(一) 建表规约
(二) 索引规约
- 【强制】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
。
正例:表达逻辑删除的字段名is_deleted
,1表示删除,0表示未删除。 - 【强制】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。 说明:MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写。因此,数据库名、表名、字段名,都不允许出现任何大写字母,避免节外生枝。 正例:aliyun_admin,rdc_config,level3_name 反例:AliyunAdmin,rdcConfig,level_3_name
- 【强制】表名不使用复数名词。
说明:表名应该仅仅表示表里面的实体内容,不应该表示实体数量,对应于DO类名也是单数形式,符合表达习惯。 - 【强制】禁用保留字,如
desc
、range
、match
、delayed
等,请参考MySQL官方保留字。 - 【强制】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。 - 【强制】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。 - 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等,使用char定长字符串类型。
- 【强制】varchar是可变长字符串,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。
- 【强制】表必备三字段:id, gmt_create, gmt_modified。
说明:其中id必为主键,类型为unsigned bigint、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified的类型均为datetime类型,前者现在时表示主动创建,后者过去分词表示被动更新。 - 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
正例:alipay_task / force_project / trade_config - 【推荐】库名与应用名称尽量一致。
- 【推荐】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。
- 【推荐】字段允许适当冗余,以提高查询性能,但必须考虑数据一致。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。
正例: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。 - 【推荐】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。
- 【参考】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。 正例:如下表,其中无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。
对象 | 年龄区间 | 类型 | 字节 |
---|---|---|---|
人 | 150岁之内 | unsigned tinyint | 1 |
龟 | 数百岁 | unsigned smallint | 2 |
恐龙化石 | 数千万岁 | unsigned int | 4 |
太阳 | 约50亿年 | unsigned bigint | 8 |
- 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,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控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。 - 【强制】超过三个表禁止join。需要join的字段,数据类型必须绝对一致;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。 - 【强制】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即可。
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。 - 【强制】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。 - 【推荐】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。 - 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。
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分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效果,用explain的结果,extra列会出现:using index。 - 【推荐】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
- 【推荐】 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。 - 【推荐】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。 - 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。
- 【参考】创建索引时避免有如下极端误解: 1)宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。 2)宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 3)抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
- 【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(),count()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。 - 【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复行数,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。
- 【强制】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;
- 【强制】使用
ISNULL()
来判断是否为NULL值。 说明:NULL与任何值的直接比较都为NULL。
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
。 - 【强制】 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。
- 【强制】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:以学生和成绩的关系为例,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,即为级联更新。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。 - 【强制】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。
- 【强制】数据订正(特别是删除、修改记录操作)时,要先select,避免出现误删除,确认无误才能执行更新语句。
- 【推荐】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。
- 【参考】如果有全球化需要,所有的字符存储与表示,均以utf-8编码,注意字符统计函数的区别。
说明:
SELECT LENGTH("轻松工作"); 返回为12 SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作"); 返回为4
如果需要存储表情,那么选择utf8mb4来进行存储,注意它与utf-8编码的区别。 - 【参考】 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。
- 【强制】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。 - 【强制】POJO类的布尔属性不能加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。
说明:参见定义POJO类以及数据库字段定义规定,在<resultMap>中增加映射,是必须的。在MyBatis Generator生成的代码中,需要进行对应的修改。 - 【强制】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。 - 【强制】sql.xml配置参数使用:#{},#param# 不要使用${} 此种方式容易出现SQL注入。
-
【强制】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。
正例:Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); map.put("start", start); map.put("size", size);
- 【强制】不允许直接拿HashMap与Hashtable作为查询结果集的输出。
说明:resultClass=”Hashtable”,会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控。 - 【强制】更新数据表记录时,必须同时更新记录对应的gmt_modified字段值为当前时间。
- 【推荐】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,不要更新无改动的字段,一是易出错;二是效率低;三是增加binlog存储。
- 【参考】
@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。 - 【参考】
<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。
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