MySQL 数据库规范

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。

  • 优势：
    • 开源： MySQL是一个开源数据库，意味着它是免费的，并且用户可以访问和修改源代码。
    • 易于使用： MySQL以易用性著称，安装和配置相对简单。
    • 高性能： 对于读操作密集型的应用，MySQL表现出色，尤其是在使用InnoDB存储引擎时。
    • 可扩展性： MySQL支持分布式数据库，允许系统随着数据量的增长而扩展。
    • 成本低： 由于它是开源的，因此对于小企业和个人项目来说，成本较低。
  • 劣势：
    • 事务处理： 虽然InnoDB存储引擎提供了事务支持，但与Oracle和SQL Server相比，MySQL在复杂的事务处理和高并发写操作方面可能不如它们。
    • 高级功能： 与Oracle和SQL Server相比，MySQL可能缺乏一些高级功能，如高级复制、存储过程和触发器的某些特性。
    • 企业支持： 虽然MySQL有社区支持，但Oracle和SQL Server提供更全面的企业级支持。

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(Research and Development 研发)、QA(Quality Assurance 质量保证)、OP(Operations 运维) 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】、【推荐】 【参考】 四个级别进行标注，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，会强制打回要求修改。
  • 推荐 MySql8.0 之后的版本。

2.1.1 一般命名规则

  1. 【强制】使用小写(c#应用系统表字段除外，其余库名、表名应小写)，有助于提高打字速度，避免因大小写敏感而导致的错误。
  2. 【强制】没有空格，单词之间使用下划线：_ 代替。(c#应用系统表字段除外)
  3. 【强制】名称中没有数字，只有英文字母。
  4. 【强制】有效的可理解的名称。
  5. 【强制】名称应该是自我解释的。
  6. 【强制】名称不应超过 32 个字符。
  7. 【强制】避免使用前缀。
  8. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。 正例:health_user / trade_config

2.1.2 库

    1. 【强制】全部遵守以上 2.1.1 一般命名规则。
    1. 【强制】使用单数，符合表达习惯。
    1. 【强制】库名与应用名称尽量一致。如 health
    1. 【强制】一般分库名称命名格式是库名_编号，编号从 0 开始递增，比如 health_001，以时间进行分库的名称格式是库名_时间。
    1. 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集 Character set，并且字符集只能是 utf8 或者 utf8mb4 ，推荐 utf8mb4。 创建数据库 SQL 举例：
create database db_name default character set utf8mb4;

utf8、utf8mb4 区别：

  • utf8：
    • utf8是MySQL中早期对UTF-8编码的实现，它使用最多3个字节来表示一个字符。
    • 然而，utf8在MySQL中并不完全符合UTF-8的标准，因为它不兼容UTF-8的4字节字符，例如一些较新的表情符号（emoji）和一些不常用的汉字。
    • utf8是MySQL的默认字符集之一，但由于其不完整性，它可能不适用于需要存储所有UTF-8字符的应用。
  • utf8mb4：
    • utf8mb4是MySQL中对UTF-8编码的完整实现，它使用1到4个字节来表示一个字符。
    • utf8mb4可以表示所有UTF-8字符，包括那些需要4个字节的字符。
    • 由于utf8mb4能够存储任何UTF-8字符，它被认为是更加健壮和兼容的字符集，特别是对于国际化和多语言应用。

utf8mb4是utf8的超集，它能够存储任何utf8能存储的字符，以及更多，包括表情符号和其他多字节字符。utf8mb4相比于utf8需要更多的存储空间，因为它可能>使用更多的字节来存储每个字符。这可能会对性能和存储需求产生影响。但是，随着存储成本的降低和性能的提升，这种影响已经大大减少，因此 【推荐使用utf8mb4】 以确保最大程度的兼容性和完整性。

    1. 【强制】创建数据库时必须显式指定排序方式 Collation,推荐 utf8mb4_0900_ai_ci

utf8mb4_0900_ai_ci、utf8mb4_general_ci区别:

  • utf8mb4_0900_ai_ci：
    • 这个校对规则是MySQL 8.0及以后版本中引入的，它基于Unicode 9.0的排序算法。
    • ai 表示“accent-insensitive”，即不区分重音。这意味着重音字符在排序时会视为相同。
    • ci 表示“case-insensitive”，即不区分大小写。这意味着大写和小写字母在排序时会视为相同。
    • 这个校对规则试图提供一个更加“智能”的排序方式，它考虑了不同语言的排序规则，并尝试提供更加自然的排序顺序。
  • utf8mb4_general_ci：
    • 这个校对规则是一个旧的校对规则，它使用一个简化的比较算法，通常基于ISO 8859-1字符集的排序规则。
    • general 表示它是一个通用的校对规则，适用于大多数语言。
    • ci 表示不区分大小写。
    • 这个校对规则的排序结果可能不如utf8mb4_0900_ai_ci自然，特别是在处理某些语言的特殊字符时。

总的来说，utf8mb4_0900_ai_ci 提供了一个更加现代和全面的排序规则，它更加符合国际化和多语言环境的需求。如果你的应用程序需要处理多种语言的数据，>并且需要自然的排序顺序，【那么使用utf8mb4_0900_ai_ci可能是一个更好的选择。】 然而，如果你已经有一个使用utf8mb4_general_ci的系统，并且不希望改变现有的排序行为，那么可能需要继续使用这个校对规则。

2.1.3 表

    1. 【强制】全部遵守以上 2.1.1 一般命名规则。
    1. 【强制】使用单数，符合表达习惯。
    1. 【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。
    1. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为 utf8 或 utf8mb4。
    1. 【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。
    1. 【强制】建表必须有注释 comment。
    1. 【强制】关于主键：
    • (1) 命名为 id，类型必为 unsigned bigint ，且为 auto_increment，单表时自增、步长为1；
    • (2) 标识表里每一行主体的字段不要设为主键，推荐设为其它字段如 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。
    1. 【强制】每个表必须要有 创建人creator，创建时间create_time，修改人modifier,修改时间 modify_time，是否删除is_deleted五个字段，便于排查问题。
    1. 【推荐】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。
    1. 【推荐】推荐对表里的 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。用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。
    1. 【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。

例如: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。

    1. 【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。
    1. 【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。
    1. 【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2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。

2.1.4 字段

    1. 【强制】遵守以上全部2.1.1 一般命名规则。
    1. 【推荐】尽可能选择短的或一两个单词。
    1. 【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。
    1. 【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。
    1. 【推荐】避免使用缩写或基于首字母缩写词的名称。

2.1.5 类型规范

  • 【强制】表中的自增列（auto_increment 属性），推荐使用 bigint unsigned 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。
  • 【推荐】业务中选择性很少的状态 status、类型 type 等字段推荐使用 tinyint unsigned，类型节省存储空间，禁止使用 枚举 类型,注释必须清晰地说明每个枚举的含义，以及是否多选等
  • 【强制】表示boolean类型的都使用TINYINT(1),因为mysql本身是没有boolean类型的，在自动生成代码的时候，DO对象的字段就是boolean类型，例如 is_delete;其余所有时候都使用TINYINT(4)

TINYINT(4),这个括号里面的数值并不是表示使用多大空间存储，而是最大显示宽度，并且只有字段指定zerofill时有用，没有zerofill，(m)就是无用的,例如id BIGINT ZEROFILL NOT NULL,所以建表时就使用默认就好了，不需要加括号了，除非有特殊需求，例如TINYINT(1)代表boolean类型。 TINYINT(1)，TINYINT(4)都是存储一个字节，并不会因为括号里的数字改变。例如TINYINT(4)存储22则会显示0022，因为最大宽度为4，达不到的情况下用0来补充。

  • 【推荐】Blob 和 Text 类型所存储的数据量大，删除和修改操作容易在数 据表里产生大量的碎片，避免使用 Blob 或 Text 类型

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。推荐和 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。

  • 【强制】小数类型（分数/金额等）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。

  • 【推荐】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。一般推荐用 varchar 类型，字符数不要超过 2700。

  • 【强制】时间字段使用时间日期类型，不要使用字符串类型存储，日期使用DATE类型，年使用YEAR类型，日期时间使用DATETIME

  • 【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。

    类型（同义词）存储长度(BYTES)最小值(SIGNED/UNSIGNED)最大值(SIGNED/UNSIGNED)
    整形数字
    TINYINT1-128/0127/255
    SMALLINT2-32,768/032767/65,535
    MEDIUMINT3-8,388,608/08388607/16,777,215/
    INT(INTEGER)4-2,14,7483,648/02147483647/4,294,967,295/
    BIGINT8-2^63/02^63-1/2^64-1
    小数支持
    FLOAT[(M[,D])]4 or 8-
    DOUBLE[(M[,D])]
    (REAL, DOUBLE PRECISION)    		8-
    时间类型
    DATETIME81001-01-01 00:00:009999-12-31 23:59:59
    DATE31001-01-019999-12-31
    TIME300:00:0023:59:59
    YEAR110019999
    TIMESTAMP41970-01-01 00:00:00

2.1.6 索引规范

  • 【强制】InnoDB 表必须主键为 bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT，且主键值禁止被更新。
  • 【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。

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。

  • 【推荐】主键的名称以 pk_ 开头，唯一键以 uk_ 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。

说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。

  • 【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。

即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

  • 【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】单列过多重复的值，如枚举、状态、类型等类似的列禁止建立索引。
  • 【强制】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
  • 【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:主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，用explain的结果，extra列会出现:using index。

  • 【推荐】单个表上的索引个数不能超过 7 个。
  • 【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。

即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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。
  • 【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。

  • 【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】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。深翻页问题

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。

例如：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。

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。
  • 总结
 • 索引占磁盘空间，不要重复的索引，尽量短  
    • 只给常用的查询条件加索引  
    • 过滤性高的列建索引，取值范围固定的列不建索引 
    • 唯一的记录添加唯一索引  
    • 频繁更新的列不要建索引  
    • 不要对索引列运算  
    • 同样过滤效果下，保持索引长度最小  
    • 合理利用组合索引，注意索引字段先后顺序  
    • 多列组合索引，过滤性高的字段最前  
    • order by 字段建立索引，避免 filesort  
    • 组合索引，不同的排序顺序不能使用索引  
    • <>!=无法使用索引

2.1.7 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. 【推荐】单个分区文件不超过 2G，总大小不超过 50G。推荐总分区数不超过 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. 【推荐】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. 【推荐】水平分表尽量用取模方式，日志、报表类数据推荐采用日期进行分表。

2.1.8 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 utf8 或 utf8mb4。
  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。

2.1.9 程序层 DAO 设计推荐

  1. 【推荐】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. 【推荐】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. 【推荐】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. 【推荐】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. 【推荐】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. 【推荐】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，推荐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. 【推荐】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，因此推荐更新类 SQL 尽量基于主键去更新。
  8. 【推荐】业务逻辑之间加锁顺序尽量保持一致，否则会导致死锁。
  9. 【推荐】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。

2.1.10 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', 
    `creator`       varchar(50) not null comment '创建人', 
    `create_time`   datetime not null comment '创建的时间', 
    `modifier`      varchar(50)  null comment '修改人', 
    `modify_time`   datetime null comment '修改的时间', 
    `is_deleted`    tinyint(1) default 0 comment '是否删除', 
    
    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';

2.2 SQL规范

2.2.1 DML 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。

count(*)会统计值为 NULL 的行(所有的列为 NULL 也会统计)，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，

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col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(Null Pointer Exception，这里指的的应用程序的NEP不是数据的NPE，数据库没有NPE问题，NULL对于数据库来说是一个正常的值) 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】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。也就是所谓的先查后改/删
  • 【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，版本控制困难，测试困难。
  • 【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。
  • 【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】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。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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。
  • 【强制】写入和事务发往主库，只读 SQL 发往从库。
  • 【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。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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;。
  • 总结

提示

• 能够快速缩小结果集的 WHERE 条件写在前面，如果有恒量条 件，也尽量放在前面 ，例如 where 1=1
• 避免使用 GROUP BY、DISTINCT 等语句的使用，避免联表查 询和子查询 • 能够使用索引的字段尽量进行有效的合理排列
• 针对索引字段使用 >, >=, =, <, <=, IF NULL 和 BETWEEN 将会 使用索引，如果对某个索引字段进行 LIKE 查询，使用 LIKE ‘%abc%’ 不能使用索引，使用 LIKE ‘abc%’ >将能够使用索引
• 如果在 SQL 里使用了 MySQL部分自带函数，索引将失效 • 避免直接使用 select *,只取需要的字段，增加使用覆盖索引使用的可能
• 对于大数据量的查询，尽量避免在 SQL 语句中使用 order by 字 句 • 连表查询的情况下，要确保关联条件的数据类型一致，避免嵌 套子查询
• 对于连续的数值，使用 between 代替 in
• where 语句中尽量不要使用 CASE 条件
• 当只要一行数据时使用 LIMIT 1

2.2.2 多表连接

  • 【强制】禁止在业务的更新类 SQL 语句中使用 join，比如 update t1 join t2 …。
  • 【推荐】不推荐使用子查询，推荐将子查询 SQL 拆开结合程序多次查询，或使用 join 来代替子查询。
  • 【推荐】线上环境，多表 join 不要超过 3 个表。
  • 【推荐】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 …。
  • 【推荐】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。

2.2.3 事务

  • 【推荐】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，一般推荐值 1-3 秒。
  • 【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。线上推荐事务隔离级别为 repeatable-read。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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

  • 【推荐】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。
  • 【推荐】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)。
  • 【推荐】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 会比较慢。

2.2.5 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。推荐加上 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。

说明： INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES (1, 'john_doe', 'john@example.com') ON DUPLICATE KEY UPDATE username = VALUES(username), email = VALUES(email);

在这个例子中，我们尝试插入一个新用户。如果user_id已经存在（因为user_id是主键或有一个唯一索引），则ON DUPLICATE KEY UPDATE子句会更新该行的username和email字段。 注意，VALUES(username)和VALUES(email)是MySQL的特殊语法，它们指的是INSERT语句中对应字段的值，而不是已经存在于表中行的值。

  • 【强制】禁止联表更新语句，如 update t1, t2 where t1.id = t2.id …。
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Contributors: heyuan