阿里 MySQL 规范

阿里 MySQL 规范

1. 建库建表规范

【推荐】库名与应用/服务名称尽量一致。

【强制】表名不使用复数名词。

说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于DO类名也是单数形式，符合表达习惯。

【推荐】表的命名最好是业务名词加上表的作用，比如"业务名称_表的作用"

正例：tiger_task / tiger_reader / mpp_config

【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。

说明：数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。

正例：getter_admin，task_config，level3_name

反例：GetterAdmin，taskConfig，level_3_name

【强制】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。

【强制】建表必备字段：id, created_time, updated_time。

说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为1。created_time, updated_time的类型均为date_time类型，分别为记录创建时间和更新时间。

【强制】表达是与否概念的字段，必须使用is_xxx的方式命名，数据类型是unsigned tinyint（ 1表示是，0表示否）。

说明：任何字段如果为非负数，必须是unsigned。

正例：表达逻辑删除的字段名is_deleted，1表示删除，0表示未删除。

【强制】小数类型存储为decimal，禁止使用float和double。

说明：float和double在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，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分开存储。

【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。

【强制】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5000，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。

【强制】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。

【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释。

【推荐】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varchar超长字段，更不能是text字段。

正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。

【参考】为每个字段选择合适的类型和长度，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。

2. 索引规范

【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，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。

【强制】 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。

说明：即使双表join也要注意表索引、SQL性能。

【强制】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。

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。

【推荐】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：索引中有范围查找，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。

【推荐】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：主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。

【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

说明：对于 offset M, limit N 的查询 SQL，MySQL并不是跳过M行，而是取M+N行，然后返回放弃前M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 a.* FROM t_1 a, (select id from t_1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id;

【推荐】 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表示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 表示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。

【推荐】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列的区分度很高，几乎没有重复的值，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 a>? and b=? 那么即使a的区分度更高，也必须把b放在索引的最前列。

【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

【参考】创建索引时避免有如下极端误解：

（1）宁滥勿缺。误认为一个查询就需要建一个索引。

（2）宁缺勿滥。误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

（3）抵制惟一索引。误认为业务的惟一性一律需要在应用层通过"先查后插"方式解决。

3. SQL语句

【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)进行数据表行数统计

说明：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。count()会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。

【强制】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。

【强制】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 IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;

【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。注意：NULL与任何值的直接比较都为NULL。

说明：（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。

【强制】 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。

【强制】不得使用外键与级联更新，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，则为级联更新。

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。

【推荐】尽量避免in操作，如果不能避免需要控制元素数量在1000个之内。

【参考】如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以utf-8编码，注意字符统计函数的区别。

说明： SELECT LENGTH("轻松工作")； 返回为12;

SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作")； 返回为4

如果要使用表情，那么使用utfmb4来进行存储，注意它与utf-8编码的区别。

【参考】 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但TRUNCATE无事务且不触发trigger。

说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

【推荐】避免在条件判断中使用函数

说明：在where中使用函数会导致无法使用索引。

【强制】严禁使用左模糊或者全模糊

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】避免 select 不需要的 column

【推荐】如果可能，使用inner join而不是outer join

【推荐】除非必要，否则不要使用 distinct 和 union

4. ORM 映射

【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。

说明：（1）增加查询分析器解析成本。

（2）增减字段容易与resultMap配置不一致。