MySQL学习笔记（十七）—— 数据库设计规范
1. 范式
基本介绍
在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF）和第五范式(5NF，又称完美范式)。
数据库的范式设计越高阶，冗余度就越低，同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求，满足最低要求的范式是第一范式（1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF)，其余范式以次类推。
一般来说，在关系型数据库设计中，最高也就遵循到BCNF，普遍还是3NF。但也不绝对，有时候为了提高某些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是反规范化。
相关概念
范式的定义会使用到主键和候选键，数据库中的键(Key)由一个或者多个属性组成。数据表中常用的几种键和属性的定义:
- 超键：能唯─标识元组的属性集叫做超键。
- 候选键：如果超键不包括多余的属性，那么这个超键就是候选键。·主键:用户可以从候选键中选择一个作为主键。
- 外键∶如果数据表R1中的某属性集不是R1的主键，而是另一个数据表R2的主键，那么这个属性集就是数据表R1的外键。
- 主属性：包含在任一候选键中的属性称为主属性。
- 非主属性：与主属性相对，指的是不包含在任何一个候选键中的属性。
通常，我们也将候选键称之为“码”，把主键也称为“主码”。因为键可能是由多个属性组成的，针对单个属性，我们还可以用主属性和非主属性来进行区分。
举例：
这里有两个表:
球员表(player)：球员编号│姓名|身份证号|年龄│球队编号
球队表(team)：球队编号|主教练|球队所在地
- 超键∶对于球员表来说，超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合，比如(球员编号)(球员编号，姓名)(身份证号，年龄）等。
- 候选键︰就是最小的超键，对于球员表来说，候选键就是（球员编号）或者（身份证号)。
- 主键：我们自己选定，也就是从候选键中选择一个，比如(球员编号）。
- 外键：球员表中的球队编号。
- 主属性、非主属性∶在球员表中，主属性是（球员编号)(身份证号），其他的属性**（姓名)(年龄)(球队编号）都是非主属性**。
第一范式（1NF）
第一范式主要是确保数据表中**每个字段的值必须具有原子性，也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单元**。
属性的原子性是主观的。
例如，Employees关系中雇员姓名应当使用1个（fullname)、 2个(firstname和lastname)还是3个(（firstname、middlename和lastname）属性表示呢?
答案取决于应用程序。如果应用程序需要分别处理雇员的姓名部分(如:用于搜索目的)，则有必要把它们分开。否则，不需要。
第二范式（2NF）
第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的值，就可以检索到任何元组(行)的任何属性的任何值。(要求中的主键，其实可以拓展替换为候选键)。
第三范式（3NF）
第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。(即，不能存在非主属性A依赖于非主属性B，非主属性B依赖于主键C的情况，即存在“A—>B—>C”"的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是**所有非主键属性之间不能有依赖关系，必须相互独立。**
这里的主键可以拓展为倾选键。
小结
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第一范式(1NF)，确保每列保持原子性。
- 数据库的每一列都是不可分割的原子数据项，不可再分的最小数据单元，而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。
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第二范式(2NF)，确保每列都和主键完全依赖。
- 尤其在复合主键的情况下，非主键部分不应该依赖于部分主键。
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第三范式（3NF）确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。
范式的优点：数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余，第三范式(3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。
范式的缺点：范式的使用，可能降低查询的效率。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，也可能使一些索引策略无效。
范式只是提出了设计的标准，实际上设计数据表时，未必一定要符合这些标准。开发中，我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能，减少关联查询，join表的次数，实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际，灵活运用。
范式本身没有优劣之分，只有适用场景不同。没有完美的设计，只有合适的设计，我们在数据表的设计中，还需要根据需求将范式和反范式混合使用。
2. 反范式化
反范式化的新问题
反范式可以通过空间换时间，提升查询的效率，但是反范式也会带来一些新问题：
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存储空间变大了
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一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则数据不一致。
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若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常消耗系统资源。
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在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂。
反范式化的适用场景
增加冗余字段的建议
增加冗余字段一定要符合如下两个条件。只有满足这两个条件，才可以考虑增加冗余字段。
- 这个冗余字段不需要经常进行修改;
- 这个冗余字段查询的时候不可或缺。
历史快照、历史数据的需要
在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。
反范式优化也常用在数据仓库的设计中，因为数据仓库通常存储历史数据，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。
我简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别:
- 数据库设计的目的在于捕获数据，而数据仓库设计的目的在于分析数据;
- 数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是历史数据;
- 数据库设计需要尽量避免冗余，但为了提高查询效率也允许一定的冗余度，而数据仓库在设计上更偏向采用反范式设计。
3. BCNF（巴斯范式）
BCNF在3NF的基础上消除了**主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系**。
4. 数据表设计原则
综合以上内容，总结出数据表设计的一般原则：“三少一多”
1. 数据表的个数越少越好
2. 数据表中的字段个数越少越好
3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好
4. 使用主键和外键越多越好
5. 数据库对象编写建议
关于库
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【强制】库的名称必须控制在32个字符以内，只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。
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【强制】库名中英文 一律小写 ，不同单词采用 下划线 分割。须见名知意。
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【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名。
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【强制】库名禁止使用关键字（如type,order等）。
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【强制】创建数据库时必须 显式指定字符集 ，并且字符集只能是
utf8或者utf8mb4。-
# 创建数据库SQL举例： CREATE DATABASE crm_fund DEFAULT CHARACTER SET 'utf8'
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【建议】对于程序连接数据库账号，遵循 权限最小原则
- 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 。
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【建议】临时库以 tmp_ 为前缀，并以日期为后缀；备份库以 bak_ 为前缀，并以日期为后缀。
关于表、列
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【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用英文字母、数字和下划线，建议以 英文字母开头 。
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【强制】 表名、列名一律小写 ，不同单词采用下划线分割。须见名知意。
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【强制】表名要求有模块名强相关，同一模块的表名尽量使用 统一前缀 。比如：crm_fund_item
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【强制】创建表时必须 显式指定字符集 为utf8或utf8mb4。
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【强制】表名、列名禁止使用关键字（如type,order等）。
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【强制】创建表时必须 显式指定表存储引擎 类型。如无特殊需求，一律为InnoDB。
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【强制】建表必须有comment。
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【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或 缩写 。
- 如：公司 ID，不要使用corporation_id, 而用corp_id 即可。
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【强制】布尔值类型的字段命名为 is_描述 。
- 如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。
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【强制】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，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。
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【建议】建表时关于主键： 表必须有主键
- 强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。
- 标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O，性能下降。
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【建议】核心表（如用户表）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。
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【建议】表中所有字段尽量都是 NOT NULL 属性，业务可以根据需要定义 DEFAULT值 。 因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。
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【建议】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）。
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【建议】中间表（或临时表）用于保留中间结果集，名称以 tmp_ 开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称以 bak_ 开头。中间表和备份表定期清理。
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【示范】一个较为规范的建表语句：
CREATE TABLE user_info (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`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',
`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 NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE
CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
`user_review_status` tinyint 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 `uniq_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息';
- 【建议】创建表时，可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上，我们通常很少自己写 DDL 语句，可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便，还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言，方便数据库和数据表结构的导出和导入。
关于索引
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【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment，且主键值 禁止被更新 。
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【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为 BTREE 。
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【建议】主键的名称以 pk_ 开头，唯一键以 uni_ 或 uk_ 开头，普通索引以 idx_ 开头，一律使用小写格式，以字段的名称或缩写作为后缀。
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【建议】多单词组成的columnname，取前几个单词首字母，加末单词组成column_name。如：sample 表 member_id 上的索引：idx_sample_mid。
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【建议】单个表上的索引个数 不能超过6个 。
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【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。
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【建议】在多表 JOIN 的SQL里，保证被驱动表（大表）的连接列上有索引，这样JOIN 执行效率最高。
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【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在 冗余索引 。 比如：如果表里已经存在key(a,b)，则key(a)为冗余索引，需要删除。
SQL编写
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【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称，**禁止写成 ***。
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【建议】程序端insert语句指定具体字段名称，不要写成
INSERT INTO t1 VALUES(…)。 -
【建议】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。
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【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。
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【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL（不需要去重），并且UNION子句个数限制在5个以内。
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【建议】线上环境，多表 JOIN 不要超过5个表。
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【建议】减少使用ORDER BY，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
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【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句，WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。
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【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次对于超过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，多个alter需整合在一起。 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。
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【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep。
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【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
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【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY，如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。
参考
https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1u7vj/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=25b05e9bd8b4bdac16ca2f47bbeb7990