时间:2020-11-03 13:43 作者:admin

前言

这些原则都是经历过实战总结而成

每一条原则背后都是血淋淋的教训

这些原则主要是针对数据库开发人员，在开发过程中务必注意

一、核心原则

1.尽量不在数据库做运算

俗话说：别让脚趾头想事情，那是脑瓜子的职责

作为数据库开发人员，我们应该让数据库多做她所擅长的事情：

尽量不在数据库做运算 复杂运算移到程序端CPU 尽可能简单应用mysql/' target='_blank'>mysql

举例：

在MySQL中尽量不要使用如：md5()、Order by Rand()等这类运算函数

2.尽量控制单表数据量

大家都知道单表数据量过大后会影响数据查询效率，严重情况下会导致整个库都卡住

一般情况下，按照一年内单表数据量预估：

纯INT不超过1000W 含CHAR不超过500W

同时要尽量做好合理的分表，使单表数据量不超载，常见的分表策略有：

通过USERID来分表（根据ID区间分表）：在金融行业应用较多，用户量大、用户特征明显 按DATE分表（按天、周、月分表）：在电信行业应用非常多，如用户上网记录表、用户短信表、话单表等 按AREA分表（省、市、区分表） 其他

分区表的适用场景主要有：

① 表非常大，无法全部存在内存，或者只在表的最后有热点数据，其他都是历史数据；

② 分区表的数据更易维护，可以对独立的分区进行独立的操作；

③ 分区表的数据可以分布在不同的机器上，从而高效使用资源；

④ 可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈；

⑤ 可以备份和恢复独立的分区。

但是使用分区表同样有一些限制，在使用的时候需要注意：

① 一个表最多只能有 1024 个分区；

② 5.1版本中，分区表表达式必须是整数， 5.5可以使用列分区；

③ 分区字段中如果有主键和唯一索引列，那么主键列和唯一列都必须包含进来；

④ 分区表中无法使用外键约束；

⑤ 需要对现有表的结构进行修改；

⑥ 所有分区都必须使用相同的存储引擎；

⑦ 分区函数中可以使用的函数和表达式会有一些限制；

⑧ 某些存储引擎不支持分区；

⑨ 对于 MyISAM 的分区表，不能使用 load index into cache；

⑩ 对于 MyISAM 表，使用分区表时需要打开更多的文件描述符。

3.尽量控制表字段数量

单表的字段数量也不能太多，根据业务场景进行优化调整，尽量调整表字段数少而精，这样有以下好处：

IO高效 全表遍历 表修复快 提高并发 alter table更快

那究竟单表多少字段合适呢？

按照单表1G体积，500W行数据量进行评估：

顺序读1G文件需N秒 单行不超过200Byte 单表不超50个纯INT字段 单表不超20个CHAR(10)字段

==>建议单表字段数上限控制在20~50个

4.平衡范式与冗余

数据库表结构的设计也讲究平衡，以往我们经常说要严格遵循三大范式，所以先来说说什么是范式：

第一范式：单个字段不可再分。唯一性。

第二范式：不存在非主属性只依赖部分主键。消除不完全依赖。

第三范式：消除传递依赖。

用一句话来总结范式和冗余：

冗余是以存储换取性能，

范式是以性能换取存储。

所以，一般在实际工作中冗余更受欢迎一些。

模型设计时，这两方面的具体的权衡，首先要以企业提供的计算能力和存储资源为基础。

其次，一般互联网行业中都根据Kimball模式实施数据仓库，建模也是以任务驱动的，因此冗余和范式的权衡符合任务需要。

例如，一份指标数据，必须在早上8点之前处理完成，但计算的时间窗口又很小，要尽可能减少指标的计算耗时，这时在计算过程中要尽可能减少多表关联，模型设计时需要做更多的冗余。

5.拒绝3B

数据库的并发就像城市交通，呈非线性增长

这就要求我们在做数据库开发的时候一定要注意高并发下的瓶颈，防止因高并发造成数据库瘫痪。

这里的拒绝3B是指：

大SQL（BIG SQL）：要减少 大事务（BIG Transaction） 大批量（BIG Batch）

二、字段类原则

1.用好数值字段类型

三类数值类型：

整型：TINYINT(1Byte)、TINYINT(1Byte)、SMALLINT(2B)、MEDIUMINT(3B)、INT(4B)、BIGINT(8B) 浮点型：FLOAT(4B)、DOUBLE(8B) DECIMAL(M,D)

以几个常见的例子来进行说明：

1）INT(1) VS INT(11)

很多人都分不清INT(1)和INT(11)的区别，想必大家也很好奇吧，其实1和11其实只是显示长度的却别而已，也就是不管int（x）x的值是什么值，存储数字的取值范围还是int本身数据类型的取值范围，x只是数据显示的长度而已。

2）BIGINT AUTO_INCREMENT

大家都知道，有符号int最大可以支持到约22亿，远远大于我们的需求和MySQL单表所能支持的性能上限。对于OLTP应用来说，单表的规模一般要保持在千万级别，不会达到22亿上限。如果要加大预留量，可以把主键改为改为无符号int，上限为42亿，这个预留量已经是非常的充足了。

使用bigint，会占用更大的磁盘和内存空间，内存空间毕竟有限，无效的占用会导致更多的数据换入换出，额外增加了IO的压力，对性能是不利的。

因此推荐自增主键使用int unsigned类型，但不建议使用bigint。

3）DECIMAL(N,0)

当采用DECIMAL数据类型的时候，一般小数位数不会是0，如果小数位数设置为0，那建议使用INT类型

2.将字符转化为数字

数字型VS字符串型索引有更多优势：

更高效 查询更快 占用空间更小

举例：用无符号INT存储IP，而非CHAR(15)

INT UNSIGNED

可以用INET_ATON()和INET_NTOA()来实现IP字符串和数值之间的转换

3.优先使用ENUM或SET

对于一些枚举型数据，我们推荐优先使用ENUM或SET，这样的场景适合：

1）字符串型

2）可能值已知且有限

存储方面：

1）ENUM占用1字节，转为数值运算

2）SET视节点定，最多占用8字节

3）比较时需要加‘单引号（即使是数值）

举例：

`sex` enum('F','M') COMMENT '性别'；

`c1` enum('0','1','2','3') COMMENT '审核'；

4.避免使用NULL字段

为什么在数据库表字段设计的时候尽量都加上NOT NULL DEFAULT ''，这里面不得不说用NULL字段的弊端：

很难进行查询优化

NULL列加索引，需要额外空间

含NULL复合索引无效

举例：

1）`a` char(32) DEFAULT NULL 【不推荐】

2）`b` int(10) NOT NULL 【不推荐】

3）`c` int(10) NOT NULL DEFAULT 0 【推荐】

5.少用并拆分TEXT/BLOB

TEXT类型处理性能远低于VARCHAR

强制生成硬盘临时表 浪费更多空间 VARCHAR(65535)==>64K(注意UTF-8)

尽量不用TEXT/BLOB数据类型

如果业务需要必须用，建议拆分到单独的表

举例：

CREATE TABLE t1 (  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,  data TEXT NOT NULL,  PRIMARY KEY(id)) ENGINE=InnoDB;

6.不在数据库里存图片

先上图：

可见，如果将图片全部存在数据库，将使得数据库体积变大，会造成读写速度变慢。

图片存数据库的弊端：

对数据库的读/写的速度永远都赶不上文件系统处理的速度 数据库备份变的巨大，越来越耗时间 对文件的访问需要穿越你的应用层和数据库层

★推荐处理办法：数据库中保存图片路径

按照年月日生成路径。具体是按照年月日还是按照年月去生成路径，根据自己需要(不一定是按照日期去生成)。

理解为什么要分散到多个文件夹中去才是关键，涉及到一个原理就明白了：

操作系统对单个目录的文件数量是有限制的。当文件数量很多的时候。从目录中获取文件的速度就会越来越慢。所以为了保持速度，才要按照固定规则去分散到多个目录中去。

图片分散到磁盘路径中去。数据库字段中保存的是类似于这样子的”images/2012/09/25/ 1343287394783.jpg”

原来上传的图片文件名称会重新命名保存，比如按照时间戳来生成，1343287394783. jpg。这样子是为了避免文件名重复，多个人往同一个目录上传图片的时候会出现。

反正用什么样的规则命名图片，只要做到图片名称的唯一性即可。

比如网站的并发访问量大，目录的生成分得月细越好。比如精确到小时，一个小时都可以是一个文件夹。同时0.001秒有两个用户同时在上传图片(因为那么就会往同一个小时文件夹里面存图片)。因为时间戳是精确到秒的。为了做到图片名称唯一性而不至于覆盖，生成可以在在时间戳后面继续加毫秒微秒等。总结的规律是，并发访问量越大。就越精确就好了。

题外话：

1）为什么保存的磁盘路径，是”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”，而不是” /images/2012/09/25/ 1343287394783.jpg”(最前面带有斜杠)

在页面中需要取出图片路径展示图片的时候，如果是相对路径，则可以使用”./”+”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”进行组装。

如果需要单独的域名(比如做cdn加速的时候)域名，img1.xxx.com,img2.xxx.com这样的域名，

直接组装 “http://img1.xxx.com/”+”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”

2）为什么保存的磁盘路径，是”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”，而不是“http://www.xxx.com/images/2012/09/25/1343287394783.jpg"

这里其实涉及到CDN的知识，具体CDN的知识在此不多展开，简而言之：

cdn服务：对于静态内容是非常适合的。所以像商品图片，随着访问量大了后，租用cdn服务，只需要把图片上传到他们的服务器上去。

例子：北京访问长沙服务器，距离太远。我完全可以把商品图片，放到北京的云服务（我觉得现在提供给网站使用的云存储其实就是cdn，给网站提供分流和就近访问）上去。这样子北京用户访问的时候，实际上图片就是就近获取。不需要很长距离的传输。

自己用一个域名img.xxx.com来载入图片。这个域名解析到北京的云服务上去。

做法:数据库中保存的是” images/2012/09/25/1343287394783.jpg”,

这些图片实际上不存储在web服务器上。上传到北京的cdn服务器上去。

我从数据库取出来，直接”img.xxx.com/”+” images/2012/09/25/1343287394783.jpg”

比如如果还有多个，就命名img1.xx.com、img2.xx.com

反正可以随便。所以如果把域名直接保存进去。就显得很麻烦了。迁移麻烦。

三、索引类原则

1.谨慎合理添加索引

添加索引是为了改善查询 添加索引会减慢更新 索引不是越多越好 能不加的索引尽量不加（综合评估数据密度和数据分布，最好不超过字段数20%） 结合核心SQL有限考虑覆盖索引

举例：不要给“性别”列创建索引

理论文章会告诉你值重复率高的字段不适合建索引。不要说性别字段只有两个值，网友亲测，一个字段使用拼音首字母做值，共有26种可能，加上索引后，百万加的数据量，使用索引的速度比不使用索引要慢！

为什么性别不适合建索引呢？因为你访问索引需要付出额外的IO开销，你从索引中拿到的只是地址，要想真正访问到数据还是要对表进行一次IO。假如你要从表的100万行数据中取几个数据，那么利用索引迅速定位，访问索引的这IO开销就非常值了。但如果你是从100万行数据中取50万行数据，就比如性别字段，那你相对需要访问50万次索引，再访问50万次表，加起来的开销并不会比直接对表进行一次完整扫描小。

2.字符字段必须建前缀索引

区分度：

单字母区分度：26

4字母区分度：26*26*26*26 = 456,976

5字母区分度：26*26*26*26*26 = 11,881,376

6字母区分度：26*26*26*26*26*26 = 308,915,776

字符字段必须建前缀索引，例如：

`pinyin` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '小区拼音', KEY `idx_pinyin` (`pinyin`(8)), ) ENGINE=InnoDB

3.不在索引列做运算

原因有两点：

1）会导致无法使用索引

2）会导致全表扫描

举例：

BAD SAMPLE:

select * from table WHERE to_days(current_date) – to_days(date_col) <= 10

GOOD SAMPLE:

select * from table WHERE date_col >= DATE_SUB('2011-10-22',INTERVAL 10 DAY);

4.自增列或全局ID做INNODB主键

对主键建立聚簇索引 二级索引存储主键值 主键不应更新修改 按自增顺序插入值 忌用字符串做主键 聚簇索引分裂 推荐用独立于业务的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主键 若不指定主键，InnoDB会用唯一且非空值索引代替

5.尽量不用外键

线上OLTP系统尽量不用外键： 外键可节省开发量 有额外开销 逐行操作 可“到达”其他表，意味着锁 高并发时容易死锁

建议由程序保证约束

比如我们原来建表语句是这样的：

CREATE TABLE `user` ( `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `user_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', PRIMARY KEY (`user_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',  `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`),  KEY `for_indx_user_id` (`user_id`),  CONSTRAINT `for_indx_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`user_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

不使用外键约束后：

CREATE TABLE `user` ( `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `user_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户名', PRIMARY KEY (`user_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',  `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

不适用外键约束后，为了加快查询我们通常会给不建立外键约束的字段添加一个索引。

CREATE TABLE `order` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',  `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',  `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`user_id`),) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

实际开发中，一般不会建立外键约束。

四、SQL类原则

1.SQL语句尽可能简单

在开发过程中，我们尽量要保持SQL语句的简单性，我们对比一下大SQL和多个简单SQL

传统设计思想 BUG MySQL NOT 一条SQL只能在一个CPU运算 5000+ QPS的高并发中，1秒大SQL意味着？ 可能一条大SQL就把整个数据库堵死

拒绝大SQL，拆解成多条简单SQL

简单SQL缓存命中率更高 减少锁表时间，特别是MyISAM 用上多CPU

2.保持事务（连接）短小

事务/连接使用原则：即开即用，用完即关 与事务无关操作都放到事务外面，减少锁资源的占用 不破坏一致性前提下，使用多个短事务代替长事务

举例：

1）发帖时的图片上传等待

2）大量的sleep连接

3.尽可能避免使用SP/TRIG/FUNC

线上OLTP系统中，我们应当：

尽可能少用存储过程 尽可能少用触发器 减少使用MySQL函数对结果进行处理

将上述这些事情都交给客户端程序负责

4.尽量不用SELECT *

用SELECT * 时，将会更多的消耗CPU、内存、IO以及网络带宽

我们在写查询语句时，应当尽量不用SELECT * ,只取需要的数据列：

更安全的设计：减少表变化带来的影响 为使用covering index提供可能性 Select/JOIN 减少硬盘临时表生成，特别是有TEXT/BLOB时

举例：

不推荐：

SELECT * FROM tagWHERE id = 999148

推荐：

SELECT keyword FROM tagWHERE id = 999148

5.改写OR为IN()

同一字段，将or改写为in()

OR效率：O(n)

IN效率：O(Log n）

当n很大时，OR会慢很多

注意控制IN的个数，建议n小于200

举例：

不推荐：

Select * from opp WHERE phone='12347856' or phone='42242233'

推荐：

Select * from opp WHERE phone in ('12347856' , '42242233')

6.改写OR为UNION

不同字段，将or改为union

减少对不同字段进行 "or" 查询 Merge index往往很弱智 如果有足够信心：set global optimizer_switch='index_merge=off';

举例：

不推荐：

Select * from opp WHERE phone='010-88886666' or cellPhone='13800138000';

推荐：

Select * from opp WHERE phone='010-88886666' union Select * from opp WHERE cellPhone='13800138000';

7.避免负向查询和%前缀模糊查询

在实际开发中，我们要尽量避免负向查询，那什么是负向查询呢，主要有以下：

NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等

同时，我们还要避免%前缀模糊查询，因为这样会使用B+ Tree，同时会造成使用不了索引，并且会导致全表扫描，性能和效率可想而知

举例：

8.减少COUNT(*)

在开发中我们经常会使用COUNT(*)，殊不知这种用法会造成大量的资源浪费，因为COUNT(*)资源开销大，所以我们能不用尽量少用

对于计数类统计，我们推荐：

实时统计：用memcache，双向更新，凌晨跑基准 非实时统计：尽量用单独统计表，定期重算

来对比一下COUNT(*)和其他几个COUNT吧：

`id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '公司的id',`sale_id` int(10) unsigned DEFAULT NULL,

结论：

COUNT(*)=COUNT(1)COUNT(0)=COUNT(1)COUNT(1)=COUNT(100)COUNT(*)!=COUNT(col)

9.LIMIT高效分页

传统分页：

Select * from table limit 10000,10;

LIMIT原理：

Limit 10000,10 偏移量越大则越慢

推荐分页：

Select * from table WHERE id>=23423 limit 11; #10+1 (每页10条)select * from table WHERE id>=23434 limit 11;

分页方式二：

Select * from table WHERE id >= ( select id from table limit 10000,1 ) limit 10;

分页方式三：

SELECT * FROM table INNER JOIN (SELECT id FROM table LIMIT 10000,10) USING (id) ;

分页方式四：

#先使用程序获取ID：select id from table limit 10000,10;#再用in获取ID对应的记录Select * from table WHERE id in (123,456…) ;

具体需要根据实际的场景分析并重组索引

示例：

10.用UNION ALL 而非UNION

如果无需对结果进行去重，仅仅是对多表进行联合查询并展示，则用UNION ALL，因为UNION有去重开销

举例：

MySQL>SELECT * FROM detail20091128 UNION ALL SELECT * FROM detail20110427 UNION ALL SELECT * FROM detail20110426 UNION ALL SELECT * FROM detail20110425 UNION ALL SELECT * FROM detail20110424 UNION ALL SELECT * FROM detail20110423;

11.分解联接保证高并发

高并发DB不建议进行两个表以上的JOIN

适当分解联接保证高并发：

可缓存大量早期数据 使用了多个MyISAM表 对大表的小ID IN() 联接引用同一个表多次

举例：

原SQL：

MySQL> Select * from tag JOIN tag_post on tag_post.tag_id=tag.id JOIN post on tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag=‘二手玩具';

分解SQL：

MySQL> Select * from tag WHERE tag=‘二手玩具'; MySQL> Select * from tag_post WHERE tag_id=1321; MySQL> Select * from post WHERE post.id in (123,456,314,141)

12.GROUP BY 去除排序

使用GROUP BY可以实现分组和自动排序

无需排序：Order by NULL

特定排序：Group by DESC/ASC

举例：

13.同数据类型的列值比较

原则：数字对数字，字符对字符

数值列与字符类型比较：同时转换为双精度进行比对

字符列与数值类型比较：字符列整列转数值，不会使用索引查询

举例：

字段：`remark` varchar(50) NOT NULL COMMENT '备注,默认为空',

MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM gift WHERE `deal_id` = 640 AND remark=115127; 1 row in set (0.14 sec)  MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM pool_gift WHERE `deal_id` = 640 AND remark='115127'; 1 row in set (0.005 sec)

14.Load data 导数据

批量数据快导入：

成批装载比单行装载更快，不需要每次刷新缓存 无索引时装载比索引装载更快 Insert values ,values，values 减少索引刷新 Load data比insert快约20倍

尽量不用INSERT ... SELECT，一个是有延迟，另外就是会同步出错

15.打散大批量更新

大批量更新尽量凌晨操作，避开高峰 凌晨不限制 白天上线默认为100条/秒（特殊再议）

举例：

update post set tag=1 WHERE id in (1,2,3); sleep 0.01; update post set tag=1 WHERE id in (4,5,6); sleep 0.01;……

16.Know Every SQL

作为DBA乃至数据库开发人员，我们必须对数据库的每条SQL都非常了解，常见的命令有：

SHOW PROFILE MYSQLsla MySQLdumpslow explain Show Slow Log Show Processlist SHOW QUERY_RESPONSE_TIME(Percona）

五、约定类原则

1.隔离线上线下

构建数据库的生态环境，确保开发无线上库操作权限

原则：线上连线上，线下连线下

生产数据用pro库 预生产环境用pre库 测试用test库 开发用dev库

2.禁止未经DBA确认的子查询

大部分情况优化较差 特别WHERE中使用IN id的子查询 一般可用JOIN改写

举例：

MySQL> select * from table1 where id in (select id from table2); MySQL> insert into table1 (select * from table2); //可能导致复制异常

3.永远不在程序端显式加锁

外部锁对数据库丌可控 高幵发时是灾难 极难调试和排查

对于类似并发扣款等一致性问题，我们采用事务来处理，Commit前进行二次校验冲突

4.统一字符集为UTF8

5.统一命名规范

1）库表等名称统一用小写

2）索引命名默认为“idx_字段名"

3）库名用缩写，尽量在2~7个字母

DataSharing ==> ds

4）注意避免用保留字命名

以上所有坑，建议数据库开发人员都要铭记于心。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

(责任编辑：admin)