MySQL 开发规范
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基础规范
- 必须使用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
- 必须使用UTF8字符集
万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间。
- 数据表、数据字段必须加入中文注释
时间久了，没人记得字段的作用，还得去看代码
- 禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
解读：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 计算放在应用中实现
- 禁止存储大文件或者大照片
大文件和照片存储在文件系统或OSS，数据库里存URI
建表规约
-【强制】表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名
正例：is_delete , 数据类型是 unsigned tinyint ( 1表示是，0表示否)。 说明:任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
-【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字;禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只 出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。
正例：getter_admin，task_config，level3_name
反例：GetterAdmin，taskConfig，level_3_name。
-【强制】表名不使用复数名词。 说明:表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于 DO 类名也是单数 形式，符合表达习惯。
-【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。
-【强制】唯一索引名为uniq_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明:uniq_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
-【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。
说明:float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不 正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。
-【强制】varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长 度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效率。
-【强制】表必备三字段:id, create_time, modified_time。 说明:其中id必为主键，类型为unsigned bigint、单表时自增、步长为1。create_time为 date_time 类型。modified_time为timestamp，extra值为：on update CURRENT_TIMESTAMP 默认值为：CURRENT_TIMESTAMP
-【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
正例：tiger_task / tiger_reader / mpp_config。
-【推荐】库名与应用名称尽量一致。
-【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。
-【推荐】字段允许适当冗余，以提高性能，但是必须考虑数据同步的情况。 冗余字段应遵循:
1)不是频繁修改的字段。
2)不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。 正例:商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存 储类目名称，避免关联查询。
-【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
说明:如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
-【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。
正例：人的年龄用 unsigned tinyint(表示范围 0-255，人的寿命不会超过 255 岁);
海龟 就必须是 smallint，但如果是太阳的年龄，就必须是 int;如果是所有恒星的年龄都加起来， 那么就必须使用 bigint。
索引规约
-【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的;
另外，即使在应用层做了非常完善的校验和控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律， 必然有脏数据产生。
-【强制】 超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致;多表关联查询 时，保证被关联的字段需要有索引。
说明:即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据 实际文本区分度决定索引长度。
说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分 度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度 来确定。
-【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明:索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索 引。
-【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合 索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例：where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
反例：索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无法排序。
-单表索引建议控制在5个以内
单索引字段数不允许超过5个,解读：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了 。
-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
-建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
解读：能够更加有效的过滤数据
-【参考】创建索引时避免有如下极端误解: 1)误认为一个查询就需要建一个索引。 2)误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 3)误认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
-【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，来避免回表操作。
说明:如果一本书需要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗?目录浏览 一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。
正例：能够建立索引的种类:主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的一种 效果，用explain的结果，extra列会出现:using index。
-【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明:MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过 特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联:
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-【推荐】SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好。
说明:
1)consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引)，在优化阶段即可读取到数据。 2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。 3)range 对索引进行范围检索。
反例：explain 表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级 别比较 range 还低，与全表扫描是小巫见大巫。
-【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。 正例：如果 where a=? and b=? ，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即 可。
说明:存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如:where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。
SQL 规约
-【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)，count(*)就是 SQL92 定义 的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明:count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
-【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复数量。注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
-【强制】当某一列的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为 NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。
正例:可以使用如下方式来避免sum的NPE问题:
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-【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。注意:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。 说明:
- NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。 2) NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。
- NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。
-【强制】 在代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。
-【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
说明:(概念解释)学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。 如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，则为级联更新。 外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻塞，存在数 据库更新风暴的风险;外键影响数据库的插入速度。
-【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
-【强制】数据订正时，删除和修改记录时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。
-【推荐】in 操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个之内。
-【参考】如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，那么字符计数方法 注意:
说明:
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返回为4 如果要使用表情，那么使用 utfmb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。
-【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE 无事务且不触发 trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。 说明:TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。
字段规约
-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
-禁止使用TEXT、BLOB类型
解读：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
-禁止使用小数存储货币
解读：使用整数吧，小数容易导致钱对不上
-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%”
-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
Author itsfinn
LastMod 2021-04-11