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某大佬整理的MySQL数据库设计规范,值得收藏

概述

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。无意中从github上看到一个大佬的MySQL数据库设计规范,顺便在这里分享一下。

1. 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。

2. 设计规范

2.1 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。

2.1.1 库名

  1. 【强制】库的名称必须控制在32个字符以内,相关模块的表名与表名之间尽量提现join的关系,如user表和user_login表。
  2. 【强制】库的名称格式:业务系统名称_子系统名,同一模块使用的表名尽量使用统一前缀。
  3. 【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 wenda_001以时间进行分库的名称格式是“库通配名_时间”
  4. 【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 db1 default character set utf8;

2.1.2 表结构

  1. 【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内,表名只能使用字母、数字和下划线,一律小写。
  2. 【强制】表名要求模块名强相关,如师资系统采用”sz”作为前缀,渠道系统采用”qd”作为前缀等。
  3. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。
  4. 【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。而这是其他大多数存储引擎不具备的,因此首推InnoDB。
  5. 【强制】建表必须有comment
  6. 【建议】建表时关于主键:(1)强制要求主键为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,建议设为其他字段如 user_idorder_id等,并建立unique key索引(可参考 cdb.teacher表设计)。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。
  7. 【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,便于查问题。
  8. 【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。
  9. 【建议】建议对表里的 blobtext等大字段,垂直拆分到其他表里,仅在需要读这些对象的时候才去select。
  10. 【建议】反范式设计:把经常需要join查询的字段,在其他表里冗余一份。如 user_name属性在 user_accountuser_login_log等表里冗余一份,减少join查询。
  11. 【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。
  12. 【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。

2.1.3 列数据类型优化

  1. 【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 -2147483648~2147483647(大约21亿左右),溢出后会导致报错。
  2. 【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。
  3. 【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。一旦表数据行数到了1亿,那么要多用1.1G存储空间。SQL: select inet_aton('192.168.2.12'); select inet_ntoa(3232236044); PHP: ip2long(‘192.168.2.12’); long2ip(3530427185);
  4. 【建议】不推荐使用 enumset。因为它们浪费空间,且枚举值写死了,变更不方便。推荐使用 tinyintsmallint
  5. 【建议】不推荐使用 blobtext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 pageoverflow-page都会加载。
  6. 【建议】存储金钱的字段,建议用 int,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。
  7. 【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。
  8. 【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 00:00:012038-01-01 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()from_unixtime()来进行转换。

2.1.4 索引设计

  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. 【建议】主键的名称以“ pk_”开头,唯一键以“ uk_”或“ uq_”开头,普通索引以“ idx_”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。
  3. 【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。
  4. 【强制】单个索引中每个索引记录的长度不能超过64KB。
  5. 【建议】单个表上的索引个数不能超过7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。如列 userid的区分度可由 select count(distinct userid)计算出来。
  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。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。

2.1.5 分库分表、分区表

  1. 【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。
  2. 【强制】单个分区表中的分区(包括子分区)个数不能超过1024。
  3. 【强制】上线前RD或者DBA必须指定分区表的创建、清理策略。
  4. 【强制】访问分区表的SQL必须包含分区键。
  5. 【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。
  6. 【强制】对于分区表执行 alter table操作,必须在业务低峰期执行。
  7. 【强制】采用分库策略的,库的数量不能超过1024
  8. 【强制】采用分表策略的,表的数量不能超过4096
  9. 【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。
  10. 【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。

2.1.6 字符集

  1. 【强制】数据库本身库、表、列所有字符集必须保持一致,为 utf8utf8mb4
  2. 【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

2.1.7 程序层DAO设计建议

  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【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。
  8. 【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。
  9. 【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mecache或redis),加快访问速度,降低MySQL压力。

2.1.8 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 '真实姓名',
  `email` varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘用户邮箱’,
  `nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
  `avatar` int(11) NOT NULL COMMENT '头像',
  `birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
  `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 COMMENT ‘用户记录创建的时间’,
  `update_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户资料修改的时间’,
  `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 `idx_user_id` (`user_id`),
  KEY `idx_username`(`username`),
  KEY `idx_create_time`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息';

2.2 SQL编写

2.2.1 DML语句

  1. 【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。且表字段一旦更新,但model层没有来得及更新的话,系统会报错。
  2. 【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。
  3. 【建议】 insert into…values(XX),(XX),(XX)…。这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很很快,但会引起主从同步延迟。
  4. 【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。
  5. 【建议】in值列表限制在500以内。例如 select… where userid 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。
  6. 【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。
  7. 【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。
  8. 【强制】写入和事务发往主库,只读SQL发往从库。
  9. 【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。
  10. 【强制】生产环境禁止使用 hint,如 sql_no_cacheforce indexignore keystraight 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!
  11. 【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。
  12. 【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。
  13. 【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。
  14. 【强制】WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找,必须有其他等值或范围查询条件,否则无法利用索引。
  15. 【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'where user_id+2=10023
  16. 【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)
  17. 【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;

2.2.2 多表连接

  1. 【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。
  2. 【强制】禁止在业务的更新类SQL语句中使用join,比如 update t1 join t2…
  3. 【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。
  4. 【建议】线上环境,多表join不要超过3个表。
  5. 【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 …
  6. 【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其他表。

2.2.3 事务

  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【建议】尽量把一些典型外部调用移出事务,如调用webservice,访问文件存储等,从而避免事务过长。
  8. 【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。

2.2.4 排序和分组

  1. 【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 bygroup bydistinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
  2. 【建议】 order bygroup bydistinct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)
  3. 【建议】包含了 order bygroup bydistinct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。

2.2.5 线上禁止使用的SQL语句

  1. 【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
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。
  5. 【强制】禁止联表更新语句,如 update t1,t2 where t1.id=t2.id…

来源:https://github.com/jly8866/archer/blob/master/src/docs/mysql_db_design_guide.md










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