MySQL 数据库最佳实践

建表规约

强制的规约清单

  1. 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。
  2. 小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 double。
    说明:在存储的时候,float 和 double 都存在精度损失的问题,很可能在比较值的时候,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并分开存储。
  3. 如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型。
  4. 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。
  5. 表必备三字段:id, create_time, update_time。
    说明:其中 id 必为主键,类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型,前者现在时表示主动式创建,后者过去分词表示被动式更新。

推荐的规约清单

  1. 表的命名最好是遵循“业务名称_表的作用”。
    正例:alipay_task / force_project / trade_config
  2. 库名与应用名称尽量一致。
  3. 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:
    1) 不是频繁修改的字段。
    2) 不是唯一索引的字段。
    3) 不是 varchar 超长字段,更不能是 text 字段。
    正例:各业务线经常冗余存储商品名称,避免查询时需要调用 IC 服务获取。
  4. 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。

参考的规约清单

  1. 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:无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。

索引规约

强制的规约清单

  1. 业务上具有唯一特性的字段,即使是组合字段,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。
  2. 超过三个表禁止 join。需要 join 的字段,数据类型保持绝对一致;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。
  3. 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。
    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。
  4. 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。

推荐的规约清单

  1. 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:索引如果存在范围查询,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。
  2. 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。
  3. 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 t1.* FROM 表 1 as t1, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where t1.id=t2.id
  4. 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:
    (1)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。
    (2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
    (3)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。
  5. 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 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,即建立组合索引 idx_d_c。
  6. 防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。

参考的规约清单

  1. 创建索引时避免有如下极端误解
    1) 索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
    2) 吝啬索引的创建。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
    3) 抵制惟一索引。认为惟一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

SQL 语句

强制的规约清单

  1. 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
  2. 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。
  3. 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 IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;
  4. 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
    (1) NULL<>NULL 的返回结果是 NULL,而不是 false。
    (2) NULL=NULL 的返回结果是 NULL,而不是 true。
    (3) NULL<>1 的返回结果是 NULL,而不是 true。
    反例:在 SQL 语句中,如果在 null 前换行,影响可读性。select * from table where column1 is null and column3 is not null; 而`ISNULL(column)`是一个整体,简洁易懂。从性能数据上分析,`ISNULL(column)` 执行效率更快一些。
  5. 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:(概念解释)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。
  6. 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。

推荐的规约清单

  1. 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。