数据库相关规范建议

核心

  （1）不在数据库做运算cpu计算务必移至业务层

  （2）控制单表数据量：单表记录控制在1000w

  （3）控制列数量：字段数控制在20以内

  （4）平衡范式与冗余：为提高效率牺牲范式设计，冗余数据

  （5）拒绝3B：拒绝大sql，大事物，大批量

字段类

  （1）用好数值类型

       tinyint(1Byte)

       smallint(2Byte)

       mediumint(3Byte)

       int(4Byte)

       bigint(8Byte)

       bad case：int(1)/int(11)

  （2）字符转化为数字 

       用int而不是char(15)存储ip

  （3）优先使用enum或set

       例如：`sex` enum (‘F’, ‘M’)

  （4）避免使用NULL字段

       NULL字段很难查询优化

       NULL字段的索引需要额外空间

       NULL字段的复合索引无效

       bad case：

           `name` char(32) default null

           `age` int not null

       good case：

           `age` int not null default 0

  （5）少用text/blob

       varchar的性能会比text高很多

       实在避免不了blob，请拆表

  （6）不在数据库里存图片

索引类

  （1）谨慎合理使用索引

       改善查询、减慢更新

       索引一定不是越多越好（能不加就不加，要加的一定得加）

       覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别”

  （2）字符字段必须建前缀索引

  （3）不在索引做列运算

       bad case：

       select id where age +1 = 10;

  （4）innodb主键推荐使用自增列

      主键建立聚簇索引

      主键不应该被修改

      字符串不应该做主键

      如果不指定主键，innodb会使用唯一且非空值索引代替

  （5）不用外键

      请由程序保证约束

sql类

  （1）sql语句尽可能简单

       一条sql只能在一个cpu运算

       大语句拆小语句，减少锁时间

       一条大sql可以堵死整个库

  （2）简单的事务

      事务时间尽可能短

      bad case：

        上传图片事务

  （3）避免使用trig/func

      触发器、函数不用

      客户端程序取而代之

  （4）不用select *

      消耗cpu，io，内存，带宽

      这种程序不具有扩展性

  （5）OR改写为IN()

      or的效率是n级别

      in的消息时log(n)级别

      in的个数建议控制在200以内

      select id from t where phone=’159′ or phone=’136′;

        =>

      select id from t where phone in (’159′, ’136′);

  （6）OR改写为UNION

       mysql的索引合并很弱智

       select id from t where phone = ’159′ or name = ‘john’;

        =>

       select id from t where phone=’159′

       union

       select id from t where name=’jonh’

  （7）避免负向%

  （8）慎用count(*)

  （9）limit高效分页

       limit越大，效率越低

       select id from t limit 10000, 10;

           =>

       select id from t where id > 10000 limit 10;

  （10）使用union all替代union

       union有去重开销

  （11）少用连接join

  （12）使用group by

       分组

       自动排序

  （13）请使用同类型比较

  （14）使用load data导数据

       load data比insert快约20倍；

  （15）打散批量更新