MySQL数据库设计规范是什么

蜗牛 互联网技术资讯 2022-06-10 49 0

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MySQL数据库设计规范是什么  mysql 第1张

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。本规范旨在帮助或指导 RD、QA、OP 等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。

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。

一般命名规则

  • 【强制】使用小写,有助于提高打字速度,避免因大小写敏感而导致的错误。

  • 【强制】没有空格,使用下划线代替。

  • 【强制】名称中没有数字,只有英文字母。

  • 【强制】有效的可理解的名称。

  • 【强制】名称应该是自我解释的。

  • 【强制】名称不应超过 32 个字符。

  • 【强制】避免使用前缀。

  • 【强制】遵守以上全部一般命名规则。

  • 【强制】使用单数。

  • 【强制】库的名称格式:业务系统名称_子系统名。

  • 【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 northwind_001,以时间进行分库的名称格式是库通配名_时间。

  • 【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 db_name default character set utf8;

  • 【强制】遵守以上全部一般命名规则。

  • 【强制】使用单数。

  • 【强制】相关模块的表名与表名之间尽量体现 join 的关系,如 user 表和 user_login 表。

  • 【强制】创建表时必须显式指定字符集为 utf8 或 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/MyISAM/Memory 以外的存储引擎时,必须通过 DBA 审核才能在生产环境中使用。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。而这是其它大多数存储引擎不具备的,因此首推 InnoDB。

  • 【强制】建表必须有 comment。

  • 【强制】关于主键:(1) 命名为 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,建议设为其它字段如 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。

  • 【建议】核心表(如用户表,金钱相关的表)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,便于排查问题。

  • 【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,垂直拆分到其它表里,仅在需要读这些对象的时候才去 select。

  • 【建议】反范式设计:把经常需要 join 查询的字段,在其它表里冗余一份。如 username 属性在 user_account,user_login_log 等表里冗余一份,减少 join 查询。

  • 【强制】中间表用于保留中间结果集,名称必须以 tmp_ 开头。备份表用于备份或抓取源表快照,名称必须以 bak_ 开头。中间表和备份表定期清理。

  • 【强制】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。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。

字段

  • 【强制】遵守以上全部一般命名规则。

  • 【建议】尽可能选择短的或一两个单词。

  • 【强制】避免使用保留字作为字段名称:order,date,name 是数据库的保留字,避免使用它。可以为这些名称添加前缀使其易于理解,如 user_name,signup_date 等。

  • 【强制】避免使用与表名相同的字段名,这会在编写查询时造成混淆。

  • 【强制】在数据库模式上定义外键。

  • 【强制】避免使用缩写或基于首字母缩写词的名称。

  • 【强制】外键列必须具有表名及其主键,例如:blog_id 表示来自表博客的外键 id。

字段数据类型优化

  • 【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 0~4,294,967,295(不到 43 亿),溢出后会导致报错。

  • 【建议】业务中选择性很少的状态 status、类型 type 等字段推荐使用 tinytint 或者 smallint 类型节省存储空间。

  • 【建议】业务中 IP 地址字段推荐使用 int 类型,不推荐用 char(15)。因为 int 只占 4 字节,可以用如下函数相互转换,而 char(15) 占用至少 15 字节。

select inet_aton('192.168.2.12');
select inet_ntoa(3232236044);

Java 保存字符串ip 转 int 类型

public static long ipToLong(String addr)
{
    String[] addrArray = addr.split("\\.");
    long num = 0;
    for (int i = 0; i < addrArray.length; i++)
    {
        int power = 3 - i;
        num += ((Integer.parseInt(addrArray[i]) % 256 * Math.pow(256, power)));
    }
    return num;
}
public static String longToIp(long i){
    return ((i >> 24) & 0xFF) + "." +
           ((i >> 16) & 0xFF) + "." +
           ((i >> 8) & 0xFF) + "." +
           (i & 0xFF);
}
  • 【建议】不推荐使用 enum,set。 因为它们浪费空间,且枚举值写死了,变更不方便。推荐使用 tinyint 或 smallint。

  • 【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。建议和 PM、RD 沟通,是否真的需要这么大字段。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 以分为单位存储,最大数值约 4290 万,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】文本数据尽量用 varchar 存储。因为 varchar 是变长存储,比 char 更省空间。MySQL server 层规定一行所有文本最多存 65535 字节,因此在 utf8 字符集下最多存 21844 个字符,超过会自动转换为 mediumtext 字段。而 text 在 utf8 字符集下最多存 21844 个字符,mediumtext 最多存 2^24/3 个字符,longtext 最多存 2^32 个字符。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。

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 uk_ 开头,普通索引以 ix_ 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 和 MyISAM 存储引擎表,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 user_id 的区分度可由 select count(distinct user_id) 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,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。

  • 【建议】如果选择性超过 20%,那么全表扫描比使用索引性能更优,即没有设置索引的必要。

分库分表、分区表

  • 【强制】分区表的分区字段(partition-key)必须有索引,或者是组合索引的首列。

  • 【强制】单个分区表中的分区(包括子分区)个数不能超过 1024。

  • 【强制】上线前 RD 或者 DBA 必须指定分区表的创建、清理策略。

  • 【强制】访问分区表的 SQL 必须包含分区键。

  • 【建议】单个分区文件不超过 2G,总大小不超过 50G。建议总分区数不超过 20 个。

  • 【强制】对于分区表执行 alter table 操作,必须在业务低峰期执行。

  • 【强制】采用分库策略的,库的数量不能超过 1024。

  • 【强制】采用分表策略的,表的数量不能超过 4096。

  • 【建议】单个分表不超过 500W 行,ibd 文件大小不超过 2G,这样才能让数据分布式变得性能更佳。

  • 【建议】水平分表尽量用取模方式,日志、报表类数据建议采用日期进行分表。

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 utf8 或 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 utf8。

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。

  • 【建议】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,因此上线前 RD 或者 DBA 必须建立表数据清理或归档方案。

  • 【建议】在应用程序设计阶段,RD 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 Memcached 或 Redis),加快访问速度,降低 MySQL 压力。

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
(
    `id`            bigint(11) not null auto_increment,
    `user_id`       bigint(11) not null comment '用户 ID',
    `username`      varchar(45) not null comment '登录名',
    `email`         varchar(30) not null comment '邮箱',
    `nickname`      varchar(45) not null comment '昵称',
    `avatar`        int(11) not null comment '头像',
    `birthday`      date not null comment '生日',
    `gender`        tinyint(4) default '0' comment '性别',
    `intro`         varchar(150) default null comment '简介',
    `resume_url`    varchar(300) not null comment '简历存放地址',
    `register_ip`   int not null comment '用户注册时的源 IP',
    `review_status` tinyint not null comment '审核状态,1-通过,2-审核中,3-未通过,4-尚未提交审核',
    `create_time`   timestamp not null comment '记录创建的时间',
    `update_time`   timestamp not null comment '资料修改的时间',
    primary key (`id`),
    unique key `idx_user_id` (`user_id`),
    key `idx_username`(`username`),
    key `idx_create_time`(`create_time`, `review_status`)
)
engine = InnoDB
default charset = utf8
comment = '用户基本信息';

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。

  • 【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 user_id 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。

  • 【强制】事务涉及的表必须全部是 InnoDB 表。否则一旦失败不会全部回滚,且易造成主从库同步终端。

  • 【强制】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,否则无法利用索引。

  • 【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,必须有其它等值或范围查询条件,否则无法利用索引。

  • 【建议】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, key(a), key(b)。

  • 【建议】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;。

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 其它表。

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】尽量把一些典型外部调用移出事务,如调用 Web Service,访问文件存储等,从而避免事务过长。

  • 【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。

排序和分组

  • 【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。

  • 【建议】order by、group by、distinct 这些 SQL 尽量利用索引直接检索出排序好的数据。如 where a = 1 order by 可以利用 key(a, b)。

  • 【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。

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】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 …。

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