MySQL数据库开发规范
结合实际开发及网上资料，整理而成。GitHub：https://github.com/tyronczt/java-learn/blob/master/SQL/MySQL.md
一、基础规范
二、命名规范
三、字段设计规范
四、索引设计规范
五、SQL查询规范
参考文章
附录
一、基础规范
- 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
- 表字符集使用utf8mb4
默认使用 utf8mb4 字符集，数据库排序规则使用 utf8mb4_general_ci，采用 utf8 编码的 MySQL 无法保存占位是 4 个字节的 Emoji 表情。为了使后端的项目全面支持客户端输入的 Emoji 表情，升级编码为 utf8mb4 是最佳解决方案；
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
- 所有表都需要添加注释
使用comment从句添加表和列的备注 从一开始就进行数据字典的维护
- 单表数据量建议控制在500万以内
500万并不是MySQL数据库的限制，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
- 不在数据库中存储图、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
- 尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO） 更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）
- 禁止在线上做数据库压力测试
- 禁止测试、开发环境直连数据库
二、命名规范
1、库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割
- MySQL有配置参数lower_case_table_names=1，即库表名以小写存储，大小写不敏感。如果是0，则库表名以实际情况存储，大小写敏感；如果是2，以实际情况存储，但以小写比较
- 如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱
- 字段名显示区分大小写，但实际使用时不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段
- 为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母，不允许
-号
2、库名、表名、字段名禁止超过32个字符，需见名知意，建议使用名词不是动词
库名、表名、字段名支持最多64个字符，但为了统一规范、易于辨识以及减少传输量，禁止超过32个字符
3、库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留字
当库名、表名、字段名等属性含有保留字时，SQL语句必须用反引号引用属性名称，这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。
4、临时库、表名必须以tmp为前缀，并以日期为后缀
形如：tmp_user_account_20190313
5、备份库、表必须以bak为前缀，并以日期为后缀
形如：bak_user_account_20190313
6、主键索引名为 pk_ 字段名；唯一索引名为 uk _ 字段名；普通索引名则为 idx_ 字段名
pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称
7、在不同的库或表中，要保证所有存储相同数据的列名和列类型必须一致
一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低
8、表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”
正例：user_task / force_project / trade_config
三、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
列的字段类型越大，建立索引占据的空间就越大，导致一个页中的索引越少，造成IO次数增加，影响性能
- 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 - 能用
int的就不用char或者varchar - 能用
tinyint的就不用int - 使用 UNSIGNED 存储非负数值
- 使用
tinyint来代替enum和boolean - 存储 ip 最好用
int存储而非char(15)
通过MySQL函数inet_ntoa和inet_aton来进行转化。IPv6地址目前没有转化函数，需要使用DECIMAL或两个BIGINT来存储
SELECT INET_ATON('209.207.224.40'); 3520061480
SELECT INET_NTOA(3520061480); 209.207.224.40
- 表中的自增列（
auto_increment属性），推荐使用bigint类型
2、不推荐使用blob，text等类型
blob，text是为了存储极大的字符串而设计的数据类型，采用二进制与字符串方式存储，该数据类型不能设置默认值、不便于排序、不便于建立索引， varchar 的性能会比 text 高很多，如果非要使用，建议将这种数据分离到单独的拓展表中
3、禁止使用字符串来存储日期型数据
- 无法使用日期函数计算比较
- 字符串存储要占更多的内存空间，
datetime(8字节)和timestamp(本身是以int存储，占4字节,范围:1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07) TIMESTAMP记录经常变化的更新/创建/发布/日志时间等，并且是近来的时间，够用，可免时区处理DATETIME记录生日、纪念事件、超出TIMESTAMP的时间，记得时区处理
4、用 DECIMAL 代替 FLOAT 和 DOUBLE 存储精确浮点数
Decimal类型为精准浮点数，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。
5、必须把字段定义为NOT NULL并设默认值
- NULL的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL更难优化
- NULL需要更多的存储空间
- NULL只能采用IS NULL或者IS NOT NULL，而在=/!=/in/not in时有大坑
6、使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数
- 牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86
- 手机号不会用来做数学运算
- varchar可以模糊查询，例如like ‘138%’
7、根据业务区分使用char/varchar
- 字段长度固定，或者长度近似的业务场景，适合使用char，能够减少碎片，查询性能高
- 字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用varchar，能够减少空间
8、禁止在数据库中存储明文密码，把密码加密后存储
9、尽量不使用外键
建议在应用层实现外键的逻辑， 外键与级联更新不适合高并发场景，降低插入性能，大并发下容易产生死锁
10、整形定义中不添加长度，比如使用INT，而不是INT[4]
值类型括号后面的数字只是表示宽度而跟存储范围没有关系
11、核心表必须有行数据的创建时间和最后更新时间
核心表（如用户表，金钱相关的表）必须有行数据的创建时间字段create_time和最后更新时间字段update_time，便于查问题
四、索引设计规范
索引其实就是一种数据结构，（哈希表、树等等）不同类型的索引有着不同的数据结构和功能。
MySQL的查询速度依赖良好的索引设计，因此索引对于高性能至关重要。合理的索引会加快查询速度，不合理的索引会降低速度
0、索引的作用
- 加速查询速度
- 维护数据的约束性（完整性、一致性）
对于加速查询，使用索引不一定是最好的选择。小表就直接全表扫描，中到大表就建索引，超大表就分区分表。其实主要就要索引带来的好处和维护索引的成本之间的权衡。
1、单表的索引数建议不超过 5 个，单个索引中的字段数建议不超过 5 个
太多就起不到过滤作用了，索引也占空间，管理起来也耗资源
2、对字符串使用前缀索引，前缀索引长度不超过8个字符
不要索引blob/text等字段，不要索引大型字段，这样做会让索引占用太多的存储空间
前缀索引就是对文本的前几个字符建立索引，前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)
3、主键准则
- 表必须有主键
- 不使用更新频繁的列
- 尽量不选择字符串列
- 不使用UUID MD5 HASH
- 默认使用非空的唯一键
- 建议选择自增或发号器
4、重要的SQL必须被索引，核心SQL优先考虑覆盖索索引
- UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列
- ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 的字段
- 多表 JOIN 的字段
- 覆盖索引可以避免Innodb表进行索引的二次查询，把随机IO变成顺序IO，加快查询效率
5、区分度最大的字段放在前面
- 选择筛选性更优的字段放在最前面，比如单号、userid等，type，status等筛选性一般不建议放在最前面
- 索引根据左前缀原则，当建立一个联合索引(a,b,c)，则查询条件里面只有包含(a)或(a,b)或(a,b,c)的时候才能走索引，(a,c)作为条件的时候只能使用到a列索引，所以这个时候要确定a的返回列一定不能太多，不然语句设计就不合理，(b,c)则不能走索引
6、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
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
7、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
00、MYSQL 中索引的限制
- MYISAM 存储引擎索引长度的总和不能超过 1000 字节
- BLOB 和 TEXT 类型的列只能创建前缀索引
- 使用不等于 (!= 或者 <>) 的时候, MYSQL 无法使用索引
- 过滤字段使用函数运算 (如 abs (column)) 后, MYSQL无法使用索引
- join语句中join条件字段类型不一致的时候MYSQL无法使用索引
- 使用 LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始 (如 ‘%abc…’)时, MYSQL无法使用索引。
- 使用非等值查询的时候, MYSQL 无法使用 Hash 索引
五、SQL查询规范
1、按需索取，拒绝 select *
- 无法索引覆盖，回表操作，增加 io
- 额外的内存负担，大量冷数据灌入
innodb_buffer_pool_size，降低查询命中率 - 额外的网络传输开销
2、能确定返回结果只有一条时，使用 limit 1
在保证数据不会有误的前提下，能确定结果集数量时，多使用limit，尽快的返回结果。
3、涉及到复杂sql时，务必先参考已有索引设计，先explain
- 简单SQL拆分，不以代码处理复杂为由
- 比如 OR 条件： f_phone=’10000’ or f_mobile=’10000’，两个字段各自有索引，但只能用到其中一个。可以拆分成2个sql，或者union all
- 先explain的好处是可以为了利用索引，增加更多查询限制条件
4、对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or
in 的值不要超过 500 个， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多数情况下很少能利用到索引
5、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
6、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'
7、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
8、不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决
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
9、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 个之内
10、超过三个表禁止 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
11、SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL
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
12、建议使用合理的分页方式以提高分页效率
不推荐 SELECT * FROM table ORDER BY TIME DESC LIMIT 10000，10;
原因：会导致大量的io，因为MySQL使用的是提前读取策略
推荐：SELECT * FROM table WHERE TIME < last_TIME ORDER BY TIME DESC LIMIT 10.
SELECT * FROM table inner JOIN (SELECT id FROM table ORDER BY TIME LIMIT 10000，10) as t USING(id)
MySQL分页查询的性能优化 — 详细说明
13、减少与数据库交互次数，尽量采用批量SQL语句
参考文章
MySQL命名、设计及使用规范
MySQL数据库开发规范-EC
MySQL 数据类型
MySQL数据库设计规范
MySQL 规范
MySQL 表与索引设计攻略
MySQL开发规范与使用技巧总结
阿里巴巴Java开发手册（详尽版）.pdf
深入浅出分析MySQL索引设计背后的数据结构
云数据库 MySQL 使用规范
MySQL 索引 | 菜鸟教程
【MySQL优化】1、定位问题
在线 B+树 生成器
附录
MySQL数据类型
MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、**日期/时间 **和 **字符串(字符)**类型。
数值类型
MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。
BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。
作为SQL标准的扩展，MySQL也支持整数类型TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT。下面的表显示了需要的每个整数类型的存储和范围。
| 类型 | 大小 | 范围（有符号） | 范围（无符号） | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| TINYINT | 1 字节 | (-128，127) | (0，255) | 小整数值 |
| SMALLINT | 2 字节 | (-32 768，32 767) | (0，65 535) | 大整数值 |
| MEDIUMINT | 3 字节 | (-8 388 608，8 388 607) | (0，16 777 215) | 大整数值 |
| INT或INTEGER | 4 字节 | (-2 147 483 648，2 147 483 647) | (0，4 294 967 295) | 大整数值 |
| BIGINT | 8 字节 | (-9,223,372,036,854,775,808，9 223 372 036 854 775 807) | (0，18 446 744 073 709 551 615) | 极大整数值 |
| FLOAT | 4 字节 | (-3.402 823 466 E+38，-1.175 494 351 E-38)，0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 351 E+38) | 0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 E+38) | 单精度 浮点数值 |
| DOUBLE | 8 字节 | (-1.797 693 134 862 315 7 E+308，-2.225 073 858 507 201 4 E-308)，0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308) | 0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308) | 双精度 浮点数值 |
| DECIMAL | DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2 | 依赖于M和D的值 | 依赖于M和D的值 | 小数值 |
日期和时间类型
表示时间值的日期和时间类型为DATETIME、DATE、TIMESTAMP、TIME和YEAR。
每个时间类型有一个有效值范围和一个"零"值，当指定不合法的MySQL不能表示的值时使用"零"值。
TIMESTAMP类型有专有的自动更新特性，将在后面描述。
| 类型 | 大小 (字节) | 范围 | 格式 | 用途 |
|---|---|---|---|---|
| DATE | 3 | 1000-01-01/9999-12-31 | YYYY-MM-DD | 日期值 |
| TIME | 3 | ‘-838:59:59’/‘838:59:59’ | HH:MM:SS | 时间值或持续时间 |
| YEAR | 1 | 1901/2155 | YYYY | 年份值 |
| DATETIME | 8 | 1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 混合日期和时间值 |
| TIMESTAMP | 4 | 1970-01-01 00:00:00/2038结束时间是第 2147483647 秒，北京时间 2038-1-19 11:14:07，格林尼治时间 2038年1月19日 凌晨 03:14:07 | YYYYMMDD HHMMSS | 混合日期和时间值，时间戳 |
字符串类型
字符串类型指CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET
| 类型 | 大小 | 用途 |
|---|---|---|
| CHAR | 0-255字节 | 定长字符串 |
| VARCHAR | 0-65535 字节 | 变长字符串 |
| TINYBLOB | 0-255字节 | 不超过 255 个字符的二进制字符串 |
| TINYTEXT | 0-255字节 | 短文本字符串 |
| BLOB | 0-65 535字节 | 二进制形式的长文本数据 |
| TEXT | 0-65 535字节 | 长文本数据 |
| MEDIUMBLOB | 0-16 777 215字节 | 二进制形式的中等长度文本数据 |
| MEDIUMTEXT | 0-16 777 215字节 | 中等长度文本数据 |
| LONGBLOB | 0-4 294 967 295字节 | 二进制形式的极大文本数据 |
| LONGTEXT | 0-4 294 967 295字节 | 极大文本数据 |
MySQL之varchar的设计
- 存储规则：
4.0版本以下，varchar(20)，指的是20字节，如果存放UTF8汉字时，只能存6个（每个汉字3字节）
5.0版本以上，varchar(20)，指的是20字符，无论存放的是数字、字母还是UTF8汉字（每个汉字3字节），都可以存放20个，最大大小是65532字节
- 限制规则
1）存储限制
varchar 字段是将实际内容单独存储在聚簇索引之外，内容开头用1到2个字节表示实际长度，小于255为1个字节，大于255则要2个字节
2）编码长度限制
字符类型若为gbk，每个字符最多占2个字节，最大长度不能超过32766
字符类型若为utf8，每个字符最多占3个字节，最大长度不能超过21845
字符类型若为utf8mb4，每个字符最多占4个字节，最大长度不能超过16383
3）表长度限制
mysql的一个表总共字段长度不超过65535
- varchar(10)和varchar(100)的区别
保存"hello"时占用的空间是一样的，但是更小的varchar(10)有着更好的性能
比如：MySQL建立索引时如果没有限制索引的大小，索引长度会默认采用的该字段的长度，也就是varchar(100)建立的索引存储大小要比varchar(10)建立索引存储大小大的多，加载索引使用的内存也更多
位、字节、字符的区别
位（bit）：计算机存储信息的最小单位，二进制的一个“0”或一个“1”叫一位
字节（byte）：是计算机中数据处理的基本单位，习惯上用大写 B 来表示，1B（byte,字节）= 8bit（位）
字符：是指计算机中使用的字母、数字、字和符号，不同的编码里，一个字符对应几个字节是不同的
ASCIIS码：
1个英文字母（不分大小写）= 1个字节的空间
1个中文汉字 = 2个字节的空间
1个ASCII码 = 一个字节
UTF-8编码：
1个英文字符 = 1个字节
英文标点 = 1个字节
1个中文（含繁体） = 3个字节
中文标点 = 3个字节
utf8mb4 ：中文 = 3个字节
emoji表情符号 = 4个字节
索引种类
根据数据库的功能，可以分以下索引类型：
- 唯一索引
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引，加速查询 + 列值唯一（可以有null）
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE uk_xxx (`column` )
- 主键索引
加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个
在数据库中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型，该索引要求主键中的每个值都唯一
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column`)
- 聚集索引
查询列要被所建的索引覆盖；在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，一个表只能包含一个聚集索引，主键就是一个聚集索引
- 组合索引
多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX idx_xxx (`column1`, `column2`, `column3`)
- 普通索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX idx_xxx (`column`)
- 全文索引
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT (`column`)
- 覆盖索引
InnoDB存储引擎中，secondary index（非主键索引）中没有直接存储行地址，存储主键值。如果用户需要查询secondary index中所不包含的数据列时，需要先通过secondary index查找到主键值，然后再通过主键查询到其他数据列，因此需要查询两次。覆盖索引的概念就是查询可以通过在一个索引中完成，覆盖索引效率会比较高，主键查询是天然的覆盖索引。合理的创建索引以及合理的使用查询语句，当使用到覆盖索引时可以获得性能提升。比如SELECT email,uid FROM user_email WHERE uid=xx，如果uid不是主键，适当时候可以将索引添加为index(uid,email)，以获得性能提升
MySQL执行顺序
SELECT
DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
较为规范的建表语句
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 '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`avatar` int(11) NOT NULL COMMENT '头像',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int(11) NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL COMMENT '用户记录创建的时间',
`update_time` timestamp NOT NULL COMMENT '用户资料修改的时间',
`user_review_status` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未通过，4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username` (`username`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='网站用户基本信息'