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- 所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割(MySQL大小写敏感,名称要见名知意,最好不超过32字符)
- 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字(如 desc、range、match、delayed 等,请参考 MySQL官方保留字 )
- 临时库表必须以tmp为前缀并以日期为后缀(tmp_)
- 备份库和库必须以bak为前缀并以日期为后缀(bak_)
- 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致。(在多个表中的字段如user_id,它们类型必须一致)
- mysql5.5之前默认的存储的引擎是myisam,没有特殊要求,所有的表必须使用innodb(innodb好处支持失误,行级锁,高并发下性能更好,对多核,大内存,ssd等硬件支持更好)
- 数据库和表的字符集尽量统一使用utf8(字符集必须统一,避免由于字符集转换产生的乱码,汉字utf8下占3个字节)
- 所有表和字段都要添加注释COMMENT,从一开始就进行数据字典的维护
- 尽量控制单表数据量的大小在500w以内,超过500w可以使用历史数据归档,分库分表来实现(500万行并不是MySQL数据库的限制。过大对于修改表结构,备份,恢复都会有很大问题。MySQL没有对存储有限制,取决于存储设置和文件系统)
- 谨慎使用mysql分区表(分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表)
- 谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低
- 建议使用物理分表的方式管理大数据
- 尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度(mysql限制最多存储4096列,行数没有限制,但是每一行的字节总数不能超过65535。列限制好处:减少磁盘io,保证热数据的内存缓存命中率,避免读入无用的冷数据)
- 禁止在表中建立预留字段(无法确认存储的数据类型,对预留字段类型进行修改,会对表进行锁定)
- 禁止在数据中存储图片,文件二进制数据(使用文件服务器)
- 禁止在线上做数据库压力测试
- 禁止从开发环境,测试环境直接连生产环境数据库
- 限制每张表上的索引数量,建议单表索引不超过5个(索引会增加查询效率,但是会降低插入和更新的速度)
- 避免建立冗余索引和重复索引(冗余:index(a,b,c) index(a,b) index(a))
- 禁止给表中的每一列都建立单独的索引
- 每个innodb表必须有一个主键,选择自增id(不能使用更新频繁的列作为主键,不适用UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键)
- 区分度最高的列放在联合索引的最左侧
- 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧
- 尽量避免使用外键(禁止使用物理外键,建议使用逻辑外键)
- 优先选择符合存储需要的最小数据类型
- 优先使用无符号的整形来存储
- 优先选择存储最小的数据类型(varchar(N),N代表的是字符数,而不是字节数,N代表能存储多少个汉字)
- 避免使用Text或是Blob类型
- 避免使用ENUM数据类型(修改ENUM值需要使用ALTER语句,ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作,禁止使用书值作为ENUM的枚举值
- 尽量把所有的字段定义为NOT NULL(索引NULL需要额外的空间来保存,所以需要暂用更多的内存,进行比较和计算要对NULL值做特别的处理)
- 使用timestamp或datetime类型来存储时间
- 同财务相关的金额数据,采用decimal类型(不丢失精度,禁止使用 float 和 double)
- 避免使用双%号和like,搜索严禁左模糊或者全模糊(如果需要请用搜索引擎来解决。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,那么无法使用此索)
- 建议使用预编译语句进行数据库操作
- 禁止跨库查询(为数据迁移和分库分表留出余地,降低耦合度,降低风险)
- 禁止select * 查询(消耗更多的cpu和io及网络带宽资源,无法使用覆盖索引)
- 禁止使用不含字段列表的insert语句(不允许insert into t values(‘a’,‘b’,‘c’)不允许)
- 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
- 禁止使用order by rand()进行随机排序
- 禁止where从句中对列进行函数转换和计算(例如:where date(createtime)=‘20160901’ 会无法使用createtime列上索引。改成 where createtime>='20160901' and createtime <'20160902')
- 尽量使用 union all 代替 union
- 拆分复杂的大SQL为多个小SQL( MySQL一个SQL只能使用一个CPU进行计算)
- 尽量避免使用子查询,可以把子查询优化为join操作(子查询的结果集无法使用索引,子查询会产生临时表操作,如果子查询数据量大会影响效率,消耗过多的CPU及IO资源)
- 超过100万行的批量写操作,要分批多次进行操作(大批量操作可能会造成严重的主从延迟,binlog日志为row格式会产生大量的日志,避免产生大事务操作)
- 对于大表使用pt—online-schema-change修改表结构(避免大表修改产生的主从延迟,避免在对表字段进行修改时进行锁表)
- 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则
- 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。)
- 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。
- 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
- 使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
- 尽量不要使用物理删除(即直接删除,如果要删除的话提前做好备份),而是使用逻辑删除,使用字段delete_flag做逻辑删除,类型为tinyint,0表示未删除,1表示已删除
- 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。
- 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
参考:
- 《阿里巴巴Java开发手册》
- 《高性能可扩展MySQL数据库设计及架构优化 电商项目》
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