1、数据库命名规范
2、数据库基本设计规范
1)所有表必须使用Innodb存储引擎
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb) Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
2)数据库和表的字符集统一使用UTF-8
兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效,如果数据库中有存储emoji表情的需要,字符集需要采用utf8mb4字符集。
3)所有表和字段都要添加注释
创建表时使用comment关键字添加表和列的备注,从一开始就进行数据字典的维护。
4)尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内
500万并不是Mysql数据库的限制,但过大会造成修改表结构、备份、恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小。
5)谨慎使用Mysql分区表
分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表。谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低。建议采用物理分表的方式管理大数据。
6)尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度
7)禁止在表中建立预留字段
8)禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时。通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息。
9)禁止在线上做数据库压力测试
10)禁止从开发环境,测试环境直接连接生产环境数据库
3、数据库字段设计规范
1)优先选择符合存储需要的最小的数据类型
原因是:列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多,索引的性能也就越差。
方法:
mysql提供了两个方法来处理ip地址:inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位),
inet_ntoa 把整型的ip转为地址。插入数据前,先用inet_aton把ip地址转为整型,可以节省空间,显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。
因为:无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间。比如SIGNED INT取值范围-2147483648~2147483647,UNSIGNED INT 0~4294967295。VARCHAR(N)中的N代表的是字符数,而不是字节数。使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节,过大的长度会消耗更多的内存。
2)避免使用TEXT、BLOB数据类型,最常见的TEXT类型可以存储64k的数据
Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。
而且对于这种数据,Mysql还是要进行二次查询,会使sql性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。
因为MySQL对索引字段长度是有限制的,所以TEXT类型只能使用前缀索引,并且TEXT列上是不能有默认值的。
3)避免使用ENUM类型
4)尽可能把所有列定义为NOT NULL
5)使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用4字节和INT相同,但比INT可读性高
超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储
经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法)
缺点1:无法用日期函数进行计算和比较
缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间
6)同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节,可用于存储比bigint更大的整型数据。
4、索引设计规范
1)限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能 。
2)禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6版本之前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
3)每个Innodb表必须有个主键
Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的,不要使用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键(相当于联合索引)。不要使用UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)。主键建议使用自增ID值。
5、常见索引列建议
不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引, 通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好。
6、如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
7、避免建立冗余索引和重复索引(增加了查询优化器生成执行计划的时间)
重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
8、对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
覆盖索引:就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引。
覆盖索引的好处
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息。
如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。
而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询 ,减少了IO操作,提升了查询效率。
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多。
因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。
9、索引SET规范
1)尽量避免使用外键约束
10、数据库SQL开发规范
1)建议使用预编译语句进行数据库操作
预编译语句可以重复使用这些计划,减少SQL编译所需要的时间,还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题。只传参数,比传递SQL语句更高效。相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
2)避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效。
比如
select name,phone from customer where id = '111';
3)充分利用表上已经存在的索引
如 a like '%123%',(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)。
如 有 a,b,c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b,c列上的索引将不会被用到,
在定义联合索引时,如果a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧
因为not in 也通常会使用索引失效
4)数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑
5)程序连接不同的数据库使用不同的账号,禁止跨库查询
6)禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询
7)禁止使用不含字段列表的INSERT语句
如:
insert into values ('a','b','c');
应使用
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
8)避免使用子查询,可以把子查询优化为join操作
通常子查询在in子句中,且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因:
9)避免使用JOIN关联太多的表
对于Mysql来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。
在Mysql中,对于同一个SQL多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,如果在一个SQL中关联的表越多,所占用的内存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表关联的操作,同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下,就容易造成服务器内存溢出的情况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性 。
同时对于关联操作来说,会产生临时表操作,影响查询效率 。
Mysql最多允许关联61个表,建议不超过5个。
10)减少同数据库的交互次数
数据库更适合处理批量操作,合并多个相同的操作到一起,可以提高处理效率。
11)对应同一列进行or判断时,使用in代替or
12)禁止使用order by rand() 进行随机排序
会把表中所有符合条件的数据装载到内存中,然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序,并且可能会对每一行都生成一个随机值,如果满足条件的数据集非常大,就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。推荐在程序中获取一个随机值,然后从数据库中获取数据的方式。
13)WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
不推荐:
where date(create_time)='20190101'
推荐:
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
14)在明显不会有重复值时使用UNION ALL 而不是UNION
UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作。
UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作。
15)拆分复杂的大SQL为多个小SQL
大SQL:逻辑上比较复杂,需要占用大量CPU进行计算的SQL。
MySQL 一个SQL只能使用一个CPU进行计算。SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。
11、数据库操作行为规范
1)超100万行的批量写(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次进行操作
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间。
而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况。
大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因。
大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批。
2)对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。
pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器把原表中新增的数据也复制到新表中,在把所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。
把原来一个DDL操作,分解成多个小的批次进行。
3)禁止为程序使用的账号赋予super权限
当达到最大连接数限制时,还运行1个有super权限的用户连接。
super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。
4)对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则
程序使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库。
程序使用的账号原则上不准有drop权限。