建表规约

• 表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 命名,数据类型是 unsigned tinyint(1-是,0-否)

• 任何字段如果是非负数,必须是 unsigned

• POJO 类中的任何布尔型变量,都不要加 is 前缀

• 需要在< resultMap >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取值含义和取值范围

• 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

• MySQL 在 windows 下不区分大小写,但在 Linux 下默认是区分大小写的

• 因此,数据库名,表名,字段名,都不允许出现任何大写字母

• 表名不使用复数名词

• 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

• 对于 DAO 类名也是单数形式,符合表达习惯

• 禁止使用 MySQL 的官方保留字命名:

• desc

• range

• match

• delayed

• 索引命名:

• pk_字段名: 主键 primary key 索引

• uk_字段名: 唯一 unique key 索引名

• idx_字段名: 普通 index 索引名

• 小数类型为 decimal, 禁止使用 float,double

• float 和 double 在存储的时候,存在精度损失的问题,很可能在值比较时,得到不正确的结果

• 如果存储的数据范围超过 decimal 的范围,建议将数据拆分成整数和小数分开存储

• 如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型

• varchar 是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过 5000

• 如果长度大于此值,定义字符串类型为 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

• 表必备的三个字段:

• id: 主键,类型为 bigint,unsigned,单表时自增,步长为 1

• gmt_create: 类型为 datetime,现在时表示主动创建

• gmt_modified 类型为 datetime,过去分词表示被动更新

• 表的命名最好加上[业务名称_表的作用]

• 库名与应用名称尽量一致

• 如果修改字段含义或者对字段的表示状态追加时,需要及时更新字段注释

• 字段允许适当冗余以提高查询性能,但必须考虑数据一致.冗余的字段应遵循:

• 不是频繁修改的字段

• 不是 varchar 超长字段,更不能是 text 字段

• 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

• 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

• 如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,不要在创建表时就分库分表

• 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

索引规约

• 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

• 索引不会影响 insert 的速度,这个速度可以忽略,但提高查找速度是明显的

• 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,必然有脏数据产生

• 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

• 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

• 索引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

• 页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要要使用搜索引擎来解决

• 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,无法使用此索引

• 如果有 order by 的场景,要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

where a=? and b=? order by c;索引: a_b_c

要是在索引中有范围查找,那么索引有序性就无法利用(WHERE a>10 ORDER BY b; 索引:a_b 无法排序)

• 利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表

• 比如一本书需要知道第 11 章是什么标题,只需要目录浏览一下就更好,这个目录就起到覆盖索引的作用

• 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效果

• 用 explain 的结果,extra 列会出现: using index

• 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景:

• MySQL 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

• 当 offset 特别大的时候,效率就非常低下,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

• 先快速定位需要获取的 id 字段,然后再关联:

SELECT a.* FROM table1 a,(select id from table1 where condition LIMIT 100000,20) b where a.id=b.id

• SQL 性能优化的目标: 至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,最好是 consts 级别

• 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: 指对索引进行范围检索

• 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 range 还低,但比全表扫描要好的多

• 建立组合索引的时候,区分度最高的在最左边

• 如果 where a=? and b=?;如果 a 列几乎接近于唯一值,只需要单建 idx_a 索引即可

• 存在非等号和等号混合时,在建立索引时,等号条件列前置

• 比如 where c>? and d=?; 即使 c 的区分度更高,也必须要将 d 放在索引的最前列,即索引 idx_d_c

• 要注意防止因为字段类型不同造成隐式转换,导致索引失效

• 创建索引有以下错误的观点:

• 认为一个查询就需要建一个索引

• 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,认为业务的唯一性需要在应用层通过"先查后插"的方式解决

SQL 语句规约

• 不要使用 count(列名) 或 count(常量) 来代替 count(*), **count(*)**是 SQL92 定义的标准统计行数的方法 ,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关

• count(*) 会统计只为 NULL 的行

• count(distinct col) 计算该列出 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 0

• 当某一列的值全是 NULL 时, count(NULL)的返回结果为 0,但 sum(col)返回结果为 NULL, 因此使用 sum 要注意 NPE 问题

• 使用以下方式来规避 sum 的 NPE 问题:

SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM TABLE;

• 使用 ISNULL 来判断是否为 NULL 值

• 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

• 在代码中写分页逻辑时,若 count 为 0 应直接返回,避免执行后面的分页语句

• 不得使用外键与级联,一切外间的概念必须在应用层解决

• 比如学生和成绩的关系:

• 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

• 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

• 数据订正(数据删除,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

• in 操作能避免就避免,若实在避免不了,需要仔细评估 in 后面集合元素数量,控制在 1000 个之内

• 如果有国际化需要,所有的字符存储与表示,都要以 UTF-8 编码

• 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,所以不要使用 TRUNCATE 语句

ORM 映射规约

• 在表查询中,一律不要使用 * 作为查询字段列表,需要哪些字段必须明确写明

• 增加查询分析器的解析成本

• 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 类型字段

• 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

• 定义 POJO 类以及数据库字段定义规定,在<resultMap>中增加映射,是必须的

• 在 MyBatis Generator 生成的代码中,需要进行对于的修改

• 不要使用 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,每一个表一定有一个 POJO 类对应

• 配置映射关系,使字段与 DAO 类解耦,方面维护

• Sql.xml 配置参数使用 #{ } 或者 #param#. 不允许使用 ${ }, 这种方式容易出现 SQL 注入

• 不要使用 iBATIS 自带的 queryForList(String statementName, int start, int size)

• 这个方法的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

• 不允许直接使用 HashMap 与 HashTable 作为查询结果集的输出

• resultClass="HashTable",会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控

• 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

• 不要写一个大而全的数据更新接口:

• 不要传入一个 POJO 类进行更新

• 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

• @Transactional 事务不要滥用:

• 事务会影响数据库的 QPS

• 使用事务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

• < isEqual > 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

• < isNotEmpty > 表示不为空且不为 null 时执行

• < isNotNull > 表示不为 null 时执行