歸納整理MySQL資料庫設計規範

這篇文章為大家帶來了關於mysql的相關知識，其中主要介紹了關於資料庫設計規範的相關問題，在使用MySQL資料庫的時候需要遵循一定規範，揚長避短，希望能夠在幫助或指導RD、QA、OP 等技術人員做出適合線上業務的資料庫設計。

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#規格背景與目的

##MySQL 資料庫與Oracle、 SQL Server等資料庫相比，有其核心上的優勢與劣勢。我們在使用 MySQL 資料庫的時候需要遵循一定規範，揚長避短。本規範旨在協助或指導 RD、QA、OP 等技術人員做出適合線上業務的資料庫設計。在資料庫變更和處理流程、資料庫表設計、SQL 編寫等方面予以規範，從而為公司業務系統穩定、健康地運作提供保障。

資料庫設計

以下所有規範會依照【高危險】、【強制】、【建議】三個層級進行標註，遵守優先順序從高到低。

對於不滿足【高危險】和【強制】兩個等級的設計，DBA 會強制打回要求修改。

一般命名規則

• 【強制】使用小寫，有助於提高打字速度，避免因大小寫敏感而導致的錯誤。

• 【強制】沒有空格，用底線代替。

• 【強制】名稱中沒有數字，只有英文字母。

• 【強制】有效的可理解的名稱。

• 【強制】名稱應該是自我解釋的。

• 【強制】名稱不應超過 32 個字元。

• 【強制】避免使用前綴。

庫

• 【強制】遵守以上全部一般命名規則。

• 【強制】使用單數。

• 【強制】庫的名稱格式：業務系統名稱_子系統名稱。

• 【強制】一般分庫名稱命名格式是庫通配名_編號，編號從0 開始遞增，例如northwind_001，以時間進行分庫的名稱格式是庫通配名_時間。

• 【強制】建立資料庫時必須明確指定字元集，且字元集只能是 utf8 或 utf8mb4。建立資料庫 SQL 範例：

create database db_name default character set utf8;

表格

• #【強制】遵守上述全部一般命名規則。

• 【強制】使用單數。

• 【強制】相關模組的表名與表名之間盡量體現 join 的關係，如 user 表和 user_login 表。

• 【強制】建立表格時必須明確指定字元集為 utf8 或 utf8mb4。

• 【強制】建立表格時必須明確指定表格儲存引擎類型，如無特殊需求，一律為 InnoDB。當需要使用 InnoDB/MyISAM/Memory 以外的儲存引擎時，必須透過 DBA 審核才能在生產環境中使用。因為 InnoDB 表支援事務、行鎖、宕機復原、MVCC 等關聯式資料庫重要特性，為業界使用最多的 MySQL 儲存引擎。而這是其它大多數儲存引擎所不具備的，因此首推 InnoDB。

• 【強制】建表必須有 comment。

• 【強制】關於主鍵：(1) 命名為id，類型為int 或bigint，且為auto_increment；(2) 標識表裡每一行主體的欄位不要設為主鍵，建議設為其它欄位如user_id，order_id等，並建立unique key 索引。因為如果設為主鍵且主鍵值為隨機插入，則會導致 InnoDB 內部 page 分裂和大量隨機 I/O，效能下降。

• 【建議】核心表（如使用者表，金錢相關的表）必須有行資料的建立時間欄位 create_time 和最後更新時間欄位 update_time，以便於排查問題。

• 【建議】表中所有欄位必須都是 NOT NULL 屬性，業務可以依需求定義 DEFAULT 值。因為使用 NULL 值會存在每一行都會佔用額外儲存空間、資料遷移容易出錯、聚合函數計算結果偏差等問題。

• 【建議】建議對錶裡的 blob、text 等大字段，垂直拆分到其它表裡，僅在需要讀這些物件的時候才去 select。

• 【建議】反範式設計：把經常需要 join 查詢的字段，在其它表裡冗餘一份。如 username 屬性在 user_account，user_login_log 等表裡冗餘一份，減少 join 查詢。

• 【強制】中間表用來保留中間結果集，名稱必須以 tmp_ 開頭。備份表用於備份或抓取來源表快照，名稱必須以 bak_ 開頭。中間表和備份表定期清理。

• 【强制】对于超过 100W 行的大表进行 alter table，必须经过 DBA 审核，并在业务低峰期执行。因为 alter table 会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。

字段

• 【强制】遵守以上全部一般命名规则。

• 【建议】尽可能选择短的或一两个单词。

• 【强制】避免使用保留字作为字段名称：order，date，name 是数据库的保留字，避免使用它。可以为这些名称添加前缀使其易于理解，如 user_name，signup_date 等。

• 【强制】避免使用与表名相同的字段名，这会在编写查询时造成混淆。

• 【强制】在数据库模式上定义外键。

• 【强制】避免使用缩写或基于首字母缩写词的名称。

• 【强制】外键列必须具有表名及其主键，例如：blog_id 表示来自表博客的外键 id。

字段数据类型优化

• 【建议】表中的自增列（auto_increment 属性），推荐使用 bigint 类型。因为无符号 int 存储范围为 0~4,294,967,295（不到 43 亿），溢出后会导致报错。

• 【建议】业务中选择性很少的状态 status、类型 type 等字段推荐使用 tinytint 或者 smallint 类型节省存储空间。

• 【建议】业务中 IP 地址字段推荐使用 int 类型，不推荐用 char(15)。因为 int 只占 4 字节，可以用如下函数相互转换，而 char(15) 占用至少 15 字节。

select inet_aton('192.168.2.12');
select inet_ntoa(3232236044);

Java 保存字符串ip 转 int 类型

public static long ipToLong(String addr)
{
    String[] addrArray = addr.split("\\.");
    long num = 0;
    for (int i = 0; i < addrArray.length; i++)
    {
        int power = 3 - i;
        num += ((Integer.parseInt(addrArray[i]) % 256 * Math.pow(256, power)));
    }
    return num;
}
public static String longToIp(long i){
    return ((i >> 24) & 0xFF) + "." +
           ((i >> 16) & 0xFF) + "." +
           ((i >> 8) & 0xFF) + "." +
           (i & 0xFF);
}

• 【建议】不推荐使用 enum，set。 因为它们浪费空间，且枚举值写死了，变更不方便。推荐使用 tinyint 或 smallint。

• 【建议】不推荐使用 blob，text 等类型。它们都比较浪费硬盘和内存空间。在加载表数据时，会读取大字段到内存里从而浪费内存空间，影响系统性能。建议和 PM、RD 沟通，是否真的需要这么大字段。InnoDB 中当一行记录超过 8098 字节时，会将该记录中选取最长的一个字段将其 768 字节放在原始 page 里，该字段余下内容放在 overflow-page 里。不幸的是在 compact 行格式下，原始 page 和 overflow-page 都会加载。

• 【建议】存储金钱的字段，建议用 int 以分为单位存储，最大数值约 4290 万，程序端乘以 100 和除以 100 进行存取。因为 int 占用 4 字节，而 double 占用 8 字节，空间浪费。

• 【建议】文本数据尽量用 varchar 存储。因为 varchar 是变长存储，比 char 更省空间。MySQL server 层规定一行所有文本最多存 65535 字节，因此在 utf8 字符集下最多存 21844 个字符，超过会自动转换为 mediumtext 字段。而 text 在 utf8 字符集下最多存 21844 个字符，mediumtext 最多存 2^24/3 个字符，longtext 最多存 2^32 个字符。一般建议用 varchar 类型，字符数不要超过 2700。

• 【建议】时间类型尽量选取 timestamp。因为 datetime 占用 8 字节，timestamp 仅占用 4 字节，但是范围为 1970-01-01 00:00:01 到 2038-01-01 00:00:00。更为高阶的方法，选用 int 来存储时间，使用 SQL 函数 unix_timestamp() 和 from_unixtime() 来进行转换。

索引设计

• 【强制】InnoDB 表必须主键为 id int/bigint auto_increment，且主键值禁止被更新。

• 【建议】主键的名称以 pk_ 开头，唯一键以 uk_ 开头，普通索引以 ix_ 开头，一律使用小写格式，以表名/字段的名称或缩写作为后缀。

• 【强制】InnoDB 和 MyISAM 存储引擎表，索引类型必须为 BTREE；MEMORY 表可以根据需要选择 HASH 或者 BTREE 类型索引。

• 【强制】单个索引中每个索引记录的长度不能超过 64KB。

• 【建议】单个表上的索引个数不能超过 7 个。

• 【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并把区分度最高的字段放在最前面。如列 user_id 的区分度可由 select count(distinct user_id) 计算出来。

• 【建议】在多表 join 的 SQL 里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样 join 执行效率最高。

• 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。对于 MySQL 来说，如果表里已经存在 key(a, b)，则 key(a) 为冗余索引，需要删除。

• 【建议】如果选择性超过 20%，那么全表扫描比使用索引性能更优，即没有设置索引的必要。

分库分表、分区表

• 【强制】分区表的分区字段（partition-key）必须有索引，或者是组合索引的首列。

• 【强制】单个分区表中的分区（包括子分区）个数不能超过 1024。

• 【强制】上线前 RD 或者 DBA 必须指定分区表的创建、清理策略。

• 【强制】访问分区表的 SQL 必须包含分区键。

• 【建议】单个分区文件不超过 2G，总大小不超过 50G。建议总分区数不超过 20 个。

• 【强制】对于分区表执行 alter table 操作，必须在业务低峰期执行。

• 【强制】采用分库策略的，库的数量不能超过 1024。

• 【强制】采用分表策略的，表的数量不能超过 4096。

• 【建议】单个分表不超过 500W 行，ibd 文件大小不超过 2G，这样才能让数据分布式变得性能更佳。

• 【建议】水平分表尽量用取模方式，日志、报表类数据建议采用日期进行分表。

字符集

• 【强制】数据库本身库、表、列所有字符集必须保持一致，为 utf8 或 utf8mb4。

• 【强制】前端程序字符集或者环境变量中的字符集，与数据库、表的字符集必须一致，统一为 utf8。

程序层 DAO 设计建议

• 【建议】新的代码不要用 model，推荐使用手动拼 SQL + 绑定变量传入参数的方式。因为 model 虽然可以使用面向对象的方式操作 db，但是其使用不当很容易造成生成的 SQL 非常复杂，且 model 层自己做的强制类型转换性能较差，最终导致数据库性能下降。

• 【建议】前端程序连接 MySQL 或者 Redis，必须要有连接超时和失败重连机制，且失败重试必须有间隔时间。

• 【建议】前端程序报错里尽量能够提示 MySQL 或 Redis 原生态的报错信息，便于排查错误。

• 【建议】对于有连接池的前端程序，必须根据业务需要配置初始、最小、最大连接数，超时时间以及连接回收机制，否则会耗尽数据库连接资源，造成线上事故。

• 【建议】对于 log 或 history 类型的表，随时间增长容易越来越大，因此上线前 RD 或者 DBA 必须建立表数据清理或归档方案。

• 【建议】在应用程序设计阶段，RD 必须考虑并规避数据库中主从延迟对于业务的影响。尽量避免从库短时延迟（20 秒以内）对业务造成影响，建议强制一致性的读开启事务走主库，或更新后过一段时间再去读从库。

• 【建议】多个并发业务逻辑访问同一块数据（InnoDB 表）时，会在数据库端产生行锁甚至表锁导致并发下降，因此建议更新类 SQL 尽量基于主键去更新。

• 【建议】业务逻辑之间加锁顺序尽量保持一致，否则会导致死锁。

• 【建议】对于单表读写比大于 10:1 的数据行或单个列，可以将热点数据放在缓存里（如 Memcached 或 Redis），加快访问速度，降低 MySQL 压力。

一个规范的建表语句示例

一个较为规范的建表语句为：

create table user
(
    `id`            bigint(11) not null auto_increment,
    `user_id`       bigint(11) not null comment '用户 ID',
    `username`      varchar(45) not null comment '登录名',
    `email`         varchar(30) not null comment '邮箱',
    `nickname`      varchar(45) not null comment '昵称',
    `avatar`        int(11) not null comment '头像',
    `birthday`      date not null comment '生日',
    `gender`        tinyint(4) default '0' comment '性别',
    `intro`         varchar(150) default null comment '简介',
    `resume_url`    varchar(300) not null comment '简历存放地址',
    `register_ip`   int not null comment '用户注册时的源 IP',
    `review_status` tinyint not null comment '审核状态，1-通过，2-审核中，3-未通过，4-尚未提交审核',
    `create_time`   timestamp not null comment '记录创建的时间',
    `update_time`   timestamp not null comment '资料修改的时间',
    primary key (`id`),
    unique key `idx_user_id` (`user_id`),
    key `idx_username`(`username`),
    key `idx_create_time`(`create_time`, `review_status`)
)
engine = InnoDB
default charset = utf8
comment = '用户基本信息';

DML 语句

• 【强制】select 语句必须指定具体字段名称，禁止写成 *。因为 select * 会将不该读的数据也从 MySQL 里读出来，造成网卡压力。

• 【强制】insert 语句指定具体字段名称，不要写成 insert into t1 values(…)，道理同上。

• 【建议】insert into … values(xx),(xx),(xx)…，这里 xx 的值不要超过 5000 个。值过多虽然上线很快，但会引起主从同步延迟。

• 【建议】select 语句不要使用 union，推荐使用 union all，并且 union 子句个数限制在 5 个以内。因为 union all 不需要去重，节省数据库资源，提高性能。

• 【建议】in 值列表限制在 500 以内。例如 select … where user_id in(…500 个以内…)，这么做是为了减少底层扫描，减轻数据库压力从而加速查询。

• 【建议】事务里批量更新数据需要控制数量，进行必要的 sleep，做到少量多次。

• 【强制】事务涉及的表必须全部是 InnoDB 表。否则一旦失败不会全部回滚，且易造成主从库同步终端。

• 【强制】写入和事务发往主库，只读 SQL 发往从库。

• 【强制】除静态表或小表（100 行以内），dml 语句必须有 where 条件，且使用索引查找。

• 【強迫】生產環境禁止使用 hint，如 sql_no_cache，force index，ignore key，straight join 等。因為 hint 是用來強制 sql 依照某個執行計畫來執行，但隨著資料量變化我們無法保證自己當初的預判是正確的，因此我們要相信 MySQL 最佳化器。

• 【強制】where 條件裡等號左右欄位類型必須一致，否則無法利用索引。

• 【建議】select|update|delete|replace 要有 where 子句，且 where 子句的條件必要使用索引來尋找。

• 【強制】生產資料庫中強烈不建議大表上發生全表掃描，但對於 100 行以下的靜態表可以全表掃描。查詢資料量不要超過表格行數的 25%，否則不會利用索引。

• 【強制】where 子句中禁止只使用全模糊的 like 條件進行查找，必須有其它等值或範圍查詢條件，否則無法利用索引。

• 【建議】索引列不要使用函數或表達式，否則無法利用索引。如 where length(name) = 'admin' 或 where user_id 2 = 10023。

• 【建議】減少使用 or 語句，可將 or 語句最佳化為 union，然後在各個 where 條件上建立索引。如 where a = 1 or b = 2 優化為 where a = 1 … union … where b = 2, key(a), key(b)。

• 【建議】分頁查詢，當 limit 起點較高時，可先用篩選條件進行篩選。如 select a, b, c from t1 limit 10000, 20; 優化為: select a, b, c from t1 where id > 10000 limit 20;。

多表連接

• 【強制】禁止跨 DB 的 join 語句。因為這樣可以減少模組間耦合，為資料庫拆分奠定堅實基礎。

• 【強制】禁止在業務的更新類別 SQL 語句中使用 join，例如 update t1 join t2 …。

• 【建議】不建議使用子查詢，建議將子查詢 SQL 拆開結合程式多次查詢，或使用 join 來取代子查詢。

• 【建議】線上環境，多表 join 不要超過 3 張表。

• 【建議】多表連接查詢推薦使用別名，且 select 列表中要用別名引用字段，資料庫.表格式，如 select a from db1.table1 alias1 where …。

• 【建議】在多表 join 中，盡量選取結果集較小的表作為驅動表，來 join 其它表。

事務

• 【建議】事務中insert|update|delete|replace 語句操作的行數控制在2000 以內，以及where 子句中in 列表的傳參個數控制在500 以內。

• 【建議】批量操作資料時，需要控制交易處理間隔時間，進行必要的 sleep，一般建議值 5-10 秒。

• 【建議】對於有 auto_increment 屬性欄位的表格的插入操作，並發需要控制在 200 以內。

• 【強制】程式設計必須考慮「資料庫事務隔離層級」所帶來的影響，包括髒讀、不可重複讀取和幻讀。線上建議事務隔離等級為 repeatable-read。

• 【建議】事務裡包含 SQL 不超過 5 個（支付業務除外）。因為過長的事務會導致鎖定資料較長，MySQL 內部快取、連線消耗過多等雪崩問題。

• 【建議】事務裡更新語句盡量基於主鍵或unique key，如update … where id = XX;，否則會產生間隙鎖，內部擴大鎖定範圍，導致系統效能下降，產生死鎖。

• 【建議】盡量把一些典型外部呼叫移出事務，如呼叫 Web Service，存取檔案儲存等，以避免事務過長。

• 【建議】對於 MySQL 主從延遲嚴格敏感的 select 語句，請開啟交易強制存取主函式庫。

排序和分組

• 【建議】減少使用order by，和業務溝通能不排序就不排序，或將排序放到程式端去做。 order by、group by、distinct 這些語句較為耗費 CPU，資料庫的 CPU 資源是極為寶貴的。

• 【建議】order by、group by、distinct 這些 SQL 盡量利用索引直接檢索出排序好的資料。如 where a = 1 order by 可以利用 key(a, b)。

• 【建議】包含了 order by、group by、distinct 這些查詢的語句，where 條件過濾出來的結果集請保持在 1000 行以內，否則 SQL 會很慢。

線上禁止使用的SQL 語句

• 【高危險】禁用update|delete t1 … where a = XX limit XX; 這種帶limit 的更新語句。因為會導致主從不一致，導致資料錯亂。建議加上 order by PK。

• 【高危險群】禁止使用關聯子查詢，如 update t1 set … where name in(select name from user where …);，效率極低。

• 【強制】停用 procedure、function、trigger、views、event、外鍵約束。因為他們消耗資料庫資源，降低資料庫執行個體可擴展性。推薦都在程式端實作。

• 【強制】停用 insert into … on duplicate key update … 在高並發環境下，會造成主從不一致。

• 【強制】禁止聯表更新語句，如 update t1, t2 where t1.id = t2.id …。

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