mysql数据库开发规范【推荐】
最近一段时间一边在线上抓取SQL来优化，一边在整理这个开发规范，尽量减少新的问题SQL进入生产库。今天也是对公司的开发做了一次培训，PPT就不放上来了，里面有十来个生产SQL的案例。因为规范大部分还是具有通用性，所以也借鉴了像去哪儿和赶集的规范，但实际在撰写本文的过程中，每一条规范的背后无不是在工作中有参照的反面例子的。如果时间可以的话，会抽出一部分或分析其原理，或用案例证明。
一.命名规范
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割
(1)MySQL有配置参数lower_case_table_names=1，即库表名以小写存储，大小写不敏感。如果是0，则库表名以实际情况存储，大小写敏感；如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。
(2)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。
(3)字段名显示区分大小写，但实际使⽤时不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。
(4)为了统一规范，库名、表名、字段名使用小写字母。
2.库名以d开头，表名以t开头，字段名以f_开头
(1)比如表t_crm_relation，中间的crm代表业务模块名
(2)视图以view_开头，事件以event_开头，触发器以trig_开头，存储过程以proc_开头，函数以func_开头
(3)普通索引以idx_col1_col2命名，唯一索引以uk_col1_col2命名（可去掉f_公共部分）。如idx_companyid_corpid_contacttime(f_company_id,f_corp_id,f_contact_time)
3.库名、表名、字段名禁止超过32个字符，需见名知意
库名、表名、字段名支持最多64个字符，但为了统一规范、易于辨识以及减少传输量，禁止超过32个字符
4.临时库、表名须以tmp加日期为后缀
如t_crm_relation_tmp0425。备份表也类似，形如_bak20160425。
5.按日期时间分表须符合_YYYY[MM][DD]格式
这也是为将来有可能分表做准备的，比如t_crm_ec_record_201403，但像t_crm_contact_at201506就打破了这种规范。
不具有时间特性的，直接以t_tbname_001这样的方式命名。
二.库表基础规范
1.使用Innodb存储引擎
5.5版本开始mysql默认存储引擎就是InnoDB，5.7版本开始，系统表都放弃MyISAM了。
2.表字符集统一使用UTF8
(1)UTF8字符集存储汉字占用3个字节，存储英文字符占用一个字节
(2)校对字符集使用默认的utf8_general_ci
(3)连接的客户端也使用utf8，建立连接时指定charset或SETNAMESUTF8;。（对于已经在项目中长期使用latin1的，救不了了）
(4)如果遇到EMOJ等表情符号的存储需求，可申请使用UTF8MB4字符集
3.所有表都要添加注释
(1)尽量给字段也添加注释
(2)类status型需指明主要值的含义，如”0-离线，1-在线”
4.控制单表字段数量
(1)单表字段数上限30左右，再多的话考虑垂直分表，一是冷热数据分离，二是大字段分离，三是常在一起做条件和返回列的不分离。
(2)表字段控制少而精，可以提高IO效率，内存缓存更多有效数据，从而提高响应速度和并发能力，后续altertable也更快。
5.所有表都必须要显式指定主键
(1)主键尽量采用自增方式，InnoDB表实际是一棵索引组织表，顺序存储可以提高存取效率，充分利用磁盘空间。还有对一些复杂查询可能需要自连接来优化时需要用到。
(2)需要全局唯一主键时，使用外部发号器ticketserver（建设中）
(3)如果没有主键或唯一索引，update/delete是通过所有字段来定位操作的行，相当于每行就是一次全表扫描
(4)少数情况可以使用联合唯一主键，需与DBA协商
6.不强制使用外键参考
即使2个表的字段有明确的外键参考关系，也不使用FOREIGNKEY，因为新纪录会去主键表做校验，影响性能。
7.适度使用存储过程、视图，禁止使用触发器、事件
(1)存储过程（procedure）虽然可以简化业务端代码，在传统企业写复杂逻辑时可能会用到，而在互联网企业变更是很频繁的，在分库分表的情况下要升级一个存储过程相当麻烦。又因为它是不记录log的，所以也不方便debug性能问题。如果使用过程，一定考虑如果执行失败的情况。
(2)使用视图一定程度上也是为了降低代码里SQL的复杂度，但有时候为了视图的通用性会损失性能（比如返回不必要的字段）。
(3)触发器（trigger）也是同样，但也不应该通过它去约束数据的强一致性，mysql只支持“基于行的触发”，也就是说，触发器始终是针对一条记录的，而不是针对整个sql语句的，如果变更的数据集非常大的话，效率会很低。掩盖一条sql背后的工作，一旦出现问题将是灾难性的，但又很难快速分析和定位。再者需要ddl时无法使用pt-osc工具。放在transaction执行。
(4)事件（event）也是一种偷懒的表现，目前已经遇到数次由于定时任务执行失败影响业务的情况，而且mysql无法对它做失败预警。建立专门的jobscheduler平台。
a.单表数据量控制在5000w以内
b.数据库中不允许存储明文密码
三.字段规范
1.char、varchar、text等字符串类型定义
(1)对于长度基本固定的列，如果该列恰好更新又特别频繁，适合char
(2)varchar虽然存储变长字符串，但不可太小也不可太大。UTF8最多能存21844个汉字，或65532个英文
(3)varbinary(M)保存的是二进制字符串，它保存的是字节而不是字符，所以没有字符集的概念，M长度0-255（字节）。只用于排序或比较时大小写敏感的类型，不包括密码存储
(4)TEXT类型与VARCHAR都类似，存储可变长度，最大限制也是2^16，但是它20bytes以后的内容是在数据页以外的空间存储（row_format=dynamic），对它的使用需要多一次寻址，没有默认值。
一般用于存放容量平均都很大、操作没有其它字段那样频繁的值。
网上部分文章说要避免使用text和blob，要知道如果纯用varchar可能会导致行溢出，效果差不多，但因为每行占用字节数过多，会导致buffer_pool能缓存的数据行、页下降。另外text和blob上面一般不会去建索引，而是利用sphinx之类的第三方全文搜索引擎，如果确实要创建（前缀）索引，那就会影响性能。凡事看具体场景。
另外尽可能把text/blob拆到另一个表中
(5)BLOB可以看出varbinary的扩展版本，内容以二进制字符串存储，无字符集，区分大小写，有一种经常提但不用的场景：不要在数据库里存储图片。
2.int、tinyint、decimal等数字类型定义
(1)使用tinyint来代替enum和boolean
ENUM类型在需要修改或增加枚举值时，需要在线DDL，成本较高；ENUM列值如果含有数字类型，可能会引起默认值混淆
tinyint使用1个字节，一般用于status,type,flag的列
(2)建议使用UNSIGNED存储非负数值
相比不使用unsigned，可以扩大一倍使用数值范围
(3)int使用固定4个字节存储，int(11)与int(4)只是显示宽度的区别
(4)使用Decimal代替float/double存储精确浮点数
对于货币、金额这样的类型，使用decimal，如decimal(9,2)。float默认只能能精确到6位有效数字
3.timestamp与datetime选择
(1)datetime和timestamp类型所占的存储空间不同，前者8个字节，后者4个字节，这样造成的后果是两者能表示的时间范围不同。前者范围为1000-01-0100:00:00~9999-12-3123:59:59，后者范围为1970-01-0108:00:01到2038-01-1911:14:07。所以TIMESTAMP支持的范围比DATATIME要小。
(2)timestamp可以在insert/update行时，自动更新时间字段（如f_set_timetimestampNOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP），但一个表只能有一个这样的定义。
(3)timestamp显示与时区有关，内部总是以UTC毫秒来存的。还受到严格模式的限制
(4)优先使用timestamp，datetime也没问题
(5)where条件里不要对时间列上使用时间函数
4.建议字段都定义为NOTNULL
(1)如果是索引字段，一定要定义为notnull。因为null值会影响cordinate统计，影响优化器对索引的选择
(2)如果不能保证insert时一定有值过来，定义时使用default‘'，或0
5.同一意义的字段定义必须相同
比如不同表中都有f_user_id字段，那么它的类型、字段长度要设计成一样
四.索引规范
1.任何新的select,update,delete上线，都要先explain，看索引使用情况
尽量避免extra列出现：UsingFileSort，UsingTemporary，rows超过1000的要谨慎上线。
explain解读
(1)type：ALL,index,range,ref,eq_ref,const,system,NULL（从左到右，性能从差到好）
(2)possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
(3)key：表示MySQL实际决定使用的键（索引）
如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCEINDEX、USEINDEX或者IGNOREINDEX
(4)ref：表示选择key列上的索引，哪些列或常量被用于查找索引列上的值
(5)rows：根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数
(6)Extra
a.Usingtemporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
b.Usingfilesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
1.索引个数限制
(1)索引是双刃剑，会增加维护负担，增大IO压力，索引占用空间是成倍增加的
(2)单张表的索引数量控制在5个以内，或不超过表字段个数的20%。若单张表多个字段在查询需求上都要单独用到索引，需要经过DBA评估。
2.避免冗余索引
(1.)InnoDB表是一棵索引组织表，主键是和数据放在一起的聚集索引，普通索引最终指向的是主键地址，所以把主键做最后一列是多余的。如f_crm_id作为主键，联合索引(f_user_id,f_crm_id)上的f_crm_id就完全多余
(2)(a,b,c)、(a,b)，后者为冗余索引。可以利用前缀索引来达到加速目的，减轻维护负担
3.没有特殊要求，使用自增id作为主键
(1.)主键是一种聚集索引，顺序写入。组合唯一索引作为主键的话，是随机写入，适合写少读多的表
(2)主键不允许更新
4.索引尽量建在选择性高的列上
(1)不在低基数列上建立索引，例如性别、类型。但有一种情况，idx_feedbackid_type(f_feedback_id,f_type)，如果经常用f_type=1比较，而且能过滤掉90%行，那这个组合索引就值得创建。有时候同样的查询语句，由于条件取值不同导致使用不同的索引，也是这个道理。
(2)索引选择性计算方法（基数÷数据行数）
Selectivity=Cardinality/TotalRows=selectcount(distinctcol1)/count(*)fromtbname，越接近1说明col1上使用索引的过滤效果越好
(3)走索引扫描行数超过30%时，改全表扫描
5.最左前缀原则
(1)mysql使用联合索引时，从左向右匹配，遇到断开或者范围查询时，无法用到后续的索引列
比如索引idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3)，相当于创建了(c1)、(c1,c2)、(c1,c2,c3)三个索引，where条件包含上面三种情况的字段比较则可以用到索引，但像wherec1=aandc3=c只能用到c1列的索引，像c2=bandc3=c等情况就完全用不到这个索引
(2)遇到范围查询(>、<、between、like)也会停止索引匹配，比如c1=aandc2>2andc3=c，只有c1,c2列上的比较能用到索引，(c1,c2,c3)排列的索引才可能会都用上
(3)where条件里面字段的顺序与索引顺序无关，mysql优化器会自动调整顺序
6.前缀索引
(1)对超过30个字符长度的列创建索引时，考虑使用前缀索引，如idx_cs_guid2(f_cs_guid(26))表示截取前26个字符做索引，既可以提高查找效率，也可以节省空间
(2)前缀索引也有它的缺点是，如果在该列上ORDERBY或GROUPBY时无法使用索引，也不能把它们用作覆盖索引(CoveringIndex)
(3)如果在varbinary或blob这种以二进制存储的列上建立前缀索引，要考虑字符集，括号里表示的是字节数
7.合理使用覆盖索引减少IO
INNODB存储引擎中，secondaryindex(非主键索引，又称为辅助索引、二级索引)没有直接存储行地址，而是存储主键值。
如果用户需要查询secondaryindex中所不包含的数据列，则需要先通过secondaryindex查找到主键值，然后再通过主键查询到其他数据列，因此需要查询两次。覆盖索引则可以在一个索引中获取所有需要的数据列，从而避免回表进行二次查找，节省IO因此效率较高。
例如SELECTemail，uidFROMuser_emailWHEREuid=xx，如果uid不是主键，适当时候可以将索引添加为index(uid，email)，以获得性能提升。
8.尽量不要在频繁更新的列上创建索引
如不在定义了ONUPDATECURRENT_STAMP的列上创建索引，维护成本太高（好在mysql有insertbuffer，会合并索引的插入）
五.SQL设计
1.杜绝直接SELECT*读取全部字段
即使需要所有字段，减少网络带宽消耗，能有效利用覆盖索引，表结构变更对程序基本无影响
2.能确定返回结果只有一条时，使用limit1
在保证数据不会有误的前提下，能确定结果集数量时，多使用limit，尽快的返回结果。
3.小心隐式类型转换
(1)转换规则
a.两个参数至少有一个是NULL时，比较的结果也是NULL，例外是使用<=>对两个NULL做比较时会返回1，这两种情况都不需要做类型转换
b.两个参数都是字符串，会按照字符串来比较，不做类型转换
c.两个参数都是整数，按照整数来比较，不做类型转换
d.十六进制的值和非数字做比较时，会被当做二进制串
e.有一个参数是TIMESTAMP或DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为timestamp
f.有一个参数是decimal类型，如果另外一个参数是decimal或者整数，会将整数转换为decimal后进行比较，如果另外一个参数是浮点数，则会把decimal转换为浮点数进行比较
g.所有其他情况下，两个参数都会被转换为浮点数再进行比较。
(2)如果一个索引建立在string类型上，如果这个字段和一个int类型的值比较，符合第g条。如f_phone定义的类型是varchar，但where使用f_phonein(098890)，两个参数都会被当成成浮点型。发生这个隐式转换并不是最糟的，最糟的是string转换后的float，mysql无法使用索引，这才导致了性能问题。如果是f_user_id=‘1234567'的情况，符合第b条,直接把数字当字符串比较。
4.禁止在where条件列上使用函数
(1)会导致索引失效，如lower(email)，f_qq%4。可放到右边的常量上计算
(2)返回小结果集不是很大的情况下，可以对返回列使用函数，简化程序开发
5.使用like模糊匹配，%不要放首位
会导致索引失效，有这种搜索需求是，考虑其它方案，如sphinx全文搜索
6.涉及到复杂sql时，务必先参考已有索引设计，先explain
(1)简单SQL拆分，不以代码处理复杂为由。
(2)比如OR条件：f_phone='10000'orf_mobile='10000'，两个字段各自有索引，但只能用到其中一个。可以拆分成2个sql，或者unionall。
(3)先explain的好处是可以为了利用索引，增加更多查询限制条件
7.使用join时，where条件尽量使用充分利用同一表上的索引
(1)如selectt1.a,t2.b*fromt1,t2andt1.a=t2.aandt1.b=123andt2.c=4，如果t1.c与t2.c字段相同，那么t1上的索引(b,c)就只用到b了。此时如果把where条件中的t2.c=4改成t1.c=4，那么可以用到完整的索引
(2)这种情况可能会在字段冗余设计（反范式）时出现
(3)正确选取innerjoin和leftjoin
8.少用子查询，改用join
小于5.6版本时，子查询效率很低，不像Oracle那样先计算子查询后外层查询。5.6版本开始得到优化
9.考虑使用unionall，少使用union，注意考虑去重
(1)unionall不去重，而少了排序操作，速度相对比union要快，如果没有去重的需求，优先使用unionall
(2)如果UNION结果中有使用limit，在2个子SQL可能有许多返回值的情况下，各自加上limit。如果还有orderby，请找DBA。
10.IN的内容尽量不超过200个
超过500个值使用批量的方式，否则一次执行会影响数据库的并发能力，因为单SQL只能且一直占用单CPU，而且可能导致主从复制延迟
11.拒绝大事务
比如在一个事务里进行多个select，多个update，如果是高频事务，会严重影响MySQL并发能力，因为事务持有的锁等资源只在事务rollback/commit时才能释放。但同时也要权衡数据写入的一致性。
12.避免使用isnull,isnotnull这样的比较
13.orderby..limit
这种查询更多的是通过索引去优化，但orderby的字段有讲究，比如主键id与f_time都是顺序递增，那就可以考虑orderbyid而非f_time。
14.c1
与上面不同的是，orderby之前有个范围查询，由前面的内容可知，用不到类似(c1,c2)的索引，但是可以利用(c2,c1)索引。另外还可以改写成join的方式实现。
15.分页优化
建议使用合理的分页方式以提高分页效率，大页情况下不使用跳跃式分页
假如有类似下面分页语句:
SELECTFROMtable1ORDERBYftimeDESCLIMIT10000,10;
这种分页方式会导致大量的io，因为MySQL使用的是提前读取策略。
推荐分页方式：
SELECTFROMtable1WHEREftime
即传入上一次分页的界值
SELECT*FROMtableast1innerJOIN(SELECTidFROMtableORDERBYtimeLIMIT10000，10)ast2ONt1.id=t2.id
16.count计数
(1)首先count()、count(1)、count(col1)是有区别的，count()表示整个结果集有多少条记录，count(1)表示结果集里以primarykey统计数量，绝大多数情况下count()与count(1)效果一样的，但count(col1)表示的是结果集里col1列NOTnull的记录数。优先采用count()
(2)大数据量count是消耗资源的操作，甚至会拖慢整个库，查询性能问题无法解决的，应从产品设计上进行重构。例如当频繁需要count的查询，考虑使用汇总表
(3)遇到distinct的情况，groupby方式可能效率更高。
17.delete,update语句改成select再explain
select最多导致数据库慢，写操作才是锁表的罪魁祸首
18.减少与数据库交互的次数，尽量采用批量SQL语句
(1)INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE...，插入行后会导致在一个UNIQUE索引或PRIMARYKEY中出现重复值，则执行旧行UPDATE，如果不重复则直接插入，影响1行。
(2)REPLACEINTO类似，但它是冲突时删除旧行。INSERTIGNORE相反，保留旧行，丢弃要插入的新行。
(3)INSERTINTOVALUES(),(),()，合并插入。
19.杜绝危险SQL
(1)去掉where1=1这样无意义或恒真的条件，如果遇到update/delete或遭到sql注入就恐怖了
(2)SQL中不允许出现DDL语句。一般也不给予create/alter这类权限，但阿里云RDS只区分读写用户
六.行为规范
(1)不允许在DBA不知情的情况下导现网数据
(2)大批量更新，如修复数据，避开高峰期，并通知DBA。直接执行sql的由运维或DBA同事操作
(3)及时处理已下线业务的SQL
(4)复杂sql上线审核
因为目前还没有SQL审查机制，复杂sql如多表join,count,groupby，主动上报DBA评估。
(5)重要项目的数据库方案选型和设计必须提前通知DBA参与
总结
以上就是本文的全部内容，希望对大家有所帮助。
参考：
MySQLprepare原理详解
几个比较重要的MySQL变量
MySQL主库binlog(master-log)与从库relay-log关系代码详解
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