Mysql高级——数据库设计规范（2）

8. ER模型

ER 模型中有三个要素，分别是实体、属性和关系。

实体，可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中，用矩形来表示。实体分为两类，分别是强实体和弱实体。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。

属性，则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形来表示。

关系，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形来表示。

注意：实体和属性不容易区分。这里提供一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。

8.1 关系的类型

在 ER 模型的 3 个要素中，关系又可以分为 3 种类型，分别是一对一、一对多、多对多。
一对一：指实体之间的关系是一一对应的，比如个人与身份证信息之间的关系就是一对一的关系。一个人只能有一个身份证信息，一个身份证信息也只属于一个人。

一对多：指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体。相反，另外一边的实体通过这个关系，则只能对应唯一的一边的实体。比如说，我们新建一个班级表，而每个班级都有多个学生，每个学生则对应一个班级，班级对学生就是一对多的关系。

多对多：指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体。比如在进货模块中，供货商与超市之间的关系就是多对多的关系，一个供货商可以给多个超市供货，一个超市也可以从多个供货商那里采购商品。再比如一个选课表，有许多科目，每个科目有很多学生选，而每个学生又可以选择多个科目，这就是多对多的关系。

8.2 建模分析

ER 模型看起来比较麻烦，但是对我们把控项目整体非常重要。如果你只是开发一个小应用，或许简单设计几个表够用了，一旦要设计有一定规模的应用，在项目的初始阶段，建立完整的 ER 模型就非常关键了。开发应用项目的实质，其实就是建模。

我们设计的案例是电商业务，由于电商业务太过庞大且复杂，所以我们做了业务简化，比如针对SKU（StockKeepingUnit，库存量单位）和SPU（Standard Product Unit，标准化产品单元）的含义上，我们直接使用了SKU，并没有提及SPU的概念。本次电商业务设计总共有8个实体，如下所示。

地址实体
用户实体
购物车实体
评论实体
商品实体
商品分类实体
订单实体
订单详情实体

其中，用户和商品分类是强实体，因为它们不需要依赖其他任何实体。而其他属于弱实体，因为它们虽然都可以独立存在，但是它们都依赖用户这个实体，因此都是弱实体。知道了这些要素，我们就可以
给电商业务创建 ER 模型了，如图：

在这里插入图片描述

在这个图中，地址和用户之间的添加关系，是一对多的关系，而商品和商品详情示一对1的关系，商品和订单是多对多的关系。这个 ER 模型，包括了 8个实体之间的 8种关系。

（1）用户可以在电商平台添加多个地址；
（2）用户只能拥有一个购物车；
（3）用户可以生成多个订单；
（4）用户可以发表多条评论；
（5）一件商品可以有多条评论；
（6）每一个商品分类包含多种商品；
（7）一个订单可以包含多个商品，一个商品可以在多个订单里。
（8）订单中又包含多个订单详情，因为一个订单中可能包含不同种类的商品

8.3 ER 模型的细化

有了这个 ER 模型，我们就可以从整体上理解电商的业务了。刚刚的 ER 模型展示了电商业务的框架，但是只包括了订单，地址，用户，购物车，评论，商品，商品分类和订单详情这八个实体，以及它们之间的关系，还不能对应到具体的表，以及表与表之间的关联。我们需要把属性加上，用椭圆来表示，这样我们得到的 ER 模型就更加完整了。

因此，我们需要进一步去设计一下这个 ER 模型的各个局部，也就是细化下电商的具体业务流程，然后把它们综合到一起，形成一个完整的 ER 模型。这样可以帮助我们理清数据库的设计思路。

（1）地址实体包括用户编号、省、市、地区、收件人、联系电话、是否是默认地址。
（2）用户实体包括用户编号、用户名称、昵称、用户密码、手机号、邮箱、头像、用户级别。
（3）购物车实体包括购物车编号、用户编号、商品编号、商品数量、图片文件url。
（4）订单实体包括订单编号、收货人、收件人电话、总金额、用户编号、付款方式、送货地址、下单时间。
（5）订单详情实体包括订单详情编号、订单编号、商品名称、商品编号、商品数量。
（6）商品实体包括商品编号、价格、商品名称、分类编号、是否销售，规格、颜色。
（7）评论实体包括评论id、评论内容、评论时间、用户编号、商品编号
（8）商品分类实体包括类别编号、类别名称、父类别编号

在这里插入图片描述

8.4 ER 模型图转换成数据表

通过绘制 ER 模型，我们已经理清了业务逻辑，现在，我们就要进行非常重要的一步了：把绘制好的 ER模型，转换成具体的数据表，下面介绍下转换的原则：

（1）一个实体通常转换成一个数据表；
（2）一个多对多的关系，通常也转换成一个数据表；
（3）一个 1 对 1 ，或者 1 对多的关系，往往通过表的外键来表达，而不是设计一个新的数据表；
（4）属性转换成表的字段。

其实，任何一个基于数据库的应用项目，都可以通过这种先建立 ER 模型，再转换成数据表的方式，完成数据库的设计工作。创建 ER 模型不是目的，目的是把业务逻辑梳理清楚，设计出优秀的数据库。我建议你不是为了建模而建模，要利用创建 ER 模型的过程来整理思路，这样创建 ER 模型才有意义。

在这里插入图片描述

9. 数据表的设计原则

综合以上内容，总结出数据表设计的一般原则：“三少一多”

数据表的个数越少越好
数据表中的字段个数越少越好
数据表中联合主键的字段个数越少越好
使用主键和外键越多越好

注意：这个原则并不是绝对的，有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。

10. 数据库对象编写建议

10.1 关于库

【强制】库的名称必须控制在32个字符以内，只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。
【强制】库名中英文一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。
【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名。
【强制】库名禁止使用关键字（如type,order等）。
【强制】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例：CREATE DATABASE crm_fund DEFAULT CHARACTER SET ‘utf8’ ;
【建议】对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限。
【建议】临时库以tmp_ 为前缀，并以日期为后缀；备份库以 bak_ 为前缀，并以日期为后缀。

10.2 关于表、列

【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头
【强制】表名、列名一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。
【强制】表名要求有模块名强相关，同一模块的表名尽量使用统一前缀。比如：crm_fund_item
【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。
【强制】表名、列名禁止使用关键字（如type,order等）。
【强制】创建表时必须显式指定表存储引擎类型。如无特殊需求，一律为InnoDB。
【强制】建表必须有comment。
【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或缩写。如：公司 ID，不要使用corporation_id, 而用corp_id 即可。
【强制】布尔值类型的字段命名为is_描述。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。
【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据通常文件很大，短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随
机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。
【建议】建表时关于主键：表必须有主键 (1)强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O，性能下降。
【建议】核心表（如用户表）必须有行数据的创建时间字段（create_time）和最后更新时间字段（update_time），便于查问题。
【建议】表中所有字段尽量都是NOT NULL 属性，业务可以根据需要定义DEFAULT值。因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。
【建议】所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）。
【建议】中间表（或临时表）用于保留中间结果集，名称以tmp_ 开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称以bak_ 开头。中间表和备份表定期清理。
【示范】一个较为规范的建表语句：

CREATE TABLE user_info (`id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',`user_id` BIGINT ( 11 ) NOT NULL COMMENT '用户id',`username` VARCHAR ( 45 ) NOT NULL COMMENT '真实姓名',`email` VARCHAR ( 30 ) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',`nickname` VARCHAR ( 45 ) NOT NULL COMMENT '昵称',`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',`sex` TINYINT ( 4 ) DEFAULT '0' COMMENT '性别',`short_introduce` VARCHAR ( 150 ) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字',`user_resume` VARCHAR ( 300 ) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',`user_register_ip` INT NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',`create_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',`user_review_status` TINYINT NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未通过，4为还未提交审核',PRIMARY KEY ( `id` ),UNIQUE KEY `uniq_user_id` ( `user_id` ),KEY `idx_username` ( `username` ),
KEY `idx_create_time_status` ( `create_time`, `user_review_status` ) 
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '网站用户基本信息'

【建议】创建表时，可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。

10.3 关于索引

【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment，且主键值禁止被更新。
【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTREE 。
【建议】主键的名称以 pk_ 开头，唯一键以 uni_ 或 uk_ 开头，普通索引以 idx_ 开头，一律使用小写格式，以字段的名称或缩写作为后缀。
【建议】多单词组成的columnname，取前几个单词首字母，加末单词组成column_name。如:
sample 表 member_id 上的索引：idx_sample_mid。
【建议】单个表上的索引个数不能超过6个。
【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并把区分度最高的字段放在最前面。
【建议】在多表 JOIN 的SQL里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样JOIN 执行效率最高。
【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。比如：如果表里已经存在key(a,b)，则key(a)为冗余索引，需要删除。

10.4 SQL编写

【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成 *。
【建议】程序端insert语句指定具体字段名称，不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
【建议】除静态表或小表（100行以内），DML语句必须有WHERE条件，且使用索引查找。
【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX)… 这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很快，但会引起主从同步延迟。
【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内。
【建议】线上环境，多表 JOIN 不要超过5个表。
【建议】减少使用ORDER BY，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。ORDERBY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句，WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。
【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次对于超过100W行的大表进行alter table，必须经过DBA审核，并在业务低峰期执行，多个alter需整合在一起。因为alter table会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。
【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep。
【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY，如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。