最最完整的 MySQL 规范

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本文核心内容如下:

最最完整的 MySQL 规范

*正文部分
*

一、数据库命令规范

  • 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割

  • 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)

  • 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符

  • 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀

  • 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)

二、数据库基本设计规范

1、所有表必须使用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

2、数据库和表的字符集统一使用UTF8

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

3、所有表和字段都需要添加注释

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

4、尽量控制单表数据量的大小,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

5、谨慎使用MySQL分区表

分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据

6、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)

7、禁止在表中建立预留字段

预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定

8、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,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

9、禁止在线上做数据库压力测试

10、禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库

三、数据库字段设计规范

1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

  • 原因

列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差

  • 方法

1)将字符串转换成数字类型存储,如:将IP地址转换成整形数据。

mysql提供了两个方法来处理ip地址:

inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)

inet_ntoa 把整型的ip转为地址

插入数据前,先用inet_aton把ip地址转为整型,可以节省空间。显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。

2)对于非负型的数据(如自增ID、整型IP)来说,要优先使用无符号整型来存储

因为:无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647

UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字符数,而不是字节数

使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存

2、避免使用TEXT、BLOB数据类型,最常见的TEXT类型可以存储64k的数据

  • 建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。

而且对于这种数据,Mysql还是要进行二次查询,会使sql性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

如果一定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

  • TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

因为MySQL对索引字段长度是有限制的,所以TEXT类型只能使用前缀索引,并且TEXT列上是不能有默认值的。

3、避免使用ENUM类型

  • 修改ENUM值需要使用ALTER语句

  • ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作

  • 禁止使用数值作为ENUM的枚举值

4、尽可能把所有列定义为NOT NULL

原因:

  • 索引NULL列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间;

  • 进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

5、使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。

TIMESTAMP 占用4字节和INT相同,但比INT可读性高

超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。

经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法):

  • 缺点1:无法用日期函数进行计算和比较

  • 缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间

6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

  • 非精准浮点:float,double

  • 精准浮点:decimal

Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。

四、索引设计规范

1、限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个

索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。

因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。

2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引

5.6版本之前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好

3、每个Innodb表必须有个主键

Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。

每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。

不要使用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键(相当于联合索引) 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)。

主键建议使用自增ID值。

五、常见索引列建议

  • 出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列

  • 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

  • 并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引,通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好

  • 多表join的关联列

六、如何选择索引列的顺序

建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。

  • 区分度最高的放在联合索引的最左侧(区分度=列中不同值的数量/列的总行数);

  • 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧(因为字段长度越小,一页能存储的数据量越大,IO性能也就越好);

  • 使用最频繁的列放到联合索引的左侧(这样可以比较少的建立一些索引)。

七、避免建立冗余索引和重复索引

因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。

  • 重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)

  • 冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

八、优先考虑覆盖索引

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

覆盖索引:就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆盖索引的好处:

  • 避免Innodb表进行索引的二次查询

Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,

如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询 ,减少了IO操作,提升了查询效率。

  • 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

九、索引SET规范

尽量避免使用外键约束

  • 不建议使用外键约束(foreign key),但一定要在表与表之间的关联键上建立索引;

  • 外键可用于保证数据的参照完整性,但建议在业务端实现;

  • 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。

十、数据库SQL开发规范

1、建议使用预编译语句进行数据库操作

预编译语句可以重复使用这些计划,减少SQL编译所需要的时间,还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数,比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。

2、避免数据类型的隐式转换

隐式转换会导致索引失效。如:select name,phone from customer where id = ‘111’;

3、充分利用表上已经存在的索引

  • 避免使用双%号的查询条件。

如a like ‘%123%’,(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)

  • 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

如:有 a,b,c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b,c列上的索引将不会被用到,在定义联合索引时,如果a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧。

  • 使用left join或 not exists来优化not in操作

因为not in 也通常会使用索引失效。

4、数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑

5、程序连接不同的数据库使用不同的账号,进制跨库查询

  • 为数据库迁移和分库分表留出余地

  • 降低业务耦合度

  • 避免权限过大而产生的安全风险

6、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

原因:

  • 消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源

  • 无法使用覆盖索引

  • 可减少表结构变更带来的影响

7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句

如:insert into values (‘a’,’b’,’c’);

应使用insert into t(c1,c2,c3) values (‘a’,’b’,’c’);

8、避免使用子查询,可以把子查询优化为join操作

通常子查询在in子句中,且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的原因:

  • 子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响;

  • 特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大;

  • 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。

9、避免使用JOIN关联太多的表

对于Mysql来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。

在Mysql中,对于同一个SQL多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,如果在一个SQL中关联的表越多,所占用的内存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表关联的操作,同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下,就容易造成服务器内存溢出的情况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操作来说,会产生临时表操作,影响查询效率Mysql最多允许关联61个表,建议不超过5个。

10、减少同数据库的交互次数

数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起,可以提高处理效率

11、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。

12、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

13、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’

14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION

  • UNION会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作

  • UNION ALL不会再对结果集进行去重操作

15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL

  • 大SQL:逻辑上比较复杂,需要占用大量CPU进行计算的SQL

  • MySQL:一个SQL只能使用一个CPU进行计算

  • SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

十一、数据库操作行为规范

1、超100万行的批量写(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次进行操作

  • 大批量操作可能会造成严重的主从延迟

主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

  • binlog日志为row格式时会产生大量的日志

大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因。

  • 避免产生大事务操作

大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

  • 避免大表修改产生的主从延迟

  • 避免在对表字段进行修改时进行锁表

对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。

pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。

把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。

把原来一个DDL操作,分解成多个小的批次进行。

3、禁止为程序使用的账号赋予super权限

当达到最大连接数限制时,还运行1个有super权限的用户连接super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

4、对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则

程序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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