织梦数据库设计规则文档

字段

表和字段命名

表字段命名和前面提到的变量相关命名保持一致的规则，内容相关模型尽量采用复数形式，例如：dede_archives、dede_addonimages，存储多项内容的字段，或代表数量的字段，也应当以复数方式命名，例如keywords（关键词）、scores（积分）。

表如果有关联字段，尽量保证统一的命名，比如dede_arctype中的typeid和dede_archives中的typeid。

代表id自增量的字段，通常用以下的几种方式：

1.最常用的核心id，或经常在URL中进行调用的，尽量用简写的形式，例如tid、pid、uid；

2.有功能性作用，URL中偶尔用到的id，使用全称的形式，例如mid；

3.没有功能性作用，只为管理和维护方便而设的id，可以使用全称的形式，也可只将其命名为id；

所有与表、字段相关的命名，请务必大量参考DedeCMS现有字段的命名方式，以保证命名的系统性和统一性。

字段结构

允许NULL值的字段，数据库在进行比较操作时，会先判断其是否为NULL，非NULL时才进行值的必对。因此基于效率的考虑，所有字段均不能为空，即全部NOT NULL；

预计不会存储非负数的字段，例如各项id、文章数等，必须设置为UNSIGNED类型。UNSIGNED类型比非UNSIGNED类型所能存储的正整数范围大一倍，因此能获得更大的数值存储空间；

存储开关、选项数据的字段，通常使用tinyint(1)非UNSIGNED类型，少数情况也可能使用enum()结果集的方式。tinyint作为开关字段时，通常1为打开；0为关闭；-1为特殊数据，例如N/A(不可用)；高于1的为特殊结果或开关二进制数组合(详见程序中相关代码)；

MEMORY/HEAP类型的表中，要尤其注意规划节约使用存储空间，这将节约更多内存。例如：将IP地址的存储拆分为4个tinyint(3) UNSIGNED类型的字段，不采用char(15)的方式；

任何类型的数据表，字段空间应当本着足够用，不浪费的原则，数值类型的字段取值范围见下表：

字段类型存储空间(b)UNSIGNED取值范围tinyint1否-128~127  是0~255smallint2否-32768~32767  是0~65535mediumint3否-8388608~8388607  是0~255int4否-2147483648~2147483647  是0~4294967295bigint8否-9223372036854775808~9223372036854775807  是0~18446744073709551615

SQL语句

所有SQL语句中，除了表名、字段名称以外，全部语句和函数均需大写，应当杜绝小写方式或大小写混杂的写法。例如select * from cdb_members;是不符合规范的写法。

很长的SQL语句应当有适当的断行，依据JOIN、FROM、ORDER BY等关键字进行界定。

通常情况下，在对多表进行操作时，要根据不同表名称，对每个表指定一个1~2个字母的缩写，以利于语句简洁和可读性。

如下的语句范例，是符合规范的：

SELECT a.*, c.* FROM #@__arvhives a, #@__addonarticle c WHERE c.aid=a.id AND a.id='$aid'

性能与效率

定长与变长表

包含任何varchar、text等变长字段的数据表，即为变长表，反之则为定长表。

1.对于变长表，由于记录大小不同，在其上进行许多删除和更改将会使表中的碎片更多。需要定期运行OPTIMIZE TABLE以保持性能。而定长表就没有这个问题；

2.如果表中有可变长的字段，将它们转换为定长字段能够改进性能，因为定长记录易于处理。但在试图这样做之前，应该考虑下列问题：

3.使用定长列涉及某种折衷。它们更快，但占用的空间更多。char(n) 类型列的每个值总要占用n 个字节(即使空串也是如此)，因为在表中存储时，值的长度不够将在右边补空格；

4.而varchar(n)类型的列所占空间较少，因为只给它们分配存储每个值所需要的空间，每个值再加一个字节用于记录其长度。因此，如果在char和varchar类型之间进行选择，需要对时间与空间作出折衷；

5.变长表到定长表的转换，不能只转换一个可变长字段，必须对它们全部进行转换。而且必须使用一个ALTER TABLE语句同时全部转换，否则转换将不起作用；

6.有时不能使用定长类型，即使想这样做也不行。例如对于比255字符更长的串，没有定长类型；

7.在设计表结构时如果能够使用定长数据类型尽量用定长的，因为定长表的查询、检索、更新速度都很快。必要时可以把部分关键的、承担频繁访问的表拆分，例如定长数据一个表，非定长数据一个表。例如DedeCMS的dede_archives和dede_addonarticle表、dede_member和dede_member_person表等。因此规划数据结构时需要进行全局考虑；

进行表结构设计时，应当做到恰到好处，反复推敲，从而实现最优的数据存储体系。

运算与检索

数值运算一般比字符串运算更快。例如比较运算，可在单一运算中对数进行比较。而串运算涉及几个逐字节的比较，如果串更长的话，这种比较还要多。

如果串列的值数目有限，应该利用普通整型或emum类型来获得数值运算的优越性。

更小的字段类型永远比更大的字段类型处理要快得多。对于字符串，其处理时间与串长度直接相关。一般情况下，较小的表处理更快。对于定长表，应该选择最小的类型，只要能存储所需范围的值即可。例如，如果mediumint够用，就不要选择bigint。对于可变长类型，也仍然能够节省空间。一个TEXT 类型的值用2 字节记录值的长度，而一个LONGTEXT 则用4字节记录其值的长度。如果存储的值长度永远不会超过64KB，使用TEXT 将使每个值节省2字节。

结构优化与索引优化

索引能加快查询速度，而索引优化和查询优化是相辅相成的，既可以依据查询对索引进行优化，也可以依据现有索引对查询进行优化，这取决于修改查询或索引，哪个对现有产品架构和效率的影响最小。

索引优化与查询优化是多年经验积累的结晶，在此无法详述，但仍然给出几条最基本的准则。

首先，根据产品的实际运行和被访问情况，找出哪些SQL语句是最常被执行的。最常被执行和最常出现在程序中是完全不同的概念。最常被执行的SQL语句，又可被划分为对大表(数据条目多的)和对小表(数据条目少的)的操作。无论大表或小表，有可分为读(SELECT)多、写(UPDATE/INSERT)多或读写都多的操作。

对常被执行的SQL语句而言，对大表操作需要尤其注意：

1.写操作多的，通常可使用写入缓存的方法，先将需要写或需要更新的数据缓存至文件或其他表，定期对大表进行批量写操作，例如:点击数延迟更新机制，就是依据此原理实现。同时，应尽量使得常被读写的大表为定长类型，即便原本的结构中大表并非定长。大表定长化，可以通过改变数据存储结构和数据读取方式，将一个大表拆成一个读写多的定长表，和一个读多写少的变长表来实现；

2.读操作多的，需要依据SQL查询频率设置专门针对高频SQL语句的索引和联合索引。

其次，看SQL语句的条件和排序字段是否动态性很高(即根据不同功能开关或属性，SQL查询条件和排序字段的变化很大的情况)，动态性过高的SQL语句是无法通过索引进行优化的。惟一的办法只有将数据缓存起来，定期更新，适用于结果对实效性要求不高的场合。

MySQL索引，常用的有PRIMARY KEY、INDEX、UNIQUE几种，详情请查阅MySQL文档。通常，在单表数据值不重复的情况下，PRIMARY KEY和UNIQUE索引比INDEX更快，请酌情使用。

事实上，索引是将条件查询、排序的读操作资源消耗，分布到了写操作中，索引越多，耗费磁盘空间越大，写操作越慢。因此，索引决不能盲目添加。对字段索引与否，最根本的出发点，依次仍然是SQL语句执行的概率、表的大小和写操作的频繁程度。

查询优化

MySQL中并没有提供针对查询条件的优化功能，因此需要开发者在程序中对查询条件的先后顺序人工进行优化。例如如下的SQL语句：

SELECT * FROM table WHERE a>’0’ AND b<’1’ ORDER BY c LIMIT 10;

事实上无论a>’0’还是b<’1’哪个条件在前，得到的结果都是一样的，但查询速度就大不相同，尤其在对大表进行操作时。

开发者需要牢记这个原则：最先出现的条件，一定是过滤和排除掉更多结果的条件；第二出现的次之；以此类推。因而，表中不同字段的值的分布，对查询速度有着很大影响。而ORDER BY中的条件，只与索引有关，与条件顺序无关。

除了条件顺序优化以外，针对固定或相对固定的SQL查询语句，还可以通过对索引结构进行优化，进而实现相当高的查询速度。原则是：在大多数情况下，根据WHERE条件的先后顺序和ORDER BY的排序字段的先后顺序而建立的联合索引，就是与这条SQL语句匹配的最优索引结构。尽管，事实的产品中不能只考虑一条SQL语句，也不能不考虑空间占用而建立太多的索引。

同样以上面的SQL语句为例，最优的当table表的记录达到百万甚至千万级后，可以明显的看到索引优化带来的速度提升。

依据上面条件优化和索引优化的两个原则，当table表的值为如下方案时，可以得出最优的条件顺序方案：

字段a字段b字段c171128103913-1012最优条件：b<’1’ AND a>’0’ 最优索引：INDEX abc (b, a, c) 原因：b<’1’作为第一条件可以先过滤掉75%的结果。如果以a>’0’作为第一条件，则只能先过滤掉25%的结果注意1：字段c由于未出现于条件中，故条件顺序优化与其无关注意2：最优索引由最优条件顺序得来，而非由例子中的SQL语句得来注意3：索引并非修改数据存储的物理顺序，而是通过对应特定偏移量的物理数据而实现的虚拟指针

EXPLAIN语句是检测索引和查询能否良好匹配的简便方法。在phpMyAdmin或其他MySQL客户端中运行EXPLAIN+查询语句，例如EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE a>’0’ AND b<’1’ ORDER BY c;这种形式，即使得开发者无需模拟上百万条数据，也可以验证索引是否合理，相关细节请参考MySQL说明。

值得提出的是，Using filesort是最不应当出现的情况，如果EXPLAIN得出此结果，说明数据库为这个查询专门建立了一个用以缓存结果的临时表文件，并在查询结束后删除。众所周知，硬盘I/O速度始终是计算机存储的瓶颈，因此，查询中应当尽全力避免高执行频率的SQL语句使用filesort。尽管，开发者永远都不可能保证产品中的全部SQL语句都不会使用filesort。

限于篇幅，本文档远远没有涵盖数据库优化的方方面面，例如：联合索引与普通索引的可重用性、JOIN连接的索引设计、MEMORY/HEAP表等。数据库优化实际上就是在很多因素和利弊间不断权衡、修改，惟有在成功与失败经验中反复推敲才能得出的经验，这种经验往往就是最难能可贵和价值连城的。