SQL 规范

2019年6月9日 203次阅读 来源: 丹青笔

适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务

一、 基础规范

1. 推荐使用InnoDB存储引擎

支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高

2. 使用UTF8字符集

万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间

3. 数据表、数据字段必须加入中文注释

4. 高并发场景下禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧

5. 禁止存储大文件或者大照片

何要让数据库做它不擅长的事情？大文件和照片存储在文件系统，数据库里存URI多好

二、命名规范

1. 线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范

业务名称：xxx
线上环境：dj.xxx.db
开发环境：dj.xxx.rdb
测试环境：dj.xxx.tdb
从库在名称后加-s标识，备库在名称后加-ss标识
线上从库：dj.xxx-s.db
线上备库：dj.xxx-sss.db

2. 库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼音英文混用

3. 表名t_xxx，非唯一索引名idx_xxx，唯一索引名uniq_xxx

三、表设计规范

1. 单实例表数目必须小于500

2. 单表列数目必须小于30

3. 表必须有主键，例如自增主键

解读：
a）主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用

b）主键要选择较短的数据类型， Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率

c） 无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住

四、字段设计规范

1. 必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值

解读：

a）null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化

b）null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多

c）null值需要更多的存储空，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识

d）对null 的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’shenjian’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录

2. 禁止使用TEXT、BLOB类型

会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能

3. 禁止使用小数存储货币

使用整数吧，小数容易导致钱对不上（以分为单位统计）

4. 必须使用varchar(20)存储手机号

解读：

a）涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()

b）手机号会去做数学运算么？

c）varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”

5. 禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替

解读：

a）增加新的ENUM值要做DDL操作

b）ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？

五、索引设计规范

1. 单表索引建议控制在5个以内

2. 单索引字段数不允许超过5个

字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了

3. 禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

解读：

a）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能

b）“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似

4. 建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面

能够更加有效的过滤数据

六、SQL使用规范

1. 禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性

解读：

a）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗

b）不能有效的利用覆盖索引

c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

2. 禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性

容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

3. 禁止使用属性隐式转换

强制类型转换会全表扫描。
SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678会导致全表扫描，而不能命中phone索引，猜猜为什么？（这个线上问题不止出现过一次）

4. 禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式

SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15'会导致全表扫描

正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')

5. 禁止负向查询，以及%开头的模糊查询

负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描

%开头的模糊查询，会导致全表扫描，而非前导模糊查询则可以：select * from order where desc like 'XX%'

6. 禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询

会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能

7. 禁止使用OR条件，必须改为IN查询

旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢？

8. 应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理

9. 数据区分度不大的字段不宜使用索引

select * from user where sex=1，经验上，能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态值很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能够过滤大量数据，则应该建立索引。

10. 如果业务大部分是单条查询，使用Hash索引性能更好，例如用户中心

select * from user where uid=?
select * from user where login_name=?

原因：

  • B-Tree索引的时间复杂度是O(log(n))
  • Hash索引的时间复杂度是O(1)

11. 复合索引最左前缀，并不是指SQL语句的where顺序要和复合索引一致

用户中心建立了(login_name, passwd)的复合索引

select * from user where login_name=? and passwd=?
select * from user where passwd=? and login_name=?

都能够命中索引

select * from user where login_name=?也能命中索引，满足复合索引最左前缀

elect * from user where passwd=?不能命中索引，不满足复合索引最左前缀

12. 如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率

你知道只有一条结果，但数据库并不知道，明确告诉它，让它主动停止游标移动

13. 把计算放到业务层而不是数据库层，除了节省数据的CPU，还有意想不到的查询缓存优化效果

● select * from order where date < = CURDATE()这不是一个好的SQL实践，应该优化为：

$curDate = date('Y-m-d');

$res = mysql_query(

'select * from order where date < = $curDate');

原因：释放了数据库的CPU，多次调用，传入的SQL相同，才可以利用查询缓存

    原文作者：丹青笔
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/359ed85c3243
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