数据库设计规范

转载自：https://blog.zzonn.com/2020/01/15/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%A7%84%E8%8C%83/

设计规范

1.【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循:

不是频繁修改的字段。
不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
正例:商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存 储类目名称，避免关联查询。

2.【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。 说明:如果预计2年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
3.【推荐】id必须是主键，每个表必须有主键，且保持增长趋势的， 小型系统可以依赖于 MySQL 的自增主键，大型系统或者需要分库分表时才使用内置的 ID 生成器

4.【强制】id类型没有特殊要求，必须使用bigint unsigned，禁止使用int，即使现在的数据量很小。id如果是数字类型的话，必须是8个字节。

方便对接外部系统，还有可能产生很多废数据
避免废弃数据对系统id的影响
未来分库分表，自动生成id，一般也是8个字节

5.【推荐】字段尽量设置为 NOT NULL， 为字段提供默认值。 如字符型的默认值为一个空字符值串’’;数值型默认值为数值 0;逻辑型的默认值为数值 0;
6.【推荐】每个字段和表必须提供清晰的注释
7.【推荐】时间统一格式:‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’ 日期统一格式：‘YYYY-MM-DD‘
8.【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 UpdateTime 字段值为当前时间,
9.【推荐】不建立表之间主外键约束关系和字段属性约束， 用业务代码控制。
10.【推荐】字段不可再分 原则。如：1,2,3,4 存放在一个字段中。我们应该尽量采用表存储。
11.【推荐】一张数据表尽量只存储单一实体类型的数据

命名规范

1.【强制】表达是与否概念的字段，必须使用 isxxx 的方式命名，数据类型是 bit ( 1表示是，0表示否)。

正例:表达逻辑删除的字段名 isdeleted，1 表示删除，0 表示未删除。

2.【强制】表名、字段名必须使用字母或数字，字母均小写，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。

说明:MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库 名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。 正例:health_user，rdc_config，level3_name 反例:HealthUser，rdcConfig，level_3_name

3.【强制】表名不使用复数名词。

说明:表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于 DO 类名也是单数 形式，符合表达习惯。

4.【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。
5.【强制】主键索引名为 pk_表名_字段名;唯一索引名为 uk_表名_字段名;普通索引名则为 idx_表名_字段名。

说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。

6.【强制】表必备三字段:id, createtime, updatetime。需要逻辑删除数据表 isdeleted。

说明:其中id必为主键，类型为unsigned bigint、单表时自增、步长为1。createtime, updatetime 的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新。isdeleted 表示记录是否被逻辑删除，数据类型是bit ，1为是，0 为否。

7.【强制】所有命名必须使用全名，有默认约定的除外，如果超过 30 个字符，使用缩写，请尽量名字易懂简短，

如 description –> desc;information –> info;address –> addr 等.单词之前下划线分割。

8.【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。

正例:health_user / trade_config

9.【推荐】库名与应用名称尽量一致。如health
10.【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。
11.[强制]表之前有主从关系的。从表需要前匹配主表。

如：sas_statisticstype，sas_statisticstypetable

数据库对象的前缀命名规范

以IMS系统统计分析为例，分析业务码sas

表（业务码_表名）

如：sas_statisticstype,IMS系统统计分析统计指标表。

视图 （v_业务码_名称）

v_业务码_名称

存储过程（p_业务码_存储过程名称）

函数（f_业务码_函数名称）

类型规范

1.表示状态字段(0-255)的使用 TINYINT UNSINGED，禁止使用枚举类型，注释必须清晰地说明每个枚举的含义，以及是否多选等
2.表示boolean类型的都使用bit,因为mysql本身是没有boolean类型的，在自动生成代码的时候，DO对象的字段就是boolean类型，

例如 isdelete;其余所有时候都使用TINYINT(4)
TINYINT(4),这个括号里面的数值并不是表示使用多大空间存储，而是最大显示宽度，并且只有字段指定zerofill时有用，没有zerofill，(m)就是无用的,例如id BIGINT ZEROFILL NOT NULL,所以建表时就使用默认就好了，不需要加括号了，除非有特殊需求，例如TINYINT(1)代表boolean类型。
TINYINT(1)，TINYINT(4)都是存储一个字节，并不会因为括号里的数字改变。例如TINYINT(4)存储22则会显示0022，因为最大宽度为4，达不到的情况下用0来补充。

3.【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。

类型 字节 表示范围
tinyint 1 无符号值: 0～255;有符号值： -128127
smallint 2 无符号值: 0～65536;有符号值： -3276832767
mediumint 3 无符号值: 0～16777215;有符号值： -83886088388607
int 4 无符号值: 04294967295;有符号值： -21474836482147483647
bigint 8 无符号值: 0((2³²×²)-1);有符号值： -(2³²×²)/2 ~ (2³²×²)/2-1

4.非负的数字类型字段，都添加上 UNSINGED, 如可以使用 INT UNSINGED 字段存 IPV4
5.时间字段使用时间日期类型，不要使用字符串类型存储，日期使用DATE类型，日期时间使用DATETIME
6.【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。

说明:float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不 正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。decimal（18,0），decimal（18,2），decimal（18,4），decimal（18,6）

7.【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。
8.【强制】字符串VARCHAR(N), 其中 N表示字符个数，请尽量减少 N 的大小，varchar，nvarchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 4000，如果存储长 度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。

参考：
varchar，nvarchar：
varchar（20），varchar（50），varchar（100），varchar（200），varchar（500），varchar（1000），varchar（2000），varchar（4000）。

9.image 和 Text 类型所存储的数据量大，删除和修改操作容易在数 据表里产生大量的碎片，避免使用 image 或 Text 类型。

索引规范

1.【推荐】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。并不一定是聚集索引。
不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明 显的;另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2.【强制】超过三个表不建议join,需要join 的字段，数据类型必须绝对一致;多表关联查询时， 保证被关联的字段需要有索引。即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

3.【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据 实际文本区分度决定索引长度即可。 说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

4.【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

5.【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。

正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c 反例:索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无法排序。

6.【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。
说明:如果一本书需要知道第11章是什么标题，会翻开第11章对应的那一页吗?目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。

正例:能够建立索引的种类:主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，用explain的结果，extra列会出现:using index。

7.【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

说明:MySQL并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例:先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联:
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

8.【推荐】SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好。

说明:
consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引)，在优化阶段即可读取到数据。
ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
range 对索引进行范围检索。
反例:explain 表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级 别比较 range 还低，与全表扫描是小巫见大巫。

9.【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。

正例:如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。
说明:存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如:where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。

10【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。存在索引计算转换。

11.【参考】创建索引时避免有如下极端误解

宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

1. 总结

   • • 索引占磁盘空间，不要重复的索引，尽量短
     • 只给常用的查询条件加索引
     • 过滤性高的列建索引，取值范围固定的列不建索引
     • 唯一的记录添加唯一索引
     • 频繁更新的列不要建索引
     • 不要对索引列运算
     • 同样过滤效果下，保持索引长度最小
     • 合理利用组合索引，注意索引字段先后顺序
     • 多列组合索引，过滤性高的字段最前
     • order by 字段建立索引，避免 filesort
     • 组合索引，不同的排序顺序不能使用索引
     • <>!=无法使用索引

SQL规范

1.【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()是 SQL92 定义的 标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

2.【强制】count(主键) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
3.【强制】当某一列col的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为 NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。

正例:可以使用如下方式来避免sum的NPE问题:SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;

4.【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。

说明:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。
NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。
NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。

5.【强制】 在代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。
6.【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明:以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为 级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻 塞，存在数据库更新风暴的风险;外键影响数据库的插入速度。

7.【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
~
8.【强制】数据订正时，删除和修改记录时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。

9.【推荐】in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控
制在 1000 （300）个之内。

10.【参考】如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，注意字符统计函数 的区别。

查看SQLserver编码格式的SQL语句
SELECT COLLATIONPROPERTY(‘Chinese_PRC_CI_AS’, ‘CodePage’)
下面是查询结果：
*936 简体中文GBK *
950 繁体中文BIG5
437 美国/加拿大英语
932 日文
949 韩文
866 俄文
65001 unicode UFT-8

11.【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE 无事务且不触发trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。

说明:TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

12.【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类，不管是不是自己的目标更新字 段，都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL 时，不要更新无改动的字段，一是易出错;二是效率低;三是增加 binlog 存储。
13.[推荐]更新删除数据尽量通过主键操作。
13.总结

• 能够快速缩小结果集的 WHERE 条件写在前面，如果有恒量条 件，也尽量放在前面 ，例如 where 1=1
• 避免使用 GROUP BY、DISTINCT 等语句的使用，避免联表查 询和子查询
• 能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列
• 针对索引字段使用 >, >=, =, <, <=, IF NULL 和 BETWEEN 将会 使用索引，如果对某个索引字段进行 LIKE 查询，使用 LIKE ‘%abc%’ 不能使用索引，使用 LIKE ‘abc%’ 将能够使用索引
• 如果在 SQL 里使用了 MySQL部分自带函数，索引将失效
• 避免直接使用 select *,只取需要的字段，增加使用覆盖索引使用的可能
• 对于大数据量的查询，尽量避免在 SQL 语句中使用 order by 字。

参考：

http://www.kokojia.com/article/25670.html
https://developer.aliyun.com/article/709387