一、数据库设计规范

1. 数据库模型选择
   • 根据项目需求选择合适的数据库模型，如关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
   • 明确每种模型的优势和适用场景。
2. 表设计
   • 命名规范：
     • 使用具有意义的英文词汇，词汇中间以下划线分隔。
     • 命名只能使用英文字母、数字、下划线，以英文字母开头。
     • 避免使用数据库保留字。
     • 常规表名以t_开头，如t_user_info。
     • 临时表名以temp_开头，备份表名以bak_开头，并附加日期后缀。
   • 字段设计：
     • 字段命名需表示其实际含义，单词之间用下划线连接。
     • 字段类型选择需考虑数据范围、精度和性能。
     • 尽可能为字段设置默认值和非空约束。
   • 主键、外键和索引：
     • 明确主键的选择原则，确保主键的唯一性和非空性。
     • 合理设计外键，保持数据的参照完整性。
     • 设计必要的索引以提高查询效率，避免过多索引影响写入性能。
3. 范式设计
   • 根据业务需求和性能要求，选择合适的数据库范式（如第一范式、第二范式、第三范式等）。
   • 平衡数据的冗余和查询效率，避免过度规范化或反规范化。

二、数据操作规范

1. SQL编码规范
   • 统一的SQL书写风格，包括缩进、换行、注释等。
   • 命名SQL变量和参数时，遵循统一的命名规则。
   • 避免SQL注入，使用参数化查询或预编译语句。
2. 数据增删改查
   • 明确数据操作的权限和流程，确保数据的一致性和安全性。
   • 对于大量数据的增删改操作，考虑分批处理或优化查询语句。
3. 事务管理
   • 明确事务的边界和提交时机，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
   • 使用合适的事务隔离级别，避免脏读、不可重复读和幻读等问题。

三、数据存储规范

1. 存储结构
   • 设计合理的数据库文件和表空间组织结构，确保数据的物理存储效率。
   • 选择合适的数据块和页大小，优化存储性能。
2. 数据分区和分表
   • 根据数据量大小和查询需求，考虑数据分区和分表策略。
   • 明确分区和分表的目的和优势，设计合理的分区键和分表规则。
3. 存储引擎
   • 选择合适的存储引擎，如InnoDB（支持事务处理、行级锁定和外键等）或MyISAM（性能较高但不支持事务处理）。
   • 根据业务需求配置存储引擎的参数，优化存储性能。

四、数据安全规范

1. 用户权限管理
   • 分配合理的用户角色和权限，确保数据的安全性和可访问性。
   • 遵循最小权限原则，避免权限过大导致的安全风险。
2. 数据加密和脱敏
   • 对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
   • 对非敏感但重要的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
3. 安全审计和监控
   • 开启数据库的安全审计功能，记录用户的操作行为和系统事件。
   • 使用安全监控工具和技术，及时发现和应对潜在的安全威胁。

五、性能调优规范

1. 索引优化
   • 定期检查和维护索引，删除无效索引和重建性能下降的索引。
   • 根据查询模式和数据分布，优化索引的设计和使用。
2. 查询优化
   • 优化查询语句的编写，减少不必要的表连接和子查询。
   • 使用查询计划分析工具，分析查询语句的执行计划和性能瓶颈。
3. 缓存和缓冲池管理
• 合理配置数据库的缓存和缓冲池大小，提高数据访问效率。
• 监控缓存和缓冲池的使用情况，及时调整配置以应对性能问题。

管理数据库需要用到数据库管理工具，推荐SQLynx, 支持多种数据库类型 ,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等，并且随着版本的更新，还新增了对国产数据库如OceanBase和openGauss的支持。https://www.sqlynx.com/zh-cn/

参考一下 https://www.modb.pro/doc/2252