Normal Form 范式

在范式化的数据库中， 每个事实数据会出现并且只出现一次。 相反， 在反范式化的数据库中， 信息是冗余的， 可能会存储在多个地方。

反范式的优点在于不需要关联表。

第一范式(1NF)：字段值具有原子性,不能再分(所有关系型数据库系统都满足第一范式);
例如：姓名字段,其中姓和名是一个整体,如果区分姓和名那么必须设立两个独立字段;

第二范式(2NF)：一个表必须有主键,即每行数据都能被唯一的区分;
备注：必须先满足第一范式;

第三范式(3NF)：一个表中不能包涵其他相关表中非关键字段的信息,即数据表不能有沉余字段;
备注：必须先满足第二范式;

Storage Engine

MySQL有两种存储引擎

MyISAM和InnoDB

一般情况下都会选择InnoDB, 在大数据量情况下更优，支持事务

权限管理

创建用户

设置权限

对于连接数据库，只允许使用内网域名，而不是ip

  1. 出于安全性
  2. 机器迁移/平滑升级/运维管理

表规范

单实例表数目必须小于500

单表列数目必须小于30

必须使用utf8mb4字符集

utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码，故需要升级至utf8mb4。

禁止使用存储过程、视图、触发器、Event

禁止使用foreign key，如果有外键完整性约束，需要应用程序代码控制。

外键会导致表之间的耦合，update和delete操作都会涉及关联的表,十分影响sql 的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先

类型规范

存储价格金额时，使用INT或者使用decimal(m, n).

  1. float和double等浮点数据类型在计算时可能出错。
  2. 使用INT类型的话，以分为单位存储
  3. 尽量少使用除法

表必须有主键，例如自增主键

  1. 主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用
  2. 主键要选择较短的数据类型，Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率
  3. 无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住

时间

禁止把字段定义为NULL，至少需要默认值

  1. null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化
  2. null这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多
  3. null值需要更多的存储空，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识
  4. 对null的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’shenjian’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录

对于手机号使用varchar(20)存储

  1. 涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()
  2. 手机号不会做数学运算
  3. varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”

禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替

  1. 增加新的ENUM值要做DDL操作，即会改变表结构
  2. ENUM的内部实际存储就是整数

大文件和图片存在文件系统中，数据库只存URI

禁止使用TEXT、BLOB类型

  1. 会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能

SQL规范

禁止使用单独的负向查询NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描

  1. 单独的负向查询会导致全表扫描，如果要使用负向查询的话需要在前面加上过滤语句。例子：SELECT oid FROM t_order WHERE uid=123 AND status != 1;

禁止%开头的模糊查询，会导致全表扫描

禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询

  1. 会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能

禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性

  1. 读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
  2. 不能有效的利用覆盖索引
  3. 使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性

  1. 容易在增加或者删除字段后出现程序BUG

禁止使用属性隐式转换，见案例1

禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式

  1. SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描，正确写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')

务必请使用“同类型”进行比较，否则可能全表扫面

索引规范

单表索引建议控制在5个以内

单索引字段数不允许超过5个：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了

禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引

  1. 更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
  2. “性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似

建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面: 能够更加有效的过滤数据

案例

案例1

SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678

会导致全表扫描，而不能命中Phone索引。因为phone是varchar类型，SQL语句带入的是整型，改为

SELECT uid FROM t_user WHERE phone=’13812345678’

数据库主库从库配置

Reference

58到家数据库30条军规解读

再议数据库军规

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