

        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

   2.禁止使用属性隐式转换

       SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678      会导致全表扫描 数字会自动转换成字符串类型

       SELECT uid FROM t_user WHERE phone="13812345678"    命中索引  

   3.禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式

       SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2018-02-15'  导致全表扫描

       SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2018-02-15 00:00:00')   命中索引

    4.禁止负向查询,以及%开头的模糊查询

       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

     5.禁止大表使用JOIN查询,禁止大表使用子查询

         会产生临时表,消耗较多内存与CPU,极大影响数据库性能

     6.禁止使用OR条件,必须改为IN查询

          or 比 in 更消耗系统资源