一、数据库名称与设计规范
1、库名与应用名称尽量一致，如 chaoxingqiu
2、库名的命名必须使用小写的字母，有时候必要时可以用下划线分割，如：chaoxingqiu、chaoxingqiu_demo
3、库名禁止使用Mysql的关键字与保留字
4、库名的长度尽量控制在10个字符以内/5、存储引擎优先选择 Innodb，其具备当前关系型数据的重要特性，例如事务、MVCC、间隙锁等特点
6、推荐字符集使用UTF8或者UTF8MB4（支持emoji表情）
7、不能使用外键、触发器、存储过程等
二、建表的规范
1、表名、字段名必须使用小写字母或数字；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。如： getter_admin，task_config，level3_name
2、表的命名最好是加上“业务名称表的作用” ；如：tiger_task / tiger_reader / mpp_config
3、表名、字段名 带有comment 标识
4、表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint
（1 表示是，0 表示否）
说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned
5、禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字
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。 说明：pk_ 即primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即index的简称
7、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。
8、如果确定字符串长度固定不变，使用 char 定长字符串类型
9、如果不确定字符的长度，使用 varchar 字符串类型 ，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，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
10、表必备三字段：id, create_time, update_time ；其中 id 必为主键，类型为 unsigned bigint、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型
11、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
12、字段允许适当冗余，以提高性能，但是必须考虑数据同步的情况。冗余字段应遵循：
1）不是频繁修改的字段。
2）不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
如：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
13、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：如果预计三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
14、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。
如：人的年龄用 unsigned tinyint（表示范围 0-255，人的寿命不会超过 255 岁）；海龟
就必须是 smallint，但如果是太阳的年龄，就必须是 int；如果是所有恒星的年龄都加起来，
那么就必须使用 bigint
15、tinyint 、int 、bigint 比较
tinyint 长度 1 字节；unsigned tinyint 表示范围 (0,255），
tinyint表示范围(-128,127）；应用：状态、类型、枚举值
int 长度 4 字节；unsigned int 表示范围 (0,4294967295)，
int 表示范围 (-2147483648,2147483647）； 应用：确定范围
bigint 长度 8 字节；unsigned bigint 表示范围 (0 ,2^64-1），
bigint 表示范围( - 2^63 , 2^63-1)；应用：表的自增主键id
16、Timestamp 与 DateTime 比较
Timestamp : 4个字节；可读性好，范围小，带时区，最大到2038年；
DateTime ：5个字节；可读性强，范围大，不带时区
17、参考建表语句：
CREATE TABLE `t_product_sku` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`name` varchar(256) NOT NULL COMMENT '商品SKU名称',
`english_name` varchar(256) NOT NULL COMMENT '英文名称',
`seq` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '顺序',
`simple_desc` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '商品描述',
`spu_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '所属商品SPU',
`channel` bigint(20) NOT NULL COMMENT '所属渠道',
`channel_price` decimal(20,8) NOT NULL COMMENT '渠道售价',
`supplier_sku_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '供应商SKUId',
`category` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '所属类目',
`pic_url` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT 'sku规格图片',
`classification` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '渠道选品对应分级信息',
`rate` decimal(8,2) DEFAULT NULL COMMENT '税率',
`inventory` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '库存',
`menu_code` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '菜单编码',
`is_enable` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '是否启用',
`is_new_flag` tinyint(1) NOT NULL COMMENT '是否新增',
`status` tinyint(1) NOT NULL COMMENT '状态',
`create_by` varchar(50) NOT NULL COMMENT '创建人',
`create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
`update_by` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '修改人',
`update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_spu_id` (`spu_id`),
KEY `idx_supplierid` (`supplier_sku_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商品SKU';
三、索引的规范
1、业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
说明：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和控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，
必然有脏数据产生
2、超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能
3、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。
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、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。
说明：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、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、利用覆盖索引来进行查询操作，来避免回表操作。
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一种
效果，用 explain 的结果，extra 列会出现：using index
7、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、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：
1）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。
2）ref 指的是使用普通的索引（normal index）
3）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、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、创建索引时避免有如下极端误解：
1）误认为一个查询就需要建一个索引。
2）误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
3）误认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决
三、SQL的规范
1、不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()就是 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。
说明：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、count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复数量。注意 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、当某一列的值全是 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、使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。注意：NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
说明：
1） NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。
2） NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
3） NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true
5、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、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：（概念解释）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，则为级联更新。
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、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、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、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、如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，那么字符计数方法
注意：
说明：
SELECT LENGTH("轻松工作")； 返回为 12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作")； 返回为 4
如果要使用表情，那么使用 utfmb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别
- 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
三、SQL的规范
1、在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。
说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与 resultMap 配置不一致
2、POJO 类的 boolean 属性能加 is，而数据库字段必须加 is_，要求在 resultMap 中
进行字段与属性之间的映射
3、不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需
要定义；反过来，每一个表也必然有一个与之对应。
说明：配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护
4、xml 配置中参数注意使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入
5、iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。
说明：其实现方式是在数据库取到statementName对应的SQL语句的所有记录，再通过subList
取 start,size 的子集合，线上因为这个原因曾经出现过 OOM。
正例：在 sqlmap.xml 中引入 #start#, #size#
Map map = new HashMap();
map.put("start", start);
map.put("size", size);
6、不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出
7、更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 update_time 字段值为当前时间
8、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，尽量不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是 binlog 增加存储
9、@Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方需
要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等
10、isEqual 中的 compareValue 是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带
上此条件；isNotEmpty 表示不为空且不为 null 时执行；isNotNull 表示不为 null 值时
执行