MySQL表设计

一、基础规范

• 命名规范

  1. 表名/字段名：小写+下划线，避免保留字（如order→orders）。order→orders）。

  2. 见名知义：user、order_detail。

  3. 避免冗余命名：user表字段用name而非user_name。

• 存储引擎

  1. InnoDB（默认）：支持事务、行锁、外键，适用高并发写入。

  2. MyISAM：仅适合读多写少场景（如日志表），不支持事务。

• 字符集

                     统一使用utf8mb4（支持Emoji及生僻字），排序规则选utf8mb4_general_ci。

• 表关系设计

  1. 一对一：通过唯一外键关联（如用户表与用户详情表）。

  2. 一对多：外键在“多”侧表（如部门表与员工表）。

  3. 多对多：需中间表（如学生表与课程表通过选课表关联）。

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二、范式与反范式

• 三范式原则

  1. 第一范式（1NF）：字段原子性（如拆分address为省+市+详细地址）。

  2. 第二范式（2NF）：消除部分依赖（复合主键时，非主键字段依赖全部主键）。

  3. 第三范式（3NF）：消除传递依赖（如订单表冗余用户姓名需拆分）。

• 反范式设计

  1. 适当冗余提升查询性能：如统计字段订单总金额（更新时需维护一致性）。

  2. 场景：高频查询且对一致性要求不苛刻（如电商订单列表）。

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三、字段与约束设计

• 数据类型优化

  1. 整数：TINYINT（1字节）、INT（4字节），避免BIGINT过度使用。整数：TINYINT1字节）、INT（4字节），避免BIGINT过度使用。

  2. 字符：VARCHAR按需设置长度（如手机号CHAR(11)，邮箱VARCHAR(100)）。字符：VARCHAR按需设置长度（如手机号CHAR(11)，邮箱 VARCHAR(100)）.

  3. 时间：DATETIME（范围大，无时区）、TIMESTAMP（4字节，自动时区转换）。

  4. 禁用ENUM：改用TINYINT+注释（扩展性差）。禁用ENUM：改用TINYINT+注释（扩展性差）。

• 约束规则

  1. 主键（PRIMARY KEY）：唯一标识记录，不可为空。主键（PRIMARY KEY）：唯一标识记录，不可为空。

  2. 外键（FOREIGN KEY）：建立表间关联（建议应用层实现，避免性能损耗）。

  3. 唯一约束（UNIQUE）：确保列值唯一，允许多个NULL。唯一约束（UNIQUE）：确保列值唯一，允许多个NULL

  4. 非空约束（NOT NULL）：非必要字段设置默认值替代NULL（如status默认0）。非空约束（NOT NULL）：非必要字段设置默认值替代NULL（如status默认0）。

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四、主键与索引设计

• 主键策略

  1. 自增主键：简单高效，适用单机场景（BIGINT UNSIGNED）。

  2. 业务主键：天然唯一键（如订单号order_no），注意长度控制。

  3. 分布式主键：雪花算法（时间戳+机器ID+序列号）。

• 索引优化

  1. 索引类型：主键索引、唯一索引、普通索引、联合索引（最左匹配原则）。

  2. 覆盖索引：查询字段均在索引中，避免回表。

  3. 前缀索引：长文本字段取前N字符（如INDEX(email(10))）。前缀索引：长文本字段取前N字符（如INDEX(email(10))）。

  4. 禁忌：频繁更新字段、低区分度字段（如性别）避免索引。

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五、查询设计

• 聚合查询

  聚合函数：

  1. MAX()/MIN()获取极值。MAX()/MIN()获取极值。

  2. SUM()/AVG()对数值列求和、求平均。SUM()/AVG()对数值列求和、求平均。

  3. COUNT(*)统计行数，COUNT(列)忽略NULL。COUNT(*)统计行数，COUNT(列)忽略NULL

  • 分组与筛选：

    1. GROUP BY按列分组（如GROUP BY 部门）。

    2. HAVING对分组结果筛选（如HAVING AVG(工资) > 10000）。HAVING对分组结果筛选（如HAVING AVG(工资) > 10000）。

    • 联合查询

      JOIN操作：

      1. 右连接（RIGHT JOIN）：保留右表全部记录，左表无匹配则填充NULL。

      2. 左连接（LEFT JOIN）：保留左表全部记录，右表无匹配则填充NULL。

      3. 内连接（INNER JOIN）：仅返回匹配记录。内连接（INNER JOIN）：仅返回匹配记录。

      4. 多表关联：通过ON指定连接条件（如ON 表1.列=表2.列）。

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六、数据操作与表结构

数据操作：

• 插入数据：INSERT INTO 表名 [(列名)] SELECT ...（结合子查询）
• 插入数据：INSERT INTO 表名 [(列名)] SELECT ...（结合子查询）。
• 敏感数据：密码使用哈希算法存储（如SHA256）。
• 表结构设计：

       字段扩展性：预留ext_info字段（JSON类型存储动态属性）。

       大字段处理：TEXT/BLOB单独存储，主表保留核心字段。

        冷热分离：历史数据归档（如order_history表）。

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七、性能优化策略

• 分库分表

          垂直分表：拆分大字段（如商品详情与基础信息分离）。

          水平分表：按规则分片（如user_id % 16分16张表）。

• 安全设计

          权限控制：数据库账号遵循最小权限原则。

           注释与文档：字段注释明确含义（如status枚举值说明）。

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示例：用户表与订单表联合查询

-- 统计每个用户的订单总数和总金额
SELECT 
    u.id AS user_id,
    u.username,
    COUNT(o.id) AS order_count,
    SUM(o.amount) AS total_amount
FROM 
    user u
LEFT JOIN 
    order o ON u.id = o.user_id
GROUP BY 
    u.id
HAVING 
    total_amount > 1000;

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总结：
MySQL表设计需兼顾规范性与性能，核心包括：

1. 合理设计表关系（一对一、一对多、多对多）。

2. 灵活运用范式与反范式平衡数据冗余与查询效率。

3. 优化字段类型、索引及主键策略。

4. 掌握聚合查询与多表连接技巧，满足复杂业务需求。

5. 通过分库分表、冷热分离等手段应对大数据场景。