一定不要用字符串存储日期：
对于日期类型来说， 一定不要用字符串存储日期。可以考虑 DATETIME、TIMESTAMP 和 数值型时间戳。
这三种种方式都有各自的优势，根据实际场景选择最合适的才是王道。下面再对这三种方式做一个简单的对比，以供大家实际开发中选择正确的存放时间的数据类型：
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| 类型 | 存储空间 | 日期格式 | 日期范围 | 是否带时区信息 |
| DATETIME | 5~8 字节 | YYYY-MM-DD hh:mm:ss.fraction | 1000-01-01 00:00:00.000000 ～ 9999-12-31 23:59:59.999999 | 否 |
| TIMESTAMP | 4~7 字节 | YYYY-MM-DD hh:mm:ss.fraction | 1970-01-01 00:00:01.000000 ～ 2038-01-19 03:14:07.999999 | 是 |
| 数值型时间戳 | 4 字节 | 全数字如 1578707612 | 1970-01-01 00:00:01 之后的时间 | 否 |
在编程中，不建议用字符串存储日期主要有以下几个原因：
1，数据操作不便
2，数据准确性难以保证
3，性能问题
同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型:
- 非精准浮点：float,double
- 精准浮点：decimal
decimal 类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每 4 个字节可以存储 9 位数字，并且小数点要占用一个字节。并且，decimal 可用于存储比 bigint 更大的整型数据
不过， 由于 decimal 需要额外的空间和计算开销，应该尽量只在需要对数据进行精确计算时才使用 decimal 。
单表不要包含过多字段
如果一个表包含过多字段的话，可以考虑将其分解成多个表，必要时增加中间表进行关联
索引设计规范：
限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。
因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。
禁止使用全文索引：
全文索引不适用于 OLTP 场景
禁止给表中的每一列都建立单独的索引：
5.6 版本之前，一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引，5.6 以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
每个InnoDB表必须有主键：
InnoDB 是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。
InnoDB 是按照主键索引的顺序来组织表的
- 不要使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键（相当于联合索引）
- 不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）
- 主键建议使用自增 ID 值
常见索引列建议
- 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列
- 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段
- 并不要将符合 1 和 2 中的字段的列都建立一个索引， 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好
- 多表 join 的关联列
如何选择索引列的顺序：
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
- 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
- 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）
- 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）