数据库字段及索引设计规范

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1

原因：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a. 将字符串转换成数字类型存储，如:将 IP 地址转换成整形数据

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。

方法b. 对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP) 来说，要优先使用无符号整型来存储

原因：无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

SIGNED INT -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

a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中

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。

b. TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引

因为 MySQL[1] 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

修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句；ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低，需要额外操作；禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值

4. 尽可能把所有列定义为 NOT NULL

原因：索引 NULL 列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理

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

• 非精准浮点：float,double
• 精准浮点：decimal

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

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

4. 常见索引列建议

• 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列
• 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段
• 并不要将符合 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
• 多表 join 的关联列

5. 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。

• 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
• 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）
• 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）

6. 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)

7. 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：

• 避免 Innodb 表进行索引的二次查询: 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。
• 可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 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。

8. 索引 SET 规范

尽量避免使用外键约束

• 不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引
• 外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现
• 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能

作者: 听风，原文地址: https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html