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一、建表规范
【1】表达是与否概率的字段，必须使用is_xxx的方式命令，数据类型是tinyint（1表示是，0表示否）
正例：表达逻辑删除的字段名is_active，0表示删除，1表示未删除。
【2】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。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。
MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。
正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name；
反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name；
【3】表名不使用复数名词：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。
正例：store；
反例：stores；
【4】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。
【5】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。
主键索引自动生成，名：PRIMARY
正例：uk_storeIdidx_storeId_vehicldId；
【6】小数类型为decimal，禁止使用float和double。
【7】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。
【8】varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000，如果存储长度大于此值，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。
由于公司规范不允许使用text,推荐超过5000使用多条记录拼接。
【9】表必备四字段：id, (BigInt)datachange_createtime,（Timestamp）catachange_lasttime, （Timestamp）is_active (TinyInt)。
【10】表的命名最好是遵循"业务名称_表的作用"：比如订单相关:表全部以订单开头。
【11】库名与应用名称尽量一致。
【12】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.不是唯一索引的字段。3.不是varchar超长字段，更不能是text字段。
【13】单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐进行分库分表。
如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表
【14】合适的字符存储长度，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。
【15】如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。
二、索引规约
【1】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。不要因为唯一索引影响了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。
【2】超过二个表禁止join。需要join的字段，数据类型保持绝对一致；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。
【3】在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度（推荐20），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。 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。
【4】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。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，那么无法使用此索引.
【5】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。索引如果存在范围查询，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。
【6】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。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。能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。
【7】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景：MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset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 t1.* FROM 表1 as t1, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where t1.id=t2.id
【8】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。
1）consts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对索引进行范围检索。
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。
【9】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。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 c>? and d=?那么即使c的区分度更高，也必须把d放在索引的最前列，即建立组合索引idx_d_c。如果where a=? and b=?，a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a索引即可。
【10】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。当操作符与不同类型的操作数一起使用时，会发生类型转换以使操作数兼容。则会发生转换隐式。
隐式类型转换规则:》如果一个或两个参数都是NULL，比较的结果是NULL，除了NULL安全的<=>相等比较运算符。对于NULL <=> NULL，结果为true。不需要转换》如果比较操作中的两个参数都是字符串，则将它们作为字符串进行比较。》如果两个参数都是整数，则将它们作为整数进行比较。》如果不与数字进行比较，则将十六进制值视为二进制字符串》如果其中一个参数是十进制值，则比较取决于另一个参数。 如果另一个参数是十进制或整数值，则将参数与十进制值进行比较，如果另一个参数是浮点值，则将参数与浮点值进行比较》如果其中一个参数是TIMESTAMP或DATETIME列，另一个参数是常量，则在执行比较之前将常量转换为时间戳。》在所有其他情况下，参数都是作为浮点数（实数）比较的。
正例：假如orderId为varchar类型：select * from order_main where order_id='1234'
反例：假如orderId为varchar类型：select * from order_main where order_id=1234
【11】创建索引时避免有如下极端误解：1）索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。2）吝啬索引的创建。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。3）抵制惟一索引。认为惟一索引一律需要在应用层通过"先查后插"方式解决。
【12】最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
【13】=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
【14】尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。
【15】索引列不能参与计算，保持列"干净"，比如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。
【16】尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
【17】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引.
【18】合理使用索引，同时需要避免过多创建索引，浪费资源 。
三、sql 语句
【1】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)，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。
【2】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。
【3】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。
【4】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。NULL与任何值的直接比较都为NULL。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。
在SQL语句中，如果在null前换行，影响可读性。select * from table where column1 is null and column3 is not null; 而ISNULL(column)是一个整体，简洁易懂。从性能数据上分析，ISNULL(column)执行效率更快一些。
【5】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。
【6】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。（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，即为级联更新。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。
【7】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
【8】数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。
【9】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。
正例：select t1.name from table_first as t1, table_second as t2 where t1.id=t2.id;
反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出1052异常：Column 'name' in field list is ambiguous。
【10】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。
【11】SQL语句中表的别名前加as，并且以t1、t2、t3、...的顺序依次命名。1）别名可以是表的简称，或者是依照表在SQL语句中出现的顺序，以t1、t2、t3的方式命名。2）别名前加as使别名更容易识别。
正例：select t1.name from table_first as t1,table_second as t2 where t1.id=t2.id;
【12】因国际化需要，所有的字符存储与表示，均采用utf8mb64字符集，那么字符计数方法需要注意。SELECT LENGTH("轻松工作")； 返回为12。SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作")； 返回为4如果需要存储表情，那么选择utf8mb4来进行存储，注意它与utf8编码的区别。
【13】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，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句的DELETE语句相同。
四、orm映射
【1】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。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。3）无用字段增加网络消耗，尤其是text类型的字段。
【2】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的data_last_time字段值为当前时间。
【3】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为POJO类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行SQL时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增加binlog存储。
【4】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
五、事务使用规范
【1】一个事务里面，避免一次处理太多数据。
【2】在一个事务里面，尽量避免不必要的查询。
【3】在一个事务里面，避免耗时太多的操作，造成事务超时。一些非DB的操作，比如rpc调用，消息队列的操作尽量放到事务之外操作。