Mysql开发规范

发表于 更新于 分类于

mysql优化注意策咯

  • MyISAM会直接存储总行数，InnoDB则不会，需要按行扫描
    常见坑：只有查询全表的总行数，MyISAM才会直接返回结果，当加了where条件后，两种存储引擎的处理方式类似。

  • MyISAM支持全文索引，InnoDB5.6之前不支持全文索引。
    实践：不管哪种存储引擎，在数据量大并发量大的情况下，都不应该使用数据库自带的全文索引，会导致小量请求占用大量数据库资源，而要使用《索引外置》的架构设计方法。
    启示：大数据量+高并发量的业务场景，全文索引，MyISAM也不是最优之选。

  • MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务。
    实践：事务是选择InnoDB非常诱人的原因之一，它提供了commit，rollback，崩溃修复等能力。在系统异常崩溃时，MyISAM有一定几率造成文件损坏，这是非常烦的。但是，事务也非常耗性能，会影响吞吐量，建议只对一致性要求较高的业务使用复杂事务。
    小技巧：MyISAM可以通过lock table表锁，来实现类似于事务的东西，但对数据库性能影响较大，强烈不推荐使用。
    对于insert操作，undo日志记录新数据的PK(ROW_ID)，回滚时直接删除；
    对于delete/update操作，undo日志记录旧数据row，回滚时直接恢复；
    他们分别存放在不同的buffer里。

一句话，undo日志用于保障，未提交事务不会对数据库的ACID特性产生影响
redo日志用于保障，已提交事务的ACID特性。

开发基础规范

基础规范

  • 表存储引擎必须使用InnoDB，表字符集默认使用utf8mb4
    通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节，utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时，使用它
  • 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event
    对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库，调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差
  • 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径
  • 禁止在线上环境做数据库压力测试
  • 测试，开发，线上数据库环境必须隔离

命名规范

  • 库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔
    abc，Abc，ABC都是给自己埋坑，mysql默认不区分大小写

  • 库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过32字符

  • 库备份必须以bak为前缀，以日期为后缀

  • 从库必须以-s为后缀

  • 备库必须以-ss为后缀

    表设计规范

  • 单实例表个数必须控制在2000个以内

  • 单表分表个数必须控制在1024个以内

  • 表必须有主键，推荐使用UNSIGNED整数为主键
    删除无主键的表，如果是row模式的主从架构，从库会挂住

  • 禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现
    解读：外键使得表之间相互耦合，影响update/delete等SQL性能，有可能造成死锁，高并发情况下容易成为数据库瓶颈

  • 建议将大字段，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据
    解读：具体参加《如何实施数据库垂直拆分》

    列设计规范

  • 根据业务区分使用tinyint/int/bigint，分别会占用1/4/8字节

  • 根据业务区分使用char/varchar

    • 字段长度固定，或者长度近似的业务场景，适合使用char，能够减少碎片，提高查询性能高
    • 字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用varchar，能够减少空间

  • 根据业务区分使用datetime/timestamp

解读：前者占用5个字节，后者占用4个字节，存储年使用YEAR，存储日期使用DATE，存储时间使用datetime

  • 必须把字段定义为NOT NULL并设默认值

    • NULL的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL更难优化
    • NULL需要更多的存储空间
    • NULL只能采用IS NULL或者IS NOT NULL，而在=/!=/in/not in时有大坑

  • 使用INT UNSIGNED存储IPv4，不要用char(15)

  • 使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数

    • 牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86
    • 手机号不会用来做数学运算
    • varchar可以模糊查询，例如like ‘138%’

  • 使用TINYINT来代替ENUM
    解读：ENUM增加新值要进行DDL操作

索引规范

  • 唯一索引使用uniq_[字段名]来命名

  • 非唯一索引使用idx_[字段名]来命名

  • 单张表索引数量建议控制在5个以内

    • 互联网高并发业务，太多索引会影响写性能
    • 生成执行计划时，如果索引太多，会降低性能，并可能导致MySQL选择不到最优索引
    • 异常复杂的查询需求，可以选择ES等更为适合的方式存储

  • 组合索引字段数不建议超过5个
    解读：如果5个字段还不能极大缩小row范围，八成是设计有问题

  • 不建议在频繁更新的字段上建立索引

  • 非必要不要进行JOIN查询，如果要进行JOIN查询，被JOIN的字段必须类型相同，并建立索引
    解读：踩过因为JOIN字段类型不一致，而导致全表扫描的坑么？

  • 理解组合索引最左前缀原则，避免重复建设索引，如果建立了(a,b,c)，相当于建立了(a), (a,b), (a,b,c)

SQL规范

  • 禁止使用select *，只获取必要字段
    • select *会增加cpu/io/内存/带宽的消耗
    • 指定字段能有效利用索引覆盖
    • 指定字段查询，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
  • insert必须指定字段，禁止使用insert into T values()
    解读：指定字段插入，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
  • 隐式类型转换会使索引失效，导致全表扫描
  • 禁止在where条件列使用函数或者表达式
    解读：导致不能命中索引，全表扫描
  • 禁止负向查询以及%开头的模糊查询
    解读：导致不能命中索引，全表扫描
  • 禁止大表JOIN和子查询
  • 同一个字段上的OR必须改写问IN，IN的值必须少于50个
  • 应用程序必须捕获SQL异常
    解读：方便定位线上问题

如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。
not in 和not exists：如果查询语句使用了not in，那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；
而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快