1命名规范

1.1表名要有业务意义

1.2避免使用关键字 mysql关键字

1.3库、表、字段全部采用小写

1.4命名（包括表名、列名）禁止超过 30 个字符

1.5临时库、表名必须以 tmp 为前缀，并以日期为后缀；如：tmp_shop_info_20240101；

1.6备份库、表必须以 bak 为前缀，并以日期为后缀；如：bak_shop_info_20240101；

1.7索引命名：非唯一索引必须按照“idx字段名称”进行命名；唯一索引必须按照“uniq字段名称”进行命名。

2 设计规范

2.1、主键：

无特殊要求，主键均按如下语句来设置：

 `id` INT  NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',

2.2如无特殊要求，建议都使用 InnoDB 引擎；

2.3字符集默认使用utf8mb4字符集；

数据排序规则使用utf8mb4_general_ci；

原因：utf8mb4为万国码，无乱码风险；与utf8编码相比，utf8mb4能支持Emoji表情。

2.4所有表、字段都需要增加comment来描述此表、字段所表示的含义；

比如：

 data_status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT ‘1代表记录有效，0代表记录无效’。

2.5、如无说明，建议表包含create_time和update_time字段，即表必须包含记录创建时间和修改时间的字段；

2.6、用尽量少的存储空间来存放一个字段的数据：

能用 int 的就不用 char 或者 varchar；

能用 tinyint 的就不用 int；

使用 UNSIGNED 存储非负数值；

只存储年使用 YEAR 类型；

只存储日期使用 DATE 类型。

2.7、存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE；

原因：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。

-- value列的数据类型为DECIMAL，其中10表示总共有10位数字(加上小数点后2位后10位)，2表示小数点后保留2位。这样可以确保浮点数的精确存储和计算。
CREATE TABLE example (id INT PRIMARY KEY,value DECIMAL(10, 2)
);

进行浮点数保存时float，double 和 decimal 的区别：

• float     4字节

• double   8字节

• decimal

小：DECIMAL(M, D)，其中M小于等于9。在这种情况下，DECIMAL(M, D)数据类型将使用4个字节进行存储。

中：DECIMAL(M, D)，其中M小于等于18，大于9。在这种情况下，DECIMAL(M, D)数据类型将使用8个字节进行存储。

大：DECIMAL(M, D)，其中M小于等于65，大于18。在这种情况下，DECIMAL(M, D)数据类型将使用16个字节进行存储。

2.8、尽可能不使用 TEXT、BLOB 类型；

原因：会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能。

如果实在有某个字段过长需要使用 TEXT、BLOB 类型，则建议独立出来一张表，用主键来对应，避免影响原表的查询效率。

2.9、禁止在数据库中存储明文密码；

2.10、索引设计规范：

a、需要添加索引的字段

UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列；

ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 的字段

JOIN 语句的关联字段

b、单表索引建议控制在 5 个以内；

c、适当配置联合索引；

比如方便查询能走覆盖索引，或者几个字段同时作为条件的概率很高时，可以增加合适的联合索引。

d、业务上具有唯一性的字段，添加成唯一索引；

遇到过几次字段在业务场景上要求唯一，但是该字段在数据库里的数据却出现了重复。因此在代码层考虑外，还需要在 MySQL 上的对应字段添加唯一索引。

e、在 varchar 字段上建立索引时，建议根据实际文本区分度指定索引长度；

原因：可以降低索引所占用的空间，并且很多时候，比如字符串基本是长度大于 20，但是只要建立长度为 20 的索引，就已经有很高的区分度了。可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*) 的区分度来确定。

f、索引禁忌：

不在低基数列上建立索引，例如：性别字段。

不在索引列进行数学运算和函数运算

2.11、不建议使用外键；

原因：外键会导致表与表之间耦合，update 与 delete 操作都会涉及相关联的表，很影响sql 的执行效率，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能下降。

2.12、禁止使用存储过程、视图、触发器、Event ；

原因：高并发的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性。

2.13、单表列数目建议小于30；

3 SQL语句规范

3.1、避免隐式转换；

隐式转换将使用不了索引。

3.2、尽量不使用select *,只select需要的字段 ；

原因：读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗，并且不能有效的利用覆盖索引。使用SELECT *容易在增加或者删除字段后导致程序报错。

3.3、禁止代码中使用INSERT INTO t_xxx VALUES (xxx)，必须显示指定插入的列名 ；

原因：容易在增加或者删除字段后导致程序报错。

3.4、尽量不使用负向查询；

比如 not in/like。

3.5、禁止以%开头的模糊查询；

原因：使用不了索引

3.6、禁止单条SQL语句同时更新多个表；

同时更新多个表的SQL语句可能会变得非常复杂，难以理解和维护。

当出现问题时，排查和修复错误也会更加困难。

3.7、统计记录数使用select count(*)

而不是select count(primary_key)或者select count(普通字段名)；

原因：可能会导致走的索引不是最优的或者导致统计数字不准确。

3.8、建议将子查询转换为关联查询；

关联查询通常比子查询执行速度更快。

子查询会在内部执行多次，而关联查询会以更有效的方式一次性检索所需的数据。这可以减少数据库的负载，提高查询性能。

3.9、建议应用程序捕获SQL异常，并有相应处理；

这样，可以大大提升出错时的排查速度

3.10、SQL中不建议使用 sleep()，如特殊需求需要用到sleep()，请提前告知DBA；

可能占用数据库连接和资源，并且可能会在高负载的情况下导致性能下降

4 行为规范

4.1、批量导入、导出数据必须提前通知DBA协助观察；

操作前，可以一起看一下语句是否可以优化，还有就是DBA可以临时关闭一些定时任务（比如备份），方便加快批量导入导出。

另外导入导出过程，可以让DBA关注数据库性能。

4.2、有可能导致MySQL QPS上升的活动，提前告知DBA；

DBA可以评估数据库是否会到瓶颈，或者有些细节是否可以再调整；活动期间，DBA也会观察数据库监控，看数据库是否存在性能问题。

4.3、同一张表的多个alter合成一次操作；

4.4、不在业务高峰期批量更新、查询数据库；

避免影响正常业务

4.5、删除表或者库要求尽量先rename，观察几天，确定对业务没影响，再drop。

这样，防止一些我们不知道的业务还在使用这些库或者表的情况。