MySQL数据库设计宝典1. 规范背景与目的2. 设计规范2.1 数据库设计2.1.1 库名2.1.2 表结构2.1.3 列数据类型优化2.1.4 索引设计2.1.5 字符集2.1.6 程序层DAO设计建议2.1.7 一个规范的建表语句示例2.2 SQL编写2.2.1 DML语句2.2.2 多表连接2.2.3 事务2.2.4 线上禁止使用的SQL语句3. FAQ3.1 表设计规范3.1.1 INT[M]，M 值代表什么含义3.1.2 为什么不使用ENUM、SET枚举类型3.1.3 为什么要字段定义为NOT NULL 并设置默认值3.1.4 为什么不建议使用TEXT、BLOB 类型3.1.5 为什么表的主键设置为id整数自增类型3.1.6 隐式转换，索引失效3.2 SQL编写规范3.2.1 为什么一张表中不能存在过多的索引3.2.2 EXPLAIN语句
MySQL数据库设计宝典
1. 规范背景与目的
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比，有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范，扬长避短。本宝典旨在帮助技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、SQL编写等方面予以规范，从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
2. 设计规范
2.1 数据库设计
以下所有规范会按照【高危】、【强制】 、【建议】三个级别进行标注，遵守优先级从高到低。
对于不满足【高危】和【强制】 两个级别的设计，DBA会强制打回要求修改。
2.1.1 库名
【强制】 库的名称必须控制在32个字符以内，相关模块的表名与表名之间尽量提现join的关系，如user表和user_login表。
【强制】 库的名称格式：业务系统名称_子系统名，同一模块使用的表名尽量使用统一前缀。
【强制】 一般分库名称命名格式是库通配名_编号，编号从0开始递增，比如channel_001以时间进行分库的名称格式是“库通配名_时间”
【建议】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是utf8mb4。创建数据库SQL举例：create database db1 default character set utf8mb4;
。
2.1.2 表结构
【强制】 表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用字母、数字和下划线，一律小写。
【强制】 表名要求模块名强相关，如资产系统采用asset
作为前缀，渠道系统采用channel
作为前缀等。
【建议】 创建表时必须显式指定字符集为utf8mb4。
【强制】 创建表时必须显式指定表存储引擎类型，如无特殊需求，一律为InnoDB。当需要使用除InnoDB以外的存储引擎时，需要一事一议的确认。因为InnoDB表支持事务、行锁、宕机恢复、MVCC等关系型数据库重要特性，为业界使用最多的MySQL存储引擎。
【强制】 建表必须有comment。
【强制】建表时关于主键：(1)强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment(2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致InnoDB内部page分裂和大量随机I/O，性能下降。详见FAQ
【建议】核心表（如用户、资产、信贷、渠道、账务等相关的表）必须有行数据的创建时间字段create_time和最后更新时间字段update_time，且这create_time或者update_time列上有索引，便于查问题。
【强制】 建表时，不允许使用MySQL的关键字作为列的名称，例如: create table t_test(from int);
【建议】 表中所有字段必须都是NOT NULL属性，业务可以根据需要定义DEFAULT值。因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。
【建议】建议对表里的blob、text等大字段，垂直拆分到其他表里，仅在需要读这些对象的时候才去查询。
【建议】反范式设计：把经常需要join查询的字段，在其他表里冗余一份。如user_name属性在user_account，user_login_log等表里冗余一份，减少join查询。
【建议】中间表用于保留中间结果集，名称必须以tmp结尾。备份表用于备份或抓取源表快照，名称必须以bak、_{YYYYMMDD}结尾。
【强制】 对于超过100万行的大表进行alter table，必须经过DBA审核，并在业务低峰期执行。5.7版本后虽然MySQL支持了online DDL但是依旧会影响数据库读写性能，故需要一事一议评估。
2.1.3 列数据类型优化
【建议】表中的自增列（auto_increment属性），推荐使用bigint类型。因为无符号int存储范围为-2147483648~2147483647（大约21亿左右），溢出后会导致报错。原因详见FAQ
【建议】业务中选择性很少的状态status、类型type等字段，不推荐是要枚举类型，推荐荐使用tinytint或类型。
【建议】不推荐使用blob，text等类型。它们都比较浪费硬盘和内存空间。在加载表数据时，会读取大字段到内存里从而浪费内存空间，影响系统性能。InnoDB中当一行记录超过8098字节时，会将该记录中选取最长的一个字段将其768字节放在原始page里，该字段余下内容放在overflow-page里。不幸的是在compact行格式下，原始page和overflow-page都会加载。
【建议】存储金钱的字段，建议用int，程序端乘以100和除以100进行存取。因为int占用4字节，而double占用8字节，空间浪费。
【建议】不定长的字符串数据尽量用varchar存储。因为varchar是变长存储，比char更省空间。一般建议用varchar类型，字符数不要超过2700。
【建议】时间类型尽量选取timestamp。因为datetime占用8字节，timestamp仅占用4字节，但是范围为1970-01-01 00:00:01到2038-01-01 00:00:00。更为高阶的方法，选用int来存储时间，使用SQL函数unix_timestamp()
和from_unixtime()
来进行转换。详细存储大小参加下图：
2.1.4 索引设计
【强制】 InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment，且主键值禁止被更新。
【建议】主键的名称以pk_
开头，唯一键以uq_
开头，普通索引以dx_
开头，一律使用小写格式，以表名/字段的名称或缩写作为后缀。
【强制】 InnoDB索引类型必须为BTREE；MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。
【强制】 单个索引中每个索引记录的长度不能超过64KB。
【建议】单个表上的索引个数不能超过7个。
【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并把区分度最高的字段放在最前面。如列userid的区分度可由select count(distinct userid)计算出来。
【建议】在多表join的SQL里，保证被驱动表的连接列上有索引，且关联列最好数据类型一致，这样join执行效率最高。
【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。对于MySQL来说，如果表里已经存在key(a,b)，则key(a)为冗余索引，需要删除。
2.1.5 字符集
【强制】 数据库本身库、表、列所有字符集必须保持一致，为utf8mb4。
【强制】 前端程序字符集或者环境变量中的字符集，与数据库、表的字符集必须一致，统一为utf8mb4。
2.1.6 程序层DAO设计建议
【建议】新的代码不要用model，推荐使用手动拼SQL+绑定变量传入参数的方式。因为model虽然可以使用面向对象的方式操作db，但是其使用不当很容易造成生成的SQL非常复杂，且model层自己做的强制类型转换性能较差，最终导致数据库性能下降。
【强制】 前端程序连接MySQL或者redis，必须要有连接超时和失败重连机制，且失败重试必须有间隔时间。
【建议】前端程序报错里尽量能够提示MySQL或redis原生态的报错信息，便于排查错误。
【建议】对于有连接池的前端程序，必须根据业务需要配置初始、最小、最大连接数，超时时间以及连接回收机制，否则会耗尽数据库连接资源，造成线上事故。
【建议】对于log或history类型的表，随时间增长容易越来越大，因此上线须建立表数据清理或归档方案。
【建议】在应用程序设计阶段，必须考虑并规避数据库中主从延迟对于业务的影响。尽量避免从库短时延迟（20秒以内）对业务造成影响，建议强制一致性的读开启事务走主库，或更新后过一段时间再去读从库。
【建议】多个并发业务逻辑访问同一块数据（InnoDB表）时，会在数据库端产生行锁甚至表锁导致并发下降，因此建议更新类SQL尽量基于主键去更新。
【建议】业务逻辑之间加锁顺序尽量保持一致，否则会导致死锁。
【建议】对于单表读写比大于10:1的数据行或单个列，可以将热点数据放在缓存里（如mecache或redis），加快访问速度，降低MySQL压力。
2.1.7 一个规范的建表语句示例
一个较为规范的建表语句为：
CREATE TABLE user_base_info (
`id` bigint SIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户id',
`user_name` varchar(45) NOT NULL COMMENT '用户姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`id_card` char(18) NOT NULL COMMENT '身份证',
`cellphone` bigint NOT NULL COMMENT '手机号码',
`sex` tinyint DEFAULT '0' COMMENT '性别,0：女，1：男',
`addr` varchar(250) DEFAULT NULL COMMENT '用户地址',
`create_time` timestamp not null default current_timestamp COMMENT '用户记录创建的时间',
`update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp COMMENT '用户资料修改的时间',
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未通过，4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uq_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_create_time`(`create_time`),
KEY `idx_update_time`(`update_time`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户基本信息';
2.2 SQL编写
2.2.1 DML语句
【强制】 SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成*。因为select *会将不该读的数据也从MySQL里读出来，造成网卡压力。且表字段一旦更新，但model层没有来得及更新的话，系统会报错。
【强制】 insert语句指定具体字段名称，不要写成insert into t1 values(…)
，道理同上。
【建议】insert into…values(XX),(XX),(XX)…
。这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很很快，但会引起主从同步延迟。
【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内。因为union all不需要去重，节省数据库资源，提高性能。
【建议】in值列表限制在500以内。例如select… where userid in(…500个以内…)
，这么做是为了减少底层扫描，减轻数据库压力从而加速查询。
【建议】事务里批量更新数据需要控制数量，进行必要的sleep，做到少量多次。
【建议】写入和事务发往主库，只读SQL发往从库。
【强制】 除静态表或小表（100行以内），DML语句必须有where条件，且使用索引查找。
【强制】 生产环境禁止使用hint，如sql_no_cache，force index，ignore key，straight join
等。因为hint是用来强制SQL按照某个执行计划来执行，但随着数据量变化我们无法保证自己当初的预判是正确的，因此我们要相信MySQL优化器！！！
【强制】 where条件里等号左右字段类型必须一致。即不要出现隐式转换，否则无法利用索引。详见FAQ--3.1.6。如... from table where 身份证=1111111111111111;
现在身份证列有字母x
一般都是char(18)，如果是等于一个数字也能查出来，但是不会使用索引。
【建议】SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE
要有WHERE子句，且WHERE子句的条件必需使用索引查找。
【强制】 生产数据库中强烈不推荐大表上发生全表扫描，但对于100行以下的静态表可以全表扫描。查询数据量不要超过表行数的25%，否则不会利用索引。
【强制】 WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找，必须有其他等值或范围查询条件，否则无法利用索引。.
【强制】 索引列不要使用函数或表达式，否则无法利用索引。如where length(name)='Admin'或where user_id+2=10023。
【建议】减少使用or语句，可将or语句优化为union，然后在各个where条件上建立索引。如where a=1 or b=2
优化为where a=1… union …where b=2
。
【强制】 分页查询，当limit起点较高时，可先用过滤条件进行过滤。如select a,b,c from t1 limit 10000,20;
优化为: select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;
。
2.2.2 多表连接
【强制】 禁止跨db的join语句。因为这样可以减少模块间耦合，为数据库拆分奠定坚实基础。
【强制】 禁止在业务的更新类SQL语句中使用join，比如update t1 join t2…
。
【建议】不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用join来代替子查询。
【建议】线上环境，多表join不要超过3个表。
【建议】多表连接查询推荐使用别名，且SELECT列表中要用别名引用字段，数据库.表格式，如select a from db1.table1 alias1 where …
。
【建议】在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，来join其他表。
2.2.3 事务
【建议】事务中INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE
语句操作的行数控制在2000以内，以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在500以内。
【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep，一般建议值5-10秒。
【建议】对于有auto_increment属性字段的表的插入操作，并发需要控制在200以内。
【强制】 程序设计必须考虑“数据库事务隔离级别”带来的影响，包括脏读、不可重复读和幻读。线上建议事务隔离级别为repeatable-read。
【建议】事务里包含SQL不超过5个（支付业务除外）。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等雪崩问题。
【建议】事务里更新语句尽量基于主键或unique key，如update … where id=XX; 否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。
【建议】对于MySQL主从延迟严格敏感的select语句，请开启事务强制访问主库。
2.2.4 线上禁止使用的SQL语句
【高危】禁用update|delete t1 … where a=XX limit XX;
这种带limit的更新语句。因为会导致主从不一致，导致数据错乱。建议加上order by PK
。
【高危】禁止使用关联子查询，如update t1 set … where name in(select name from user where…);
效率极其低下。
【强制】 业务系统中禁用procedure、function、trigger、views、event、外键约束
。因为他们消耗数据库资源，降低数据库实例可扩展性。推荐都在程序端实现
【强制】 禁用insert into …on duplicate key update…
在高并发环境下，会造成主从不一致。
【强制】 禁止联表更新语句，如update t1,t2 where t1.id=t2.id…。
3. FAQ
3.1 表设计规范
3.1.1 INT[M]，M 值代表什么含义
注意数值类型括号后面的数字只是表示宽度而跟存储范围没有关系，比如INT(3)默认显示3 位，空格补齐，超出时正常显示，python、java 客户端等不具备这个功能。
3.1.2 为什么不使用ENUM、SET枚举类型
ENUM有三个问题：
a) 添加新的值要做DDL。
b) 默认值问题(将一个非法值插入ENUM(也就是说，允许的值列之外的字符串)， 将插入空字符串以作为特殊错误值)。
c) 索引值问题（插入数字实际是插入索引对应的值）。
3.1.3 为什么要字段定义为NOT NULL 并设置默认值
a）如果null 字段被索引，需要额外的1 字节。b）使索引，索引统计，值的比较变得更复杂。c）可用0，”代替。d）如果是索引字段，一定要定义为NOT NULL。
3.1.4 为什么不建议使用TEXT、BLOB 类型
a) 索引排序问题，只能使用max_sort_length 的长度或者手工指定ORDER BY SUBSTRING(column,length)的长度来排序。b) Memory 引擘不支持text,blog 类型，会在磁盘上生成临时表。c) 可能浪费更多的空间。d) 可能无法使用adaptive hash index。e) 导致使用where 没有索引的语句变慢。
3.1.5 为什么表的主键设置为id整数自增类型
a) 数据库自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利；b) 数字型，占用空间小，易排序，在程序中传递也方便；c) 如果通过非系统增加记录时，可以不用指定该字段，不用担心主键重复问题。
3.1.6 隐式转换，索引失效
a) 当操作符左右两边的数据类型不一致时，会发生隐式转换。b) 当where查询操作符左边为数值类型时发生了隐式转换，那么对效率影响不大，但还是不推荐这么做。c) 当where查询操作符左边为字符类型时发生了隐式转换，那么会导致索引失效，造成全表扫描效率极低。d) 字符串转换为数值类型时，非数字开头的字符串会转化为0，以数字开头的字符串会截取从第一个字符到第一个非数字内容为止的值为转化结果。
3.2 SQL编写规范
3.2.1 为什么一张表中不能存在过多的索引
InnoDB 的secondary index 使用b+tree 来存储，因此在UPDATE、DELETE、INSERT 的时候需要对b+tree 进行调整，过多的索引会减慢更新的速度。
3.2.2 EXPLAIN语句
EXPLAIN 语句（在MySQL 客户端中执行）可以获得MySQL 如何执行SELECT 语句的信息。通过对SELECT语句执行EXPLAIN，可以知晓MySQL 执行该SELECT 语句时是否使用了索引、全表扫描、临时表、排序等信息。尽量避免MySQL 进行全表扫描、使用临时表、排序等。详见官方文档。
