进阶篇(11) 数据库的设计规范

長夜難明
544 阅读27分钟

1. 为什么需要数据库设计

image.png image.png

2. 范式

2.1 范式简介

关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张表的设计结构需要满足的某种设计标准的 级别 。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。

2.2 范式都包括哪些

六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式（1NF）、第二范式 （2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。 image.png 范式级别越高，冗余度越低

反范式化：有时为了提高查询效率，特意破坏范式规则

2.3 键和相关属性的概念

球员表(player)：球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号

球队表(team)：球队编号 | 主教练 | 球队所在地

  • 超键：能唯一标识一条记录的属性集。即包括球员编号或者身份证号的任意组合，比如（球员编号）（球员编号，姓名）（身份证号，年龄）等。
  • 候选键：就是最小的超键，即（球员编号）或者（身份证号）。
  • 主键：我们自己选定，也就是从候选键中选择一个，比如（球员编号）。
  • 外键：某属性集不是自己表的主键，而是另一个表的。球员表中的球队编号。
  • 主属性、非主属性：在球员表中，主属性是（球员编号）（身份证号），其他的属性（姓名）（年龄）（球队编号）都是非主属性。

2.4 第一范式(1st NF)

确保数据表中每个字段的值具有原子性，即每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单元。 事实上任何的DBMS都会满足第一范式的要求，不会将字段进行拆分。 image.png

image.png

2.5 第二范式(2nd NF)

在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。 如果知道主键的所有属性的值，就可以检索到任何行的任何属性的任何值。

举例1：

成绩表(学号，课程号，成绩)关系中，(学号，课程号)可以决定成绩，但是学号不能决定成绩，课 程号也不能决定成绩，所以（学号，课程号）→成绩就是 完全依赖关系 。

举例2：

比赛表里面包含球员编号、姓名、年龄、比赛编号、比赛时间和比赛场地等属性，这里候选键和主键都为（球员编号，比赛编号），我们可以通过候选键（或主键）来决定如下的关系：

(球员编号, 比赛编号) → (姓名, 年龄, 比赛时间, 比赛场地，得分)

但是这个数据表不满足第二范式，因为数据表中的字段之间还存在着如下的对应关系：

(球员编号) → (姓名，年龄)
(比赛编号) → (比赛时间, 比赛场地)

对于非主属性来说，并非完全依赖候选键。这样会产生怎样的问题呢？

  1. 数据冗余 ：如果一个球员可以参加 m 场比赛，那么球员的姓名和年龄就重复了 m-1 次。一个比赛 也可能会有 n 个球员参加，比赛的时间和地点就重复了 n-1 次。
  2. 插入异常 ：添加一场新的比赛，必须确定参加的球员都有谁，否则没法插入。
  3. 删除异常 ：如果我要删除某个球员编号，如果没有单独保存比赛表的话，就会同时把比赛信息删除掉。
  4. 更新异常 ：调整了某个比赛的时间，需要调整表中所有这个比赛的时间，否则就会出现一场比赛时间不同的情况。

为了避免出现上述的情况，我们可以把球员比赛表设计为下面的三张表。 image.png

1NF 告诉我们字段属性需要是原子性的，而 2NF 告诉我们一张表就是一个独立的对象，一张表只表达一个意思。

2.6 第三范式(3rd NF)

在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。（即，不能存在非主属性A依赖于非主属性B，非主属性B依赖于主键C的情况，即存在"A-->B-->C"的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是所有非主键属性之间不能有依赖关系，必须相互独立。

举例1：

部门信息表：部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。
员工信息表：每个员工有员工编号、姓名、部门编号。 列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。即其他部门信息依赖于非主键字段部门编号

举例2：

image.png 商品类别名称依赖于商品类别编号，不符合第三范式。

修改：

商品类别表： image.png 商品表： image.png

举例3：

球员表 ：球员编号、姓名、球队名称和球队主教练。

image.png

球员编号决定了球队名称，同时球队名称决定了球队主教练，非主属性球队主教练就会传递依 赖于球员编号，因此不符合 3NF 的要求。

如果要达到 3NF 的要求，需要把数据表拆成下面这样：

image.png

2NF和3NF通常以这句话概括：“每个非键属性依赖于键，依赖于整个键，并且除了键别无他物”。

2.7 小结

关于数据表的设计，有三个范式要遵循。

（1）第一范式（1NF），确保每列保持原子性

数据库的每一列都是不可分割的原子数据项，不可再分的最小数据单元，而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。

（2）第二范式（2NF），确保每列都和主键完全依赖

尤其在复合主键的情况向下，非主键部分不应该依赖于部分主键。

（3）第三范式（3NF），确保每列都和主键直接相关，而不是间接相关

范式的优点： 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余，第三范式（3NF）通常被认为在性能、拓展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。

范式的缺点： 范式的使用，可能降低查询的效率。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，也可能使一些索引策略无效。

范式只是提出了设计的标准，实际上设计数据表时，未必一定要符合这些标准。开发中，我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能，减少关联查询，join表的次数，实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际，灵活运用。

3. 反范式化

3.1 概述

不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看似冗余，其实对业务来说十分重要。这时我们就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。

如果数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高，则完全按照MysQL的三大范式设计数据表，读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果我们想对查询效率进行优化，反范式优化也是一种优化思路。此时，可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。

规范化 vs 性能

  1. 为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
  2. 在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
  3. 通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
  4. 通过在给定的表中插入计算列，以方便查询

3.2 应用举例

image.png 举例2

创建学生表和课程评论表，各插100万条记录：

#学生表
CREATE TABLE student(
stu_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
stu_name VARCHAR(25),
create_time DATETIME
);

#课程评论表
CREATE TABLE class_comment(
comment_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
class_id INT,
comment_text VARCHAR(35),
comment_time DATETIME,
stu_id INT
);

###创建向学生表中添加数据的存储过程
DELIMITER //

CREATE PROCEDURE batch_insert_student(IN START INT(10), IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
DECLARE date_start DATETIME DEFAULT ('2017-01-01 00:00:00');
DECLARE date_temp DATETIME;
SET date_temp = date_start;
SET autocommit=0;
REPEAT
SET i=i+1;
SET date_temp = DATE_ADD(date_temp, INTERVAL RAND()*60 SECOND);
INSERT INTO student(stu_id, stu_name, create_time)
VALUES((START+i), CONCAT('stu_',i), date_temp);
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //

DELIMITER ;

#调用存储过程，学生id从10001开始，添加1000000数据
CALL batch_insert_student(10000,1000000);

####创建向课程评论表中添加数据的存储过程
DELIMITER //

CREATE PROCEDURE batch_insert_class_comments(IN START INT(10), IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
DECLARE date_start DATETIME DEFAULT ('2018-01-01 00:00:00');
DECLARE date_temp DATETIME;
DECLARE comment_text VARCHAR(25);
DECLARE stu_id INT;
SET date_temp = date_start;
SET autocommit=0;
REPEAT
SET i=i+1;
SET date_temp = DATE_ADD(date_temp, INTERVAL RAND()*60 SECOND);
SET comment_text = SUBSTR(MD5(RAND()),1, 20);
SET stu_id = FLOOR(RAND()*1000000);
INSERT INTO class_comment(comment_id, class_id, comment_text, comment_time, stu_id)
VALUES((START+i), 10001, comment_text, date_temp, stu_id);
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END //

DELIMITER ;

#添加数据的存储过程的调用，一共1000000条记录
CALL batch_insert_class_comments(10000,1000000);

看看插够100万条没有

SELECT COUNT(*) FROM student;
SELECT COUNT(*) FROM class_comment;

我们需要查询10001这门课的按评论时间倒序的十万条：评论信息，评论时间，评论学生：

SELECT p.comment_text, p.comment_time, stu.stu_name 
FROM class_comment AS p LEFT JOIN student AS stu ON p.stu_id = stu.stu_id 
WHERE p.class_id = 10001  ORDER BY p.comment_id DESC LIMIT 100000;

1秒多，有些慢啊 image.png

进行反范式化设计

#表的复制
CREATE TABLE class_comment1
AS
SELECT * FROM class_comment;

#添加主键，保证class_comment1 与class_comment的结构相同
ALTER TABLE class_comment1
ADD PRIMARY KEY (comment_id);

SHOW INDEX FROM class_comment1;

#向课程评论表中增加stu_name字段
ALTER TABLE class_comment1
ADD stu_name VARCHAR(25);

#给新添加的字段赋值
UPDATE class_comment1 c
SET stu_name = (
SELECT stu_name
FROM student s
WHERE c.stu_id = s.stu_id
);

查询同样的需求：

SELECT comment_text, comment_time, stu_name 
FROM class_comment1  WHERE class_id = 10001 
ORDER BY comment_id DESC LIMIT 100000;

很快啊，少了四分之三的时间： image.png

3.3 反范式的新问题

  • 存储空间变大了
  • 一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则数据不一致
  • 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常消耗系统资源
  • 在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂

3.4 反范式的适用场景

当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率的时候，我们才会采取反范式的优化。

1. 增加冗余字段的建议

1）这个冗余字段不需要经常进行修改

2）这个冗余字段查询的时候不可或缺

2. 历史快照、历史数据的需要

在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。

反范式优化也常用在数据仓库的设计中，因为数据仓库通常存储历史数据，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。

数据仓库和数据库在使用上的区别：

  1. 数据库设计的目的在于捕获数据，而数据仓库设计的目的在于分析数据;
  2. 数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是历史数据;
  3. 数据库设计需要尽量避免冗余，但为了提高查询效率也允许一定的冗余度，而数据仓库在设计上更偏向采用反范式设计。

4. BCNF(巴斯范式)

人们在3NF的基础上进行了改进，提出了巴斯范式(BCNF)。BCNF只是对第三范式中设计规范要求更强，使得数据库冗余度更小。所以，称为是修正的第三范式。

若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选键，或者它的每个候选键都是单属性，则为BCNF。

一般来说，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了。

4.1 举例：

案例1：

image.png

一个仓库只有一个管理员，同时一个管理员也只管理一个仓库。

仓库名决定了管理员，管理员也决定了仓库名，同时（仓库名，物品名）的属性集合可以决定数量这个 属性。这样，我们就可以找到数据表的候选键。

候选键：是（管理员，物品名）和（仓库名，物品名），然后我们从候选键中选择一个作为主键，比 如（仓库名，物品名）。

主属性 ：包含在任一候选键中的属性，也就是仓库名，管理员和物品名。

非主属性：数量这个属性。

是否符合三范式

根据范式的等级，从低到高来进行判断。
首先，数据表每个属性都是原子性的，符合 1NF 的要求；
其次，数据表中非主属性”数量“都与候选键全部依赖，（仓库名，物品名）决定数量，（管理员，物品名）决定数量。因此，数据表符合 2NF 的要求；
最后，数据表中的非主属性，不传递依赖于候选键。(就一个非主属性也没法依赖)，因此符合 3NF 的要求。

存在的问题

  1. 增加一个仓库，但是还没有存放任何物品。根据数据表实体完整性的要求，主键不能有空值，因此会出现插入异常；
  2. 如果仓库更换了管理员，我们就可能会修改数据表中的多条记录；
  3. 如果仓库里的商品都卖空了，那么此时仓库名称和相应的管理员名称也会随之被删除。

你能看到，即便数据表符合 3NF 的要求，同样可能存在插入，更新和删除数据的异常情况。

问题解决

首先我们需要确认造成异常的原因：主属性仓库名对于候选键（管理员，物品名）是部分依赖的关系，(仓库名和管理员相互依赖) 这样就有可能导致上面的异常情况。因此引入BCNF，它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依 赖或者传递依赖关系。

根据 BCNF 的要求，我们需要把仓库管理关系 warehouse_keeper 表拆分成下面这样：
仓库表 ：（仓库名，管理员）
库存表 ：（仓库名，物品名，数量）

这样就不存在主属性对于候选键的部分依赖或传递依赖，上面数据表的设计就符合 BCNF。

再举例

有一个学生导师表 ，其中包含字段：学生ID，专业，导师，专业GPA，这其中学生ID和专业是联合主键。

image.png

这个表的设计满足三范式，但是这里存在另一个依赖关系，“专业”依赖于“导师”，也就是说每个导师只 做一个专业方面的导师，只要知道了是哪个导师，我们自然就知道是哪个专业的了。

所以这个表的部分主键Major依赖于非主键属性Advisor，那么我们可以进行以下的调整，拆分成2个表：

学生导师表：

image.png

导师表： image.png

5. 第四范式

在满足BCNF的基础上，消除非平凡且非函数依赖的多值依赖(即把同一个表内多对多关系删除)

  • 多值依赖：如员工子女表，一个员工(employee)可能有多个子女(children)。属性间一对多关系
  • 函数依赖：某个属性集决定另一个属性集时，称另一属性集函数依赖于该属性集。事实上是一对一关系
  • 平凡的多值依赖：全集U=employee+children，员工和子女为一对多关系，此时整张表就是一组一对多关系
  • 非平凡的多值依赖：全集U=employee+children+员工工资，员工和子女为一对多关系，也可以对应于多个员工工作，子女与工作互相独立。整个表有多组一对多关系，且有:“一”部分是相同的属性集合，“多"部分是互相独立的属性集合。

6. 第五范式、域键范式

没什么实际意义，略

7. 实战案例

商超进货系统中的进货单表进行剖析: image.png

这个表中的字段很多，表里的数据量也很惊人。大量重复导致表变得庞大，效率极低。如何改造？ 在实际工作场景中，这种由于数据表结构设计不合理，而导致的数据重复的现象并不少见。往往是系统虽然能够运行，承载能力却很差，稍微有点流量，就会出现内存不足、CUP使用率飙升的情况，甚至会导致整个项目失败。

7.1 迭代1次：考虑1NF

第一范式要求:所有的字段都是基本数据字段，不可进一步拆分。这里需要确认，所有的列中，每个字段只包含一种数据。

我们把property字段拆开变成specification和unit image.png

7.2 迭代2次：考虑2NF

第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。

通过观察发现，字段listnumber(单号)+barcode(条码)可以唯一标识每一条记录，可以作为主键。

确定好主键后，判断哪些字段完全依赖主键，哪些字段只依赖于主键的一部分。把只依赖于主键一部分的字段拆分出去，形成新的数据表。

表里的goodsname(名称) specification(规格) unit(单位)这些信息是商品的属性，只依赖于barcode(条码)，不完全依赖主键，可以拆分出去。我们把这3个字段加上它们所依赖的字段barcode(条码)，拆分形成 商品信息表。

此外，字段supplierid(供应商编号) suppliername(供应商名称) stock(仓库)只依赖于listnumber(单号)，不完全依赖于主键，所以，我们可以把这3个字段拆出去，再加上它们依赖的字段listnumber(单号)，就形成了一个新的表进货单头表。剩下的字段，会组成新的表，我们叫它”进货单明细表”。

image.png

image.png

在商品信息表中，字段barcode是有可能存在重复的,比如，用户门店可能有散装称重和包装好的商品，会存在条码共用的情况。所以，所有的字段都不能唯一标识表里的记录。这个时候，我们必须给这个表加上一个主键，比如说是自增字段itemnumber。

现在，我们就可以把进货单明细表里面的字段barcode都替换成字段itemnumber，这就得到了新的如下表。

image.png

7.3 迭代3次：考虑3NF

2NF的基础上，确保每列都和主键直接相关，而不是间接相关 image.png

我们可以看到 suppliername依赖于supplierid，importvalue依赖于quantity * importprice。

进行拆分：

image.png

7.4 反范式化：业务优先原则

比如说进货明细表：由于importvalue依赖于quantity * importprice，所以我们决定删除一列，但是每次使用时重新计算的耗时也是不可忽视的，我们还不如加上，拿空间换时间。

8. ER模型

数据库设计是牵一发而动全身的。那有没有什么办法提前看到数据库的全貌呢?比如需要哪些数据表、数据表中应该有哪些字段，数据表与数据表之间有什么关系、通过什么字段进行连接，等等。这样我们才能进行整体的梳理和设计。

其实，ER模型就是一个这样的工具。ER模型也叫作实体关系模型，是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性，以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段，通常使用ER模型来描述信息需要和信息特性，帮助我们理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库。

8.1 ER 模型包括那些要素？

ER 模型中有三个要素，分别是实体、属性和关系。

实体，可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中，用矩形来表示。实体分为两类，分别是强实体和弱实体。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。

属性，则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形来表示。

关系，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形来表示。

注意：实体和属性不容易区分。这里提供一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。

8.2 关系的类型

3 种类型:

一对一：指实体之间的关系是一一对应的。身份证信息和人

一对多：指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体。相反，另外一边的实体通过这个关系，则只能对应唯一的一边的实体。班级和学生

多对多：指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体。学生和课

9. 数据表的设计原则

数据表设计的一般原则："三少一多"

1. 数据表的个数越少越好

2. 数据表中的字段个数越少越好

3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好

4. 使用主键和外键越多越好

注意：这个原则并不是绝对的，有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。

10. 数据库对象编写建议

看不看都行其实，反正也记不住

10.1 关于库

  1. 【强制】库的名称必须控制在32个字符以内，只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。

  2. 【强制】库名中英文一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。

  3. 【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名。

  4. 【强制】库名禁止使用关键字（如type,order等）。

  5. 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例：CREATE DATABASE crm_fund DEFAULT CHARACTER SET 'utf8';

  6. 【建议】对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则。使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限。

  7. 【建议】临时库以tmp_为前缀，并以日期为后缀；备份库以bak_为前缀，并以日期为后缀。

10.2 关于表、列

  1. 【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。

  2. 【强制】 表名、列名一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。

  3. 【强制】表名要求有模块名强相关，同一模块的表名尽量使用统一前缀。比如：crm_fund_item

  4. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。

  5. 【强制】表名、列名禁止使用关键字（如type,order等）。

  6. 【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。

  7. 【强制】建表必须有comment。

  8. 【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或缩写。如：公司 ID，不要使用 corporation_id, 而用corp_id 即可。

  9. 【强制】布尔值类型的字段命名为is_描述。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。

  10. 【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。通常文件很大，短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。

  11. 【建议】建表时关于主键：表必须有主键 (1)强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (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内部页分裂和大量随机I/O，性能下降。

  12. 【建议】核心表（如用户表）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），便于查问题。

  13. 【建议】表中所有字段尽量都是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。

  14. 【建议】所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）。

  15. 【建议】中间表（或临时表）用于保留中间结果集，名称以tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称以bak_开头。中间表和备份表定期清理。

  16. 【示范】一个较为规范的建表语句：

CREATE TABLE user_info ( 
    `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', 
    `user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id', 
    `username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名', 
    `email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱', 
    `nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称', 
    `birthday` date NOT NULL COMMENT '生日', 
    `sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别', 
    `short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字', 
    `user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址', 
    `user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip', 
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', 
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', 
    `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 `uniq_user_id` (`user_id`), 
    KEY `idx_username`(`username`), 
    KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息'
  1. 【建议】创建表时，可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上，我们通常很少自己写 DDL 语句，可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便，还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言，方便数据库和数据表结构的导出和导入。

10.3 关于索引

  1. 【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment，且主键值禁止被更新。

  2. 【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTREE。

  3. 【建议】主键的名称以pk_开头，唯一键以uni_或uk_开头，普通索引以idx_开头，一律使用小写格式，以字段的名称或缩写作为后缀。

  4. 【建议】多单词组成的columnname，取前几个单词首字母，加末单词组成column_name。如: sample 表 member_id 上的索引：idx_sample_mid。

  5. 【建议】单个表上的索引个数不能超过6个。

  6. 【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。

  7. 【建议】在多表 JOIN 的SQL里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样JOIN 执行效率最高。

  8. 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。 比如：如果表里已经存在key(a,b)， 则key(a)为冗余索引，需要删除。

10.4 SQL编写

  1. 【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成 *。

  2. 【建议】程序端insert语句指定具体字段名称，不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。

  3. 【建议】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。

  4. 【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX).. 这里XX的值不要超过5000个。 值过多虽然上线很快，但会引起主从同步延迟。

  5. 【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。

  6. 【建议】线上环境，多表 JOIN 不要超过5个表。

  7. 【建议】减少使用ORDER BY，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。

  8. 【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句，WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

  9. 【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次。对于超过100W行的大表进行alter table，必须经过DBA审核，并在业务低峰期执行，多个alter需整合在一起。 因为alter table会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。

  10. 【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。

  11. 【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。

  12. 【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。

avatar
文章
阅读
粉丝