資料庫運維必備：非常完整的 MySQL 規範
一、資料庫命令規範
- 所有資料庫物件名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割
- 所有資料庫物件名稱禁止使用mysql保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）
- 資料庫物件的命名要能做到見名識意，並且最後不要超過32個字元
- 臨時庫表必須以tmp_為字首並以日期為字尾，備份表必須以bak_為字首並以日期(時間戳)為字尾
- 所有儲存相同資料的列名和列型別必須一致（一般作為關聯列，如果查詢時關聯列型別不一致會自動進行資料型別隱式轉換，會造成列上的索引失效，導致查詢效率降低）
二、資料庫基本設計規範
1、所有表必須使用Innodb儲存引擎
沒有特殊要求（即Innodb無法滿足的功能如：列儲存，儲存空間資料等）的情況下，所有表必須使用Innodb儲存引擎（mysql5.5之前預設使用Myisam，5.6以後預設的為Innodb）Innodb 支援事務，支援行級鎖，更好的恢復性，高併發下效能更好
2、資料庫和表的字符集統一使用UTF8
相容性更好，統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效
3、所有表和欄位都需要添加註釋
使用comment從句新增表和列的備註 從一開始就進行資料字典的維護
4、儘量控制單表資料量的大小，建議控制在500萬以內
500萬並不是MySQL資料庫的限制，過大會造成修改表結構，備份，恢復都會有很大的問題
可以用歷史資料歸檔（應用於日誌資料），分庫分表（應用於業務資料）等手段來控制資料量大小
5、謹慎使用MySQL分割槽表
分割槽表在物理上表現為多個檔案，在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分割槽鍵，跨分割槽查詢效率可能更低 建議採用物理分表的方式管理大資料
6、儘量做到冷熱資料分離，減小表的寬度
MySQL限制每個表最多儲存4096列，並且每一行資料的大小不能超過65535位元組 減少磁碟IO,保證熱資料的記憶體快取命中率（表越寬，把表裝載進記憶體緩衝池時所佔用的記憶體也就越大,也會消耗更多的IO） 更有效的利用快取，避免讀入無用的冷資料 經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）
7、禁止在表中建立預留欄位
預留欄位的命名很難做到見名識義 預留欄位無法確認儲存的資料型別，所以無法選擇合適的型別 對預留欄位型別的修改，會對錶進行鎖定
8、禁止在資料庫中儲存圖片，檔案等大的二進位制資料
通常檔案很大，會短時間內造成資料量快速增長，資料庫進行資料庫讀取時，通常會進行大量的隨機IO操作，檔案很大時，IO操作很耗時 通常儲存於檔案伺服器，資料庫只儲存檔案地址資訊
9、禁止在線上做資料庫壓力測試
10、禁止從開發環境，測試環境直接連線生成環境資料庫
三、資料庫欄位設計規範
1、優先選擇符合儲存需要的最小的資料型別
- 原因
列的欄位越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能儲存的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的IO次數也就越多， 索引的效能也就越差
- 方法
1）將字串轉換成數字型別儲存，如：將IP地址轉換成整形資料。
mysql提供了兩個方法來處理ip地址：
inet_aton 把ip轉為無符號整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip轉為地址
插入資料前，先用inet_aton把ip地址轉為整型，可以節省空間。顯示資料時，使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。
2）對於非負型的資料（如自增ID、整型IP）來說，要優先使用無符號整型來儲存
因為：無符號相對於有符號可以多出一倍的儲存空間
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N)中的N代表的是字元數，而不是位元組數
使用UTF8儲存255個漢字 Varchar(255)=765個位元組。過大的長度會消耗更多的記憶體
2、避免使用TEXT、BLOB資料型別，最常見的TEXT型別可以儲存64k的資料
- 建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充套件表中
Mysql記憶體臨時表不支援TEXT、BLOB這樣的大資料型別，如果查詢中包含這樣的資料，在排序等操作時，就不能使用記憶體臨時表，必須使用磁碟臨時表進行。
而且對於這種資料，Mysql還是要進行二次查詢，會使sql效能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的資料型別。
如果一定要使用，建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充套件表中，查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的資料時不要對該列進行查詢。
- TEXT或BLOB型別只能使用字首索引
因為MySQL對索引欄位長度是有限制的，所以TEXT型別只能使用字首索引，並且TEXT列上是不能有預設值的。
3、避免使用ENUM型別
- 修改ENUM值需要使用ALTER語句
- ENUM型別的ORDER BY操作效率低，需要額外操作
- 禁止使用數值作為ENUM的列舉值
4、儘可能把所有列定義為NOT NULL
原因：
- 索引NULL列需要額外的空間來儲存，所以要佔用更多的空間；
- 進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理
5、使用TIMESTAMP（4個位元組）或DATETIME型別（8個位元組）儲存時間
TIMESTAMP 儲存的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。
TIMESTAMP 佔用4位元組和INT相同，但比INT可讀性高
超出TIMESTAMP取值範圍的使用DATETIME型別儲存。
經常會有人用字串儲存日期型的資料（不正確的做法）：
- 缺點1：無法用日期函式進行計算和比較
- 缺點2：用字串儲存日期要佔用更多的空間
6、同財務相關的金額類資料必須使用decimal型別
- 非精準浮點：float,double
- 精準浮點：decimal
Decimal型別為精準浮點數，在計算時不會丟失精度。佔用空間由定義的寬度決定，每4個位元組可以儲存9位數字，並且小數點要佔用一個位元組。可用於儲存比bigint更大的整型資料。
四、索引設計規範
1、限制每張表上的索引數量，建議單張表索引不超過5個
索引並不是越多越好！索引可以提高效率同樣可以降低效率。
索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率。
因為mysql優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一資訊，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個索引都可以用於查詢，就會增加mysql優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢效能。
2、禁止給表中的每一列都建立單獨的索引
5.6版本之前，一個sql只能使用到一個表中的一個索引，5.6以後，雖然有了合併索引的優化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好
3、每個Innodb表必須有個主鍵
Innodb是一種索引組織表：資料的儲存的邏輯順序和索引的順序是相同的。
每個表都可以有多個索引，但是表的儲存順序只能有一種 Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的。
不要使用更新頻繁的列作為主鍵，不適用多列主鍵（相當於聯合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字串列作為主鍵（無法保證資料的順序增長）。
主鍵建議使用自增ID值。
五、常見索引列建議
- 出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列
- 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的欄位
- 並不要將符合1和2中的欄位的列都建立一個索引，通常將1、2中的欄位建立聯合索引效果更好
- 多表join的關聯列
六、如何選擇索引列的順序
建立索引的目的是：希望通過索引進行資料查詢，減少隨機IO，增加查詢效能 ，索引能過濾出越少的資料，則從磁碟中讀入的資料也就越少。
- 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度=列中不同值的數量/列的總行數）；
- 儘量把欄位長度小的列放在聯合索引的最左側（因為欄位長度越小，一頁能儲存的資料量越大，IO效能也就越好）；
- 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）。
七、避免建立冗餘索引和重複索引
因為這樣會增加查詢優化器生成執行計劃的時間。
- 重複索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
- 冗餘索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、優先考慮覆蓋索引
對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引。
覆蓋索引：就是包含了所有查詢欄位(where,select,ordery by,group by包含的欄位)的索引
覆蓋索引的好處：
- 避免Innodb表進行索引的二次查詢
Innodb是以聚集索引的順序來儲存的，對於Innodb來說，二級索引在葉子節點中所儲存的是行的主鍵資訊，
如果是用二級索引查詢資料的話，在查詢到相應的鍵值後，還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的資料。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的資料，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了IO操作，提升了查詢效率。
- 可以把隨機IO變成順序IO加快查詢效率
由於覆蓋索引是按鍵值的順序儲存的，對於IO密集型的範圍查詢來說，對比隨機從磁碟讀取每一行的資料IO要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁碟的隨機讀取的IO轉變成索引查詢的順序IO。
九、索引SET規範
儘量避免使用外來鍵約束
- 不建議使用外來鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引；
- 外來鍵可用於保證資料的參照完整性，但建議在業務端實現；
- 外來鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低效能。
十、資料庫SQL開發規範
1、建議使用預編譯語句進行資料庫操作
預編譯語句可以重複使用這些計劃，減少SQL編譯所需要的時間，還可以解決動態SQL所帶來的SQL注入的問題 只傳引數，比傳遞SQL語句更高效 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。
2、避免資料型別的隱式轉換
隱式轉換會導致索引失效。如：select name,phone from customer where id = ‘111’;
3、充分利用表上已經存在的索引
- 避免使用雙%號的查詢條件。
如a like ‘%123%’，（如果無前置%,只有後置%，是可以用到列上的索引的）
- 一個SQL只能利用到複合索引中的一列進行範圍查詢
如：有 a,b,c列的聯合索引，在查詢條件中有a列的範圍查詢，則在b,c列上的索引將不會被用到，在定義聯合索引時，如果a列要用到範圍查詢的話，就要把a列放到聯合索引的右側。
- 使用left join或 not exists來優化not in操作
因為not in 也通常會使用索引失效。
4、資料庫設計時，應該要對以後擴充套件進行考慮
5、程式連線不同的資料庫使用不同的賬號，進位制跨庫查詢
- 為資料庫遷移和分庫分表留出餘地
- 降低業務耦合度
- 避免許可權過大而產生的安全風險
6、禁止使用SELECT * 必須使用SELECT <欄位列表> 查詢
原因：
- 消耗更多的CPU和IO以網路頻寬資源
- 無法使用覆蓋索引
- 可減少表結構變更帶來的影響
7、禁止使用不含欄位列表的INSERT語句
如：insert into values (‘a’,’b’,’c’);
應使用insert into t(c1,c2,c3) values (‘a’,’b’,’c’);
8、避免使用子查詢，可以把子查詢優化為join操作
通常子查詢在in子句中，且子查詢中為簡單SQL(不包含union、group by、order by、limit從句)時，才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化。
子查詢效能差的原因：
- 子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被儲存到臨時表中，不論是記憶體臨時表還是磁碟臨時表都不會存在索引，所以查詢效能會受到一定的影響；
- 特別是對於返回結果集比較大的子查詢，其對查詢效能的影響也就越大；
- 由於子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的CPU和IO資源，產生大量的慢查詢。
9、避免使用JOIN關聯太多的表
對於Mysql來說，是存在關聯快取的，快取的大小可以由join_buffer_size引數進行設定。
在Mysql中，對於同一個SQL多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯快取，如果在一個SQL中關聯的表越多，所佔用的記憶體也就越大。
如果程式中大量的使用了多表關聯的操作，同時join_buffer_size設定的也不合理的情況下，就容易造成伺服器記憶體溢位的情況，就會影響到伺服器資料庫效能的穩定性。
同時對於關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率Mysql最多允許關聯61個表，建議不超過5個。
10、減少同資料庫的互動次數
資料庫更適合處理批量操作 合併多個相同的操作到一起，可以提高處理效率
11、對應同一列進行or判斷時，使用in代替or
in的值不要超過500個in操作可以更有效的利用索引，or大多數情況下很少能利用到索引。
12、禁止使用order by rand() 進行隨機排序
會把表中所有符合條件的資料裝載到記憶體中，然後在記憶體中對所有資料根據隨機生成的值進行排序，並且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的資料集非常大，就會消耗大量的CPU和IO及記憶體資源。
推薦在程式中獲取一個隨機值，然後從資料庫中獲取資料的方式
13、WHERE從句中禁止對列進行函式轉換和計算
對列進行函式轉換或計算時會導致無法使用索引。
- 不推薦：
where date(create_time)=’20190101′
- 推薦：
where create_time >= ‘20190101’ and create_time < ‘20190102’
14、在明顯不會有重複值時使用UNION ALL而不是UNION
- UNION會把兩個結果集的所有資料放到臨時表中後再進行去重操作
- UNION ALL不會再對結果集進行去重操作
15、拆分複雜的大SQL為多個小SQL
- 大SQL：邏輯上比較複雜，需要佔用大量CPU進行計算的SQL
- MySQL：一個SQL只能使用一個CPU進行計算
- SQL拆分後可以通過並行執行來提高處理效率
十一、資料庫操作行為規範
1、超100萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作
- 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲
主從環境中，大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間，而只有當主庫上執行完成後，才會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況
- binlog日誌為row格式時會產生大量的日誌
大批量寫操作會產生大量日誌，特別是對於row格式二進位制資料而言，由於在row格式中會記錄每一行資料的修改，我們一次修改的資料越多，產生的日誌量也就會越多，日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因。
- 避免產生大事務操作
大批量修改資料，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批量資料進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對MySQL的效能產生非常大的影響。
特別是長時間的阻塞會佔滿所有資料庫的可用連線，這會使生產環境中的其他應用無法連線到資料庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批。
2、對於大表使用pt-online-schema-change修改表結構
- 避免大表修改產生的主從延遲
- 避免在對錶欄位進行修改時進行鎖表
對大表資料結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的。
pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表，並且在新表上進行表結構的修改，然後再把原表中的資料複製到新表中，並在原表中增加一些觸發器。
把原表中新增的資料也複製到新表中，在行所有資料複製完成之後，把新表命名成原表，並把原來的表刪除掉。
把原來一個DDL操作，分解成多個小的批次進行。
3、禁止為程式使用的賬號賦予super許可權
當達到最大連線數限制時，還執行1個有super許可權的使用者連線super許可權只能留給DBA處理問題的賬號使用。
4、對於程式連線資料庫賬號，遵循許可權最小原則
程式使用資料庫賬號只能在一個DB下使用，不準跨庫 程式使用的賬號原則上不準有drop許可權。