mysql数据库设计规范浅谈(一)

《mysql设计规范》

  1. 数据结构设计:逻辑设计 –> 物理设计
  2. 实际工作中:逻辑设计 + 物理设计
  3. 物理设计:表名,字段名,字段类型
  4. 磁盘IO和操作系统类型,对mysql的性能是非常大的

一. 数据库命名规范

  1. 所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线表示,因为默认情况下,mysql对大小写敏感,mysql数据库本质上是linux系统下的一个文件,而linux系统是大小写敏感的
  2. 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字
  3. 数据库对象的命名要能做到见名知意,并且最好不要超过32个字符。太长不方便使用,并且会在传输时增加网络开销
  4. 临时表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀
  5. 备份表必须以bak_为前缀并以日期为后缀
  6. 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致,比如user表中的id和order表中的user_id

二. 数据库基本设计规范

  1. 所有表必须使用Innodb存储引擎 
    • 极少数特殊业务需求除外
    • Innodb引擎是5.6之后的默认存储引擎;mysql5.5之前使用Myisam(默认存储引擎)
    • Innodb优点:支持事务,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UTF-8 
    • 如果要存储一些如表情符号的,还需使用UTF-8的拓展字符集
    • 数据库,表,字段字符集一定要统一,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码
    • 在mysql中UTF-8字符集,汉字占3字节,ASCII码占1字节
  3. 所有表和字段都需要添加注释
  4. 从一开始就进行数据字典的维护 
    • 即数据库说明文档
  5. 尽量控制单表数据量大小, 
    • 建议控制在500万以内,虽然500万并不是mysql的数据库限制,但是会给修改表结构,备份,恢复带来很大困难。
    • 单表可存储数据量大小取决于存储设置和文件系统
    • 想减少单表数据量:历史数据归档(常见于日志表),分库分表(常见于业务表),分区表
    • 建议不要使用mysql分区表,因为分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表。如果一定要分区,请谨慎选择分区键,跨分区查询效率比查询大数据量的单表查询效率更低
    • 建议采物理分表的方式管理大数据,但是对应用程序的开发要求和复杂度更高
  6. 尽量做到冷热数据分离,减少表的宽度(字段数) 
    • 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率,更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据
    • 这样的话,就要对表的列进行拆分,将经常使用的列放到一个表中,可以避免过多的关联操作,也可以提高查询性能
  7. 禁止在表中建立预留字段 
    • 预留字段很难做到见名知义,预留字段无法确定存储的数据类型,后期如果修改字段类型,会对全表锁定,严重影响数据库的并发性
    • 对目前mysql来说,修改一个字段的成本要远远大于增加一个字段的成本
  8. 禁止在数据库中存储图片,文件等二级制数据 
    • 这类数据如果要存,就得使用blog或者text这样的大字段加以存储,会影响数据库的性能
    • 文件这种通常所占数据容量很大,会在短时间内造成数据库文件的快速增长,而数据库在读取数据时,会进行大量的随机IO操作,如果数据文件过大,IO操作会非常耗时,从而影响数据库性能
    • 正确做法是将这类数据存储在文件服务器中,而数据库只村存储地址信息
  9. 禁止在线上做数据库压力测试 
    • 会对正常业务造成影响,也会产生很多垃圾数据
    • 建议建立专门的压力测试数据库,进行测试,然后对比测试服务器和线上服务器的硬件环境,评估线上数据库的性能
  10. 禁止从开发环境,测试环境直连生产环境数据库

三. 索引设计规范(Innodb中主键实质上是一个索引)

  1. 限制每张表上索引数量,建议单表不超过5个索引。索引并不是越多越好,可以提高查询效率,但是会降低插入和更新的效率。甚至在一些情况下,还会降低查询效率,因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统计信息,对每一个可用索引来进行评估,以生成一个最好的执行计划,如果同时有很多索引都可以用于查询,就会增加mysql查询优化器生成查询计划的时间。
  2. 每个Innodb表都必须有一个主键。Innodb是一种索引索引组织表,是指数据存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同,Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的,因此,每个Innodb表都必须要有一个主键,如果我们没有指定主键,那么Innodb会优先选择表中第一个非空唯一索引来作为主键,如果没有这个索引,那么Innodb会自动生成一个占6字节的主键,而这个主键的性能并不是最好。
  3. 不使用更新频繁的列作为主键,不使用多列联合主键。因为Innodb是一种索引索引组织表,如果主键上的值频繁更新,就意味着数据存储的逻辑顺序频繁变动,必然会带来大量的IO操作,降低数据库性能。
  4. 不要使用uuid,md5,hash,字符串列作为主键。因为这种主键不能保证主键的值是顺序增长的,如果后来的主键值在已有主键值的中间段,那么这个主键插入的时候,会将所有主键值大于它的列都向后移。
  5. 最好选择能保证值的顺序为顺序增长的列为主键。并且数据不能重复,建议用mysql自增id建立主键
  6. 面试问题1: 要在哪些列上建立索引? 
    • 在select,delete,update的where从句中的列
    • 包含在order by,group by,distinct字段中的列
    • 多表join的关联列:mysql对关联操作的处理方式只有一种,那就是嵌套循环的关联方式,所以这种操作的性能对关联列上的索引的依赖性很大
  7. 面试问题2: 复合索引,如何选择索引列的顺序? 
    • 从左到右的顺序来使用的
    • 区分度(列中group by的数目和此列总行数的比值趋近于1)最高的列放在联合索引的最左侧
    • 在区分度差不多的情况下,尽量吧字段长度小的放在联合索引的最左侧,因为同样的行数,字段小的文件也小,读取时IO性能更优
    • 使用最频繁的列放在联合索引的左侧,这样的话,可以较少地建立索引就能满足需求
  8. 避免建立冗余索引和重复索引
  9. 对于频繁的查询优先使用覆盖索引 
    • 就是包含了所有查询字段的索引,这样可以避免Innodb表进行索引的二次查找,并可以把随机IO变为顺序IO提高查询效率
  10. 尽量避免使用外键 
    • mysql和别的数据库不同,会自动在外键上建立索引,会降低数据库的写性能
    • 建议不使用外键约束,但是一定要在表与表之间的关联键上建立索引,虽然外键是为了保证数据的完整性,但是最好在代码中去保证。

四. 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 
    • 尽量将字符串转化为数字类型存储:如将ip存储为数字:inet_aton(‘255.255.255.255’) = 4294967295 ,反之, inet_ntoa(4294967295) = ‘255.255.255.255’
    • 对于非负整型数据,优先使用无符号整型来存储,如:id,age,无符号相对于有符号,可以多出一倍的存储空间
    • mysql中,varchar(n)中n表示字符数而不是字节数
  2. 避免使用text,blog来存储字段,这种类型只能使用前缀索引,如果非要使用,建议将这种数据分离到单独的拓展表中
  3. 避免使用enum类型。枚举本身是一个字符串类型,但是内部确是用正数类型来存储的,所以最多可存储65535种不同的值,修改的话必须使用alter语句,直接修改元数据,有操作风险;order by效率低,必须转换并无法使用索引,禁止使用数值作为enum值,因为enum本身是索引顺序存储的,会造成逻辑混淆
  4. 尽可能把所有列定义为not null。 
    • 索引null列需要额外的空间来保存,占更多空间
    • 进行比较和计算时,对null值作特别的处理,可能造成索引失效
  5. 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)
  6. 财务相关数据,使用decimal类型 (精准浮点类型,在计算时不丢失精度)。

五. SQL开发规范

  1. 建议使用预编译语句(prepareStatment)进行数据库操作 
    • 可以同步执行预编译计划,减少预编译时间
    • 可以有效避免动态sql带来的SQL注入的问题
    • 只传参数,一次解析,多次使用,比传递sql语句更高效
  2. 避免数据类型的隐式转换 
    • 一般出现在where从句中,会导致索引失效,如:select id,name from user where id = ‘12’;
  3. 充分利用已存在的索引 
    • 避免使用双%的查询条件,不走索引
    • 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
    • 使用left join或not exists来优化not in操作
  4. 程序连接不同的数据库使用不同的账号,禁止跨库查询 
    • 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
  5. 禁止使用select * 来查询,必须用字段名 
    • 可能会消耗更多的cpu和IO以及网络资源
    • 无法使用覆盖索引
    • 可以减少表结构变更对已有程序的影响
  6. 禁止使用不含字段列表的insert语句。 
    • 可以减少表结构变更对已有程序的影响
  7. 禁止使用子查询 
    • 虽然可使sql可读性好,但是缺点远远大于优点
    • 子查询返回的结果集无法使用索引,结果集会被存储到一个临时表中,结果集越大性能越低
    • 把子查询优化为join操作,但是并不是所有的都可以优化为join,一般情况下,只有当子查询是在in字句中,并且子查询是一个简单的sql(不包含union,group by,order by,limit)才能转换为关联查询
  8. 避免join过多的表 
    • 每join一个表会占一部分内存(join_buffer_size)
    • 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
  9. 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,提高处理效率
  10. 使用in代替or 
    • in的值不要超过500个
    • in 操作可以有效利用索引
  11. 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进行排序
    • 会消耗大量的cpu和io及内存资源
    • 推荐在程序中获取随机值
  12. 禁止在where从句中对列进行函数转换和计算 
    • 导致无法使用相关列上的索引
    • where date(create_time)=’20170901’ 写成 where create_time >= ‘20170901’ and create_time < ‘20170902’
  13. 在明显不会有重复值时使用union all而不是union 
    • union 会把所有数据放在临时表中后再进行去重操作,会多消耗内存,IO,网络资源
    • union all 不会再对结果集进行去重操作
  14. 拆分复杂的大sql为多个小sql 
    • 目前mysql中一个sql只能使用一个cpu计算,不支持多cpu并行计算
    • sql拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

六. 数据库操作行为规范

  • 主要面向手动操作数据库的行为 
    1. 超过100万的批量写操作,要分批多次进行操作 
      • 主从复制中:大批量操作可能会造成严重的主从延迟,因为当主库执行完成后,才会在从库执行
      • binlog日志为row格式时会产生大量的日志
      • 避免产生大量事务,产生阻塞,占满可用连接
    2. 对大表数据结构的修改一定要谨慎 
      • 可能会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能忍受的
      • 对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构:
      • 首先会建立一个与原表结构相同的新表
      • 然后在新表上进行表结构的修改
      • 然后把原表中的数据复制到新表中,并且增加一些触发器,以便把原表中即时新增的数据也复制到新表中
      • 在行的所有数据复制完成之后,会在原表上增加一个很准的时间锁,同时把新表命名为原表,把原表删掉
      • [实际上是把一个原子的DDL操作分解成多批次进行]
      • [避免大表修改产生的主从延迟问题]
      • [避免在对表字段进行修改时进行锁表]
    3. 禁止为程序使用的账号赋予super权限 
      • 当数据库连接数达到最大限制时,允许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 
      • 程序使用的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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