MySQL數據庫規范有哪些

MySQL數據庫規范有哪些，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

一、數據庫命令規范

•  所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割

•  所有數據庫對象名稱禁止使用MySQL保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）

•  數據庫對象的命名要能做到見名識意，并且最后不要超過32個字符

•  臨時庫表必須以tmp_為前綴并以日期為后綴，備份表必須以bak_為前綴并以日期(時間戳)為后綴

•  所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致（一般作為關聯列，如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換，會造成列上的索 引失效，導致查詢效率降低）

二、數據庫基本設計規范

1. 所有表必須使用Innodb存儲引擎

沒有特殊要求（即Innodb無法滿足的功能如：列存儲，存儲空間數據等）的情況下，所有表必須使用Innodb存儲引擎（MySQL5.5之前默認使用Myisam，5.6以后默認的為Innodb）Innodb 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高并發下性能更好

2. 數據庫和表的字符集統一使用UTF8

兼容性更好，統一字符集可以避免由于字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效

3. 所有表和字段都需要添加注釋

使用comment從句添加表和列的備注 從一開始就進行數據字典的維護

4. 盡量控制單表數據量的大小，建議控制在500萬以內

500萬并不是MySQL數據庫的限制，過大會造成修改表結構，備份，恢復都會有很大的問題

可以用歷史數據歸檔（應用于日志數據），分庫分表（應用于業務數據）等手段來控制數據量大小

5. 謹慎使用MySQL分區表

分區表在物理上表現為多個文件，在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分區鍵，跨分區查詢效率可能更低 建議采用物理分表的方式管理大數據

6. 盡量做到冷熱數據分離，減小表的寬度

MySQL限制每個表最多存儲4096列，并且每一行數據的大小不能超過65535字節 減少磁盤IO,保證熱數據的內存緩存命中率（表越寬，把表裝載進內存緩沖池時所占用的內存也就越大,也會消耗更多的IO） 更有效的利用緩存，避免讀入無用的冷數據 經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）

7. 禁止在表中建立預留字段

預留字段的命名很難做到見名識義 預留字段無法確認存儲的數據類型，所以無法選擇合適的類型 對預留字段類型的修改，會對表進行鎖定

8. 禁止在數據庫中存儲圖片，文件等大的二進制數據

通常文件很大，會短時間內造成數據量快速增長，數據庫進行數據庫讀取時，通常會進行大量的隨機IO操作，文件很大時，IO操作很耗時 通常存儲于文件服務器，數據庫只存儲文件地址信息

9. 禁止在線上做數據庫壓力測試

10. 禁止從開發環境，測試環境直接連接生成環境數據庫

三、數據庫字段設計規范

1. 優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型

•  原因

列的字段越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的IO次數也就越多， 索引的性能也就越差

•  方法

1）將字符串轉換成數字類型存儲，如：將IP地址轉換成整型數據。

MySQL提供了兩個方法來處理ip地址：

插入數據前，先用inet_aton把ip地址轉為整型，可以節省空間。顯示數據時，使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。

2）對于非負型的數據（如自增ID、整型IP）來說，要優先使用無符號整型來存儲

因為：無符號相對于有符號可以多出一倍的存儲空間

VARCHAR(N)中的N代表的是字符數，而不是字節數

使用UTF8存儲255個漢字 Varchar(255)=765個字節。過大的長度會消耗更多的內存

2. 避免使用TEXT、BLOB數據類型，最常見的TEXT類型可以存儲64k的數據

建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中

MySQL內存臨時表不支持TEXT、BLOB這樣的大數據類型，如果查詢中包含這樣的數據，在排序等操作時，就不能使用內存臨時表，必須使用磁盤臨時表進行。

而且對于這種數據，MySQL還是要進行二次查詢，會使sql性能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的數據類型。

如果一定要使用，建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中，查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的數據時不要對該列進行查詢。

•  TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引

因為MySQL對索引字段長度是有限制的，所以TEXT類型只能使用前綴索引，并且TEXT列上是不能有默認值的。

3. 避免使用ENUM類型

•  修改ENUM值需要使用ALTER語句

•  ENUM類型的ORDER BY操作效率低，需要額外操作

•  禁止使用數值作為ENUM的枚舉值

4. 盡可能把所有列定義為NOT NULL

原因：

•  索引NULL列需要額外的空間來保存，所以要占用更多的空間；

•  進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理

5. 使用TIMESTAMP（4個字節）或DATETIME類型（8個字節）存儲時間

TIMESTAMP 存儲的時間范圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。

TIMESTAMP 占用4字節和INT相同，但比INT可讀性高

超出TIMESTAMP取值范圍的使用DATETIME類型存儲。

經常會有人用字符串存儲日期型的數據（不正確的做法）：

•  缺點1：無法用日期函數進行計算和比較

•  缺點2：用字符串存儲日期要占用更多的空間

6. 同財務相關的金額類數據必須使用decimal類型

•  非精準浮點：float,double

•  精準浮點：decimal

Decimal類型為精準浮點數，在計算時不會丟失精度。占用空間由定義的寬度決定，每4個字節可以存儲9位數字，并且小數點要占用一個字節。可用于存儲比bigint更大的整型數據。

四、索引設計規范

1. 限制每張表上的索引數量，建議單張表索引不超過5個

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同樣可以降低效率。

索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率。

因為l優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一信息，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個索引都可以用于查詢，就會增加MySQL優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢性能。

2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引

5.6版本之前，一個sql只能使用到一個表中的一個索引，5.6以后，雖然有了合并索引的優化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好

3. 每個Innodb表必須有個主鍵

Innodb是一種索引組織表：數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的。

每個表都可以有多個索引，但是表的存儲順序只能有一種 Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的。

不要使用更新頻繁的列作為主鍵，不適用多列主鍵（相當于聯合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作為主鍵（無法保證數據的順序增長）。

主鍵建議使用自增ID值。

五、常見索引列建議

•  出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列

•  包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

并不要將符合1和2中的字段的列都建立一個索引，通常將1、2中的字段建立聯合索引效果更好

•  多表join的關聯列

六、如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是：希望通過索引進行數據查找，減少隨機IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的數據，則從磁盤中讀入的數據也就越少。

•  區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度=列中不同值的數量/列的總行數）；

•  盡量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側（因為字段長度越小，一頁能存儲的數據量越大，IO性能也就越好）；

•  使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）。

七、避免建立冗余索引和重復索引

因為這樣會增加查詢優化器生成執行計劃的時間。

•  重復索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)

•  冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

八、優先考慮覆蓋索引

對于頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。

覆蓋索引：就是包含了所有查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆蓋索引的好處：

•  避免Innodb表進行索引的二次查詢

Innodb是以聚集索引的順序來存儲的，對于Innodb來說，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息，

如果是用二級索引查詢數據的話，在查找到相應的鍵值后，還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數據。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了IO操作，提升了查詢效率。

•  可以把隨機IO變成順序IO加快查詢效率

由于覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對于IO密集型的范圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的數據IO要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的IO轉變成索引查找的順序IO。

九、索引SET規范

盡量避免使用外鍵約束

• 不建議使用外鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引；

•  外鍵可用于保證數據的參照完整性，但建議在業務端實現；

•  外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能。

十、數據庫SQL開發規范

1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操作

預編譯語句可以重復使用這些計劃，減少SQL編譯所需要的時間，還可以解決動態SQL所帶來的SQL注入的問題 只傳參數，比傳遞SQL語句更高效 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。

2. 避免數據類型的隱式轉換

隱式轉換會導致索引失效。如：select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已經存在的索引

•  避免使用雙%號的查詢條件。

如a like '%123%'，（如果無前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

•  一個SQL只能利用到復合索引中的一列進行范圍查詢

如：有 a,b,c列的聯合索引，在查詢條件中有a列的范圍查詢，則在b,c列上的索引將不會被用到，在定義聯合索引時，如果a列要用到范圍查找的話，就要把a列放到聯合索引的右側。

使用left join或 not exists來優化not in操作

因為not in 也通常會使用索引失效。

4. 數據庫設計時，應該要對以后擴展進行考慮

5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號，進制跨庫查詢

•  為數據庫遷移和分庫分表留出余地

•  降低業務耦合度

•  避免權限過大而產生的安全風險

6. 禁止使用SELECT * 必須使用SELECT <字段列表> 查詢

原因：

•  消耗更多的CPU和IO以網絡帶寬資源

•  無法使用覆蓋索引

•  可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含字段列表的INSERT語句

如：insert into values ('a','b','c');

應使用insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查詢，可以把子查詢優化為join操作

通常子查詢在in子句中，且子查詢中為簡單SQL(不包含union、group by、order by、limit從句)時，才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化。

子查詢性能差的原因：

•  子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中，不論是內存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引，所以查詢性能 會受到一定的影響；

•  特別是對于返回結果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大；

•  由于子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的CPU和IO資源，產生大量的慢查詢。

9. 避免使用JOIN關聯太多的表

對于MySQL來說，是存在關聯緩存的，緩存的大小可以由join_buffer_size參數進行設置。

在MySQL中，對于同一個SQL多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯緩存，如果在一個SQL中關聯的表越多，所占用的內存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表關聯的操作，同時join_buffer_size設置的也不合理的情況下，就容易造成服務器內存溢出的情況，就會影響到服務器數據庫性能的穩定性。

同時對于關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率MySQL最多允許關聯61個表，建議不超過5個。

10. 減少同數據庫的交互次數

數據庫更適合處理批量操作 合并多個相同的操作到一起，可以提高處理效率

11. 對應同一列進行or判斷時，使用in代替or

in的值不要超過500個in操作可以更有效的利用索引，or大多數情況下很少能利用到索引。

12. 禁止使用order by rand() 進行隨機排序

會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中，然后在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序，并且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的數據集非常大，就會消耗大量的CPU和IO及內存資源。

推薦在程序中獲取一個隨機值，然后從數據庫中獲取數據的方式

13. WHERE從句中禁止對列進行函數轉換和計算

對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引。

&middot; 不推薦：

&middot; 推薦：

14. 在明顯不會有重復值時使用UNION ALL而不是UNION

•  UNION會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中后再進行去重操作

•  UNION ALL不會再對結果集進行去重操作

15. 拆分復雜的大SQL為多個小SQL

•  大SQL：邏輯上比較復雜，需要占用大量CPU進行計算的SQL

•  MySQL：一個SQL只能使用一個CPU進行計算

•  SQL拆分后可以通過并行執行來提高處理效率

十一、數據庫操作行為規范

1. 超100萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作

•  大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲

主從環境中，大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間，而只有當主庫上執行完成后，才會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

•  binlog日志為row格式時會產生大量的日志

大批量寫操作會產生大量日志，特別是對于row格式二進制數據而言，由于在row格式中會記錄每一行數據的修改，我們一次修改的數據越多，產生的日志量也就會越多，日志的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因。

•  避免產生大事務操作

大批量修改數據，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批量數據進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對MySQL的性能產生非常大的影響。

特別是長時間的阻塞會占滿所有數據庫的可用連接，這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批。

2. 對于大表使用pt-online-schema-change修改表結構

•  避免大表修改產生的主從延遲

•  避免在對表字段進行修改時進行鎖表

對大表數據結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表，并且在新表上進行表結構的修改，然后再把原表中的數據復制到新表中，并在原表中增加一些觸發器。

把原表中新增的數據也復制到新表中，在行所有數據復制完成之后，把新表命名成原表，并把原來的表刪除掉。

把原來一個DDL操作，分解成多個小的批次進行。

3. 禁止為程序使用的賬號賦予super權限

當達到最大連接數限制時，還運行1個有super權限的用戶連接super權限只能留給DBA處理問題的賬號使用。

4. 對于程序連接數據庫賬號，遵循權限最小原則

關于MySQL數據庫規范有哪些問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。