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,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。
注意: POJO类中的任何布尔类型的变量,都不要加is前缀,所以,需要在设置 从is_xxx到Xxx的映射关系。数据库表示是与否的值,使用tinyint类型,坚持is_xxx的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。
正例: 表达逻辑删除的字段名is_deleted,1 表示删除,0 表示未删除。
【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。
说明: MySQL在Windows下不区分大小写,但在Linux下默认是区分大小写。因此,数据库名、表名、字段名,都不允许出现任何大写字母,避免节外生枝。
正例: aliyun_admin,rdc_config,level3_name
反例:AliyunAdmin,rdcConfig,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】 禁止保留字,如desc、range、match、delayed等,请参考MySQL官方保留字。
【强制】 主键索引名为pk_字段名;唯一索引名为uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明: pk_ 即 primary key; uk_ 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】 如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型。
【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, gmt_create, gmt_modified。
说明: 其中id必为主键,类型为bigintunsigned、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified 的类型均为 datetime 类型,前者现在时表示主动创建,后者过去分词表示被动更新。
【推荐】 表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
正例: alipay_task / force_project / trade_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,以提高查询性能,但必须考虑数据一致。
冗余字段应遵循:
不是频繁修改的字段。
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: 如下表,其中无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。
对象 年龄区间 类型 字节 表示范围
人 150岁之内 tinyint unsigned 1 无符号值:0 到 255
龟 数百岁 smallint unsigned 2 无符号值:0 到 65535
恐龙化石 数千万年 int unsigned 4 无符号值:0 到约 42.9 亿
太阳 约50亿年 bigint unsigned 8 无符号值:0 到约 10 的 19 次方
索引规约
【强制】 业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,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,数据类型必须绝对一致;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即可。
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。
【推荐】 利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。 *
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分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只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:SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
【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。
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
说明:
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。
ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
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=? ,如果 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时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列,即索引 idx_d_c。
【推荐】 防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。
【参考】 创建索引时避免有如下极端误解:
宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
抵制唯一索引。认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
SQL语句
【强制】 不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(),count()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 之外的不重复行数,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:SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;
【强制】 使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
说明: NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
NULL<>NULL 的返回结果是NULL,而不是false。
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: 以学生和成绩的关系为例,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,即为级联更新。
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(特别是删除、修改记录操作)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】 如果有国际化需要,所有的字符存储与表示,均以 utf-8 编码,注意字符统计函数的区别。
说明:
SELECT LENGTH(“轻松工作”); 返回为12
SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”); 返回为4
如果需要存储表情,那么选择 utf8mb4 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。
ORM映射
【强制】 在表查询中,一律不要使用 * 作为查询的字段列表,需要哪些字段必须明确写明。
说明:
增加查询分析器解析成本。
增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
无用字段增加网络消耗,尤其是 text 类型的字段。
【强制】 POJO 类的布尔属性不能加 is,而数据库字段必须加 is_,要求在 resultMap 中进行字段与属性之间的映射。
说明: 参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定,在中增加映射,是必须的。 在MyBatis Generator生成的代码中,需要进行对应的修改。
【强制】 不要用 resultClass 当返回参数,即使所有类属性名与数据库字段一一对应,也需要定义;反过来,每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。
说明: 配置映射关系,使字段与 DO 类解耦,方便维护。
【强制】 sql.xml 配置参数使用:#{},#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。
【强制】 iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。
说明: 其实现方式是在数据库取到 statementName 对应的 SQL 语句的所有记录,再通过 subList取 start,size 的子集合。
正例:
1
2
3
Map< String, Object> map = new HashMap<>();
map.put(“start”, start);
map.put(“size”, size);
【强制】 不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。
说明: resultClass=”Hashtable”,会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控。
【强制】 更新数据表记录时,必须同时更新记录对应的 gmt_modified 字段值为当前时间。
【推荐】 不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类,不管是不是自己的目标更新字段,都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。
执行 SQL 时,不要更新无改动的字段,一是易出错;二是效率低;三是增加 binlog 存储。
【参考】 @Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS,另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案,包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
【参考】 中的 compareValue 是与属性值对比的常量,一般是数字,表示相等时带上此条件;表示不为空且不为 null 时执行;表示不为 null 值时执行。