1、数据库命名规范
1.所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割
不同的数据库名 DbName dbname
不同的表名 Table table tabLe
2.所有数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字
select id,username,from,age from tb_user from是关键字 ，但是可以用单引号括起来
3.数据库对象的命名要见名识义，并且最好不要超过32个字符
例如 用户数据库mc_userdb 用户账号表 user_account
4.临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀
5.备份库、备份表必须以bak为前缀并以日期为前缀
6.所有存储相同数据的列名和列类型必须一致
比如两张表中有相同的数据，那么他们列名和列类型必须是一致的
2、数据库基本设计规范
1、所有表必须使用Innodb存储引擎，mysql 5.6后默认存储引擎，支持事务，行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好
2、数据库和表的字符集统一使用UTF8，避免由于字符集转换产生的乱码
mysql中utf8字符集汉字占3个字节，ASCII码占用1个字节
3、所有表和字段都需要添加注释，使用comment从句添加表和列的备注
4、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内，500万并不是mysql数据库的限制，
mysql最多可以存储多少万数据？目前没有做限制，这种限制取决于存储设置和文件系统 可以用历史数据归档，分库分表等手段来控制数据量大小
5、谨慎使用mysql分区表
分区表在物理上表现为多个文件没在逻辑上表现为一个表
谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低
建议采用物理分表的方式管理大数据
6、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
mysql限制最多存储4096列，为了是减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率，利用更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常使用的列放在一个表中
7、禁止在表中建立预留字段
预留字段的命名很难做到见名识义
预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型
对预留字段类型的修改，会对表进行锁定，修改字段类型的成本往往大于增加
8、禁止在数据库中存储图片、文件等二进制数据
9、禁止在线上做数据库压力测试
10、禁止从开发环境，测试环境直连生产环境数据库
3、数据库索引设计规范
索引对数据库的查询性能来说非常重要，查询、更新，禁止滥用索引
1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好的，索引可以提高效率同样可以降低效率
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率
2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
3、Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
4、每个Innodb表必须有一个主键
不使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键
不使用uuid、MD5、hash，字符串列作为主键
主键建议使用主键自增
5、常见的索引列建议：
select、update、delete语句的where从句中的列
包含在order by、group by 、destinct中的字段
多表join的关联列
6、如何选择索引列的顺序：
联合索引是从左到右的顺序来实现的
1、区分度最高的列放在联合索引的最左侧
2、尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧
3、使用最频繁的列放到联合索引的左侧
4、避免建立冗余索引和重复索引
重复索引：如 primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引：如 index(a,b,c) index(a,b) index(a)
5、对于频繁的查询优先使用覆盖索引
覆盖索引：就是包括了所有查询字段的索引
优点：避免Innodb表进行索引的二次查找，可以把随机IO变为顺序IO加快查询效率
6、尽量避免使用外键
不建议使用外键约束，但一定在表与表之间的关联键上建立索引
外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现
外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能
4、数据库字段设计规范
1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型
将字符串转化为数字类型存储
对于非负数据采用无符号整形进行存储
signed int -2147483648-2147483648
unsigned int 0-2147483648
有符号比无符号多出一倍的存储空间
varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节
过大的长度会消耗更多的内存
2、避免使用text\BLOB数据类型
建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中
text\BLOB类型只能使用前缀索引
3、避免使用enum数据类型
修改enum需要使用alter语句
enum类型的order by操作效率低，需要额外操作
禁止使用数值作为enum的枚举值
4、尽可能把所有列定义为not null
索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间
进行比较和计算时要对null值做特别的处理
5、禁止字符串存储日期型的数据
缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间
使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小
6、财务的相关金额使用decimal类型
decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度
float、double非精准浮点数
5、数据库SQL开发规范
1、建议使用预编译语句进行数据库操作
好处：只传参数，比传递SQL语句更高效
相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率
2、避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效
3、利用表上已经存在的索引
避免使用双%号的查询条件。如 a like%123%
个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
使用 eft join 或 not exists 来优化 not in 操作
4、禁止连接不同的数据库使用不同的账号，禁止垮库查询
为数据库迁移和分库分表留出余地
减低业务耦合度
避免权限过大而产生的安全风险
5、禁止使用select * 必须用select 字段列表 查询
消耗更多的CPU和io以及网络带宽资源
无法使用覆盖索引
可减少表结构变更带来的影响
6、禁止使用不含字段列表的insert语句
如，insert into t values(‘a’,’b’,’c’)
7、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作
子查询的结果集无法使用索引
子查询会产生临时表，如果子查询数据量大则严重影响效率
消耗过多的CPU和io资源
8、避免使用join关联太多的表
每join一个表会多占用一部分内存join_buffer_size
会产生临时表操作，影响查询效率
mysql最多关联61个表，建议不超过5个
9、减少同数据库的交互次数
10、禁止使用order by rand()进行随机排序
11、where从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换和计算会导致无法使用索引
如： where date(createtime)=’20160901’
优化后：where createtime>=’20160901’
在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 JNION
UNION 会把所有数据放到临时表中后再进行去重操作 UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
12、拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
MYSQL-个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算
SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
6、数据库操作行为规范
超 100 万行的批量写操作，要分批多次进行操作
大批量操作可能会造成严重的主从延退
binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志避免产生大事务操作
对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作。尤其是生产环境，是不能忍受的
对于大表使用 pt-online- schema- changes 修改表结枃
避免大表修改产生的主从延迟
禁止为程序使用的账号赋予 supert 权限
当达到最大连接数限制时，还允许 1 个有 super 权限的用户连接
supert 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用
对于程序连接数据库账，遵循权限最小原则 程序使用数据库账号只能在一个 DB 下使用不准跨库
程序上使用的账号原则上不允许有drop的权限
7、Sql书写优化性能建议
- 避免嵌套连接。例如：A = B AND B = C AND C = D
- WHERE条件中尽量减少使用常量比较，改用主机变量
- 系统可能选择基于规则的优化器，所以将结果集返回数据量小的表作为驱动表(FROM后边最后一个表)
- 大量的排序操作影响系统性能，所以尽量减少ORDER BY和GROUP BY排序操作。如必须使用排序操作，请遵循如下规则： 排序尽量建立在有索引的列上 如结果集不需唯一，使用UNION ALL代替UNION
- 索引的使用 尽量避免对索引列进行计算 尽量注意比较值与索引列数据类型的一致性 对于复合索引，SQL语句必须使用主索引列 索引中，尽量避免使用NULL 对于索引的比较，尽量避免使用!= 查询列和排序列与索引列次序保持一致
- 尽量避免相同语句由于书写格式的不同，而导致多次语法分析
- 尽量使用共享的SQL语句
- 查询的WHERE过滤原则，应使过滤记录数最多的条件放在最前面
- 任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
- IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引
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