sql中的unique,sql中的union

　　

一、数据库命令规范

　　

　　

　　的所有数据库对象名称必须使用小写字母，并用下划线分隔。 　　

　　

　　的所有数据库对象名都禁止使用mysql保留关键字(如果表名包含关键字query，需要用单引号括起来)。 　　

　　

　　数据库对象的命名应能识别名称的含义，姓氏不应超过32个字符。 　　

　　

　　临时库表必须以tmp_为前缀，以date为后缀，备份表必须以bak_为前缀，以date(时间戳)为后缀。 　　

　　

　　所有存储相同数据的的列名和列类型必须一致(一般用作关联列，如果查询时关联列的类型不一致，会自动进行隐式数据类型转换，导致对列的引用无效，降低查询效率)。 　　

　　

　　

二、数据库基本设计规范

　　

　　

　　1、所有表必须使用Innodb存储引擎 　　

　　

　　无特殊要求(即Innodb无法满足的功能，如列存储、空间数据存储等。)，所有表都必须使用InnoDB存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6之后默认使用Innodb)支持事务、行级锁、更好的恢复、高并发下更好的性能。 　　

　　

　　2、数据库和表的字符集统一使用UTF8 　　

　　

　　兼容性更好，统一的字符集可以避免字符集转换导致的乱码，如果在比较之前需要转换不同的字符集，索引就会失效。 　　

　　

　　3、所有表和字段都需要添加注释 　　

　　

　　使用comment子句向表和列添加注释，并从头开始维护数据字典。 　　

　　

　　4、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内 　　

　　

　　50万不是MySQL数据库的极限。太长的话，表结构修改，备份恢复都会有大问题。 　　

　　

　　可以使用历史数据归档(应用于日志数据)、子数据库和子表(应用于业务数据)等手段来控制数据量。 　　

　　

　　5、谨慎使用MySQL分区表 　　

　　

　　分区表在物理上表示为多个文件，在逻辑上表示为一个表。谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能会低一些。建议用物理表管理大数据。 　　

　　

　　6、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度 　　

　　

　　MySQL限制每个表最多存储4096列，每行数据的大小不能超过65535字节，以减少磁盘IO，保证热数据缓存的命中率(表越宽，将表加载到内存缓冲池需要的内存越多，也会消耗更多的IO)。更有效地利用缓存，避免读取无用的冷数据。经常一起使用的列放在一个表中(避免更多的关联操作)。 　　

　　

　　7、禁止在表中建立预留字段 　　

　　

　　保留字段很难命名。保留字段无法确认存储的数据类型，因此您无法选择合适的类型。修改保留字段类型将锁定该表。 　　

　　

　　8、禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据 　　

　　

　　通常文件大小很大，会导致数据量在短时间内迅速增加。数据库在读取数据库时，通常会进行大量的随机IO操作。当文件非常大时，IO操作非常耗时，通常存储在文件服务器中，数据库只存储文件地址信息。 　　

　　

　　9、禁止在线上做数据库压力测试 　　

　　

　　10、禁止从开发环境，测试环境直接连接生成环境数据库 　　

　　

　　

三、数据库字段设计规范

　　

　　

　　1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型 　　

　　

　　 原因 　　

　　

　　列字段越大，建立索引所需的空间就越大，这样一个页面可以存储的索引节点数量就会越来越少，遍历时需要的IO次数越多，索引的性能就会越差。 　　

　　

　　 方法 　　

　　

　　1)将字符串转换成数字类型进行存储，比如将IP地址转换成整形数据。 　　

　　

　　Mysql提供了两种处理ip地址的方法： 　　

　　

　　 　　

　　

　　在插入数据之前，使用inet_aton将ip地址转换为整数，这样可以节省空间。在显示数据时，使用inet_ntoa将integer的ip地址转换为地址显示。 　　

　　

　　2)对于非负数据(如自增ID、整数IP)，应优先选择无符号整数进行存储。 　　

　　

　　因为：与有符号的相比，无符号的可以增加一倍的存储空间。 　　

　　

　　 　　

　　

　　VARCHAR(N)中的N表示字符数，而不是字节数。 　　

　　

　　使用UT 　　

F8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存

　　

2、避免使用TEXT、BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据

　　

建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

　　

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。

　　

而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

　　

如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

　　

TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

　　

因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的。

　　

3、避免使用ENUM类型

　　

修改ENUM值需要使用ALTER语句

　　

ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作

　　

禁止使用数值作为ENUM的枚举值

　　

4、尽可能把所有列定义为NOT NULL

　　

原因：

　　

索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；

　　

进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

　　

5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间

　　

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。

　　

TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高

　　

超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。

　　

经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：

　　

缺点1：无法用日期函数进行计算和比较

　　

缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间

　　

6、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。可用于存储比bigint更大的整型数据。

　　

四、索引设计规范

1、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。

　　

2、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

　　

3、每个Innodb表必须有个主键

　　

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，不适用多列主键（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。

　　

五、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

　　

六、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）。

　　

七、避免建立冗余索引和重复索引

因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。

　　

重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)

　　

冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

　　

八、优先考虑覆盖索引

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

　　

覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

　　

覆盖索引的好处：

　　

避免Innodb表进行索引的二次查询

　　

Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，

　　

如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。

　　

可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

　　

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

　　

九、索引SET规范

尽量避免使用外键约束

　　

不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引；

　　

外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现；

　　

外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。

　　 　　

十、数据库SQL开发规范

1、建议使用预编译语句进行数据库操作

　　

预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数，比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。

　　

2、避免数据类型的隐式转换

　　

隐式转换会导致索引失效。如：select name,phone from customer where id = '111';

　　

3、充分利用表上已经存在的索引

　　

避免使用双%号的查询条件。

　　

如a like '%123%'，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

　　

一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

　　

如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。

　　

使用left join或 not exists来优化not in操作

　　

因为not in 也通常会使用索引失效。

　　

4、数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑

　　

5、程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询

　　

为数据库迁移和分库分表留出余地

　　

降低业务耦合度

　　

避免权限过大而产生的安全风险

　　

6、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

　　

原因：

　　

消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源

　　

无法使用覆盖索引

　　

可减少表结构变更带来的影响

　　

7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句

　　

如：insert into values ('a','b','c');

　　

应使用insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

　　

8、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作

　　

通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

　　

子查询性能差的原因：

　　

子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能 会受到一定的影响；

　　

特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；

　　

由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

　　

9、避免使用JOIN关联太多的表

　　

对于Mysql来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。

　　

在Mysql中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。

　　

如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

　　

同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率Mysql最多允许关联61个表，建议不超过5个。

　　

10、减少同数据库的交互次数

　　

数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率

　　

11、对应同一列进行or判断时，使用in代替or

　　

in的值不要超过500个in操作可以更有效的利用索引，or大多数情况下很少能利用到索引。

　　

12、禁止使用order by rand() 进行随机排序

　　

会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

　　

推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式

　　

13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

　　

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。

　　

不推荐：

　　 　　

　　

推荐：

　　 　　

　　

14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION

　　

UNION会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作

　　

UNION ALL不会再对结果集进行去重操作

　　

15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL

　　

大SQL：逻辑上比较复杂，需要占用大量CPU进行计算的SQL

　　

MySQL：一个SQL只能使用一个CPU进行计算

　　

SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

　　

十一、数据库操作行为规范

1、超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作

　　

大批量操作可能会造成严重的主从延迟

　　

主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

　　

binlog日志为row格式时会产生大量的日志

　　

大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，由于在row格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因。

　　

避免产生大事务操作

　　

大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

　　

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

　　

2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

　　

避免大表修改产生的主从延迟

　　

避免在对表字段进行修改时进行锁表

　　

对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。

　　

pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。

　　

把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。

　　

把原来一个DDL操作，分解成多个小的批次进行。

　　

3、禁止为程序使用的账号赋予super权限

　　

当达到最大连接数限制时，还运行1个有super权限的用户连接super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

　　

4、对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则

　　

程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。

　　

最后

　　

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