1 建表规约

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【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。 注意：数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的 命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。 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。

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解读：从优化角度来讲，应该按字段的用途来定义合适的类型。表达是与否，用长度为1个字节的tinyint足以。

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【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。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。 说明：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

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解读：Win环境下开发，代码中用的表名是小写，本地数据库用的是大写，那么在win环境下没有问题，但发布到linux环境会有问题。Linux下MySQL安装完后默认：区分表名的大小写，不区分列名的大小写,总而言之都用小写就不会出现问题。

MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则：

（1）数据库名与表名是严格区分大小写

（2）表的别名是严格区分大小写

（3）列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的

（4）变量名也是严格区分大小写的

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【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。

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【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。

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【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

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【强制】小数类型为 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。

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解读：float和double都是浮点型，而decimal是定点型。MySQL 浮点型和定点型可以用类型名称后加（M，D）来表示，M表示该值的总共长度，D表示小数点后面的长度。

FLOAT和DOUBLE在不指定精度时，默认会按照实际的精度来显示，而DECIMAL在不指定精度时，默认整数为10，小数为0。所以建议在定义表时，定义（M，D）。

float和double在设置超过定义长度的数值时，会自动四舍五入，decimal会截断，并给出一条警告。

精度损失问题：float和double类型的列，在做sum计算时，会丢失精度，而decimal会精确计算。

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【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。

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解读：从优化角度来说，如果一个表的所有字段都是定长的，那么每一条数据也就是定长的，数据库就可以直接计算出下一条数据的偏移量，查询速度会更快。

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【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。

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解读：MySQL5.0以上版本，varchar最大可以存储65535字节数据（内容开头用1-2个字节存储长度信息，超过255时用两个字节，所以最大65535）。 我们通常编码设置为U8，每个字符最多占3个字节，那么最大长度不能超过21845。 若定义的时候超过上述限制，则varchar字段会被强行转为text类型，并产生warning。 此外，受MYSQL行长度限制影响，MySQL要求一个行的定义长度不能超过65535。若定义的表长度超过这个值，则提示ERROR 1118 (42000): Row size too large。

数据库中定义的「varchar(20)指的是20个字符」。 关于5000的建议：由于通常定义的U8每个字符占3个字节，那么5000字符需要15000个字节，考虑行最大长度限制和别的列，以及查询性能，推荐5000。

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【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。 正例： alipay_task / force_project / trade_config

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【推荐】库名与应用名称尽量一致。

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【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。

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【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。

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【参考】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。 正例： 人都在150岁之内，用tinyint unsigned存储（取值范围：0-255）。 其中无符号值可以避免误存负数， 且扩大了表示范围

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2 索引规约

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【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。

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解读：墨菲定律：如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。

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【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。

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【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。

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解读：区分度是指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值，范围(0,1]，值越高则查询效率越高。 对于blob,text,varchar的列必须使用前缀索引，MySQL不允许索引这些列的完整长度。 最好选择足够长的前缀保证较高的区分度，也不能太长（节省空间）。

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【强制】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。 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。

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【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。

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解读：file_sort即在order by时发生的文件排序，如果排序时没有用到索引，就会产生file_sort。 只有当索引的列顺序和order by子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，才能用索引排序。如果查询需要关联多张表，只有当order by子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引排序。

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【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。

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解读：如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，称之为“覆盖索引”。 由于覆盖索引必须要存储索引列的值，哈希索引、空间索引和全文索引都不存储列的值，MySQL只有B-Tree索引可以做覆盖索引。如：对id,name,title三个字段建立索引，在索引中会存储这三个列的值，如果查询：select id,name,title from table where id < 10; 通过explain会看到extra为using index。

如果查询select * from table where id < 10;就不会使用覆盖索引，因为索引中没有包含所有的列值。

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【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。 说明： MySQL 的limit查询并不是跳过 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。 解读：案例

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select count(*) from user_game_info; // 共有956176条数据
select * from user_game_info a limit 900000, 20; // 此查询耗时0.547S
select t1.* from user_game_info t1, (select id from user_game_info limit 900000, 20) t2 where t1.id = t2.id; // 优化后耗时0.178S

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【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 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。 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。

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解读：这里说的是explain中的type字段（连接类型）。 常见的几种类型有：all、index、range、ref、eq_ref、const，从左到右效率依次增强。

1）All:全表扫描

2）Index:先扫描全部索引，再回表获取数据，性能不比all强

3）Range:有范围的索引扫描，between/and/>/

4）Ref:查找条件列使用了索引而且不为主键和unique

5）Eq_ref:优化器已知查询结果只有一个，在使用了主键或唯一索引的情况下触发

6）Const:将主键放到where后面做等值查询，例如：select * from user_game_info where id = 100;

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【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=? ， 如果 a 列的几乎接近于唯一值，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， 即索引 idx_d_c。

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【推荐】 防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

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解读：例如，给表tb_user_account表的username(varchar)字段加索引，由于字段是varchar类型的，所以查询条件一定要少字符串类型

隐式转换规则： 1）两个参数至少有一个是 NULL 时，比较的结果也是 NULL，例外是使用 <=> 对两个 NULL 做比较时会返回 1，这两种情况都不需要做类型转换

2）两个参数都是字符串，会按照字符串来比较，不做类型转换

3）两个参数都是整数，按照整数来比较，不做类型转换

4）十六进制的值和非数字做比较时，会被当做二进制串

5）有一个参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为 timestamp

6）有一个参数是 decimal 类型，如果另外一个参数是 decimal 或者整数，会将整数转换为 decimal 后进行比较，如果另外一个参数是浮点数，则会把 decimal 转换为浮点数进行比较

7）所有其他情况下，两个参数都会被转换为浮点数再进行比较

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【参考】创建索引时避免有如下极端误解： 1） 宁滥勿缺。 认为一个查询就需要建一个索引。 2） 宁缺勿滥。 认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 3） 抵制唯一索引。 认为业务的唯一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

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3 SQL语句

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【强制】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。 说明： count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

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【强制】 count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数， 注意 count(distinctcol1, 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。

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【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(null point Exception) 问题： SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g))FROM table;

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【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。 说明： 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。

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【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。 解读：先查询COUNT，后查询分页数据

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【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。 说明：以学生和成绩的关系为例，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。

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【强制】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。

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【强制】数据订正（特别是删除、 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。

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解读：手动执行SQL来修改或删除数据时，先用where后的条件select一遍，确认数据无误后，在执行update或delete。

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【推荐】 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。

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【参考】 如果有国际化需要，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，统计字节数SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”)； 返回为 4，统计字符数如果需要存储表情，那么选择 utf8mb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。 解读：utf8可以存储3个字节的数据，utf8mb4可以存储四个字节，专门用来兼容4个字节的unicode，utf8mb4是utf8的超集，将编码从utf8改为utf8mb4无需额外转换。 Emoji表情不在utf8的3个字节的表示范围之内，可以用utf8mb4存储。

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4 ORM映射

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【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。 3）无用字段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。

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解读：可以更好的利用“覆盖索引”。

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【参考】 @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。

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