数据库设计规范

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

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

表名t_xxx，非唯一索引名idx_xxx，唯一索引名uniq_xxx

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

4.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

5.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

6.无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住

7.禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制

8.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

2.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

3.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

4.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

5.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

6.禁止使用TEXT、BLOB类型

7.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

8.禁止使用小数存储货币

9.使用整数吧，小数容易导致钱对不上

10.必须使用varchar(20)存储手机号

11.涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()

12.手机号会去做数学运算么？

13.varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”

14.禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替

15.增加新的ENUM值要做DDL操作

16.ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？

索引规范定义

  1.聚集索引

  聚集索引决定数据在磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引，一般用primary key来约束

  2.非聚集索引

  它并不决定数据在磁盘上的物理排序，索引上只包含被建立索引的数据，以及一个行定位符row-locator，这个行定位符，可以理解为一个聚集索引物理排序的指针，通过这个指针，可以找到行数据。

  3.联合索引

  多个字段上建立的索引，能够加速复核查询条件的检索

  4.索引覆盖

  被查询的列，数据能从索引中取得，而不用通过行定位符row-locator再到row上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速查询速度。

索引规范

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

3.字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了

4.禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

5.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

6.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

7.经验上，能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态值很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能够过滤大量数据，则应该建立索引

8.如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好，例如用户中心

9.B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n))

10.Hash索引的时间复杂度是O(1)

数据切分规范

1.分组（主从\读写分离）

读压力大，读高可用，用分组

2.分区

 数据量大，写线性扩容，用分片

3.分库（根据业务特性能分库不分区，降低磁盘IO）

 数据量大，写线性扩容，用分片

4.垂直切分

属性短，访问频度高的属性，垂直拆分到一起

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

 读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗

 不能有效的利用覆盖索引

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

 容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

3.禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式, 在属性上进行计算不能命中索引

4.禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询 

5.禁止使用OR条件，必须改为IN查询

6.负向条件查询不能使用索引，!=/not in/not exists都不是好习惯，可以优化为in查询

7.前导模糊查询不能使用索引，而非前导模糊查询则可以

8.如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率

9.强制类型转换（隐式替换）会全表扫描

 其它规范

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