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。

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