-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Components
-
General
-
Layout
-
Navigation
-
Data Entry
-
Data Display
-
Feedback
-
Other
-
-
-
-
SQL规范
建表规约
强制要求
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
。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。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:
hap_admin
,rdc_config
,level3_name
反例:
HapAdmin
,rdcConfig
,level_3_name
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。禁用保留字,如
desc
、range
、match
、delayed
等, 请参考 MySQL 官方保留字。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。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。如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型。
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。说明: 该表的命名以 原表名_字段缩写 的格式命名。
表必备字段:
id
,create_date
,last_update_date
,create_by
,last_update_by
,object_version_number
。说明: 其中
id
必为主键,类型为 unsigned bigint、单表时自增、步长为1
。create_date
,last_update_date
的类型均为 datetime 类型,前者现在时表示主动创建,后者过去分词表示被动更新。column(name: “object_version_number”, type: “BIGINT UNSIGNED”, defaultValue: “1”)
column(name: “created_by”, type: “BIGINT UNSIGNED”, defaultValue: “0”)
column(name: “creation_date”, type: “DATETIME”, defaultValueComputed: “CURRENT_TIMESTAMP”)
column(name: “last_updated_by”, type: “BIGINT UNSIGNED”, defaultValue: “0”)
column(name: “last_update_date”, type: “DATETIME”, defaultValueComputed: “CURRENT_TIMESTAMP”)
表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
- 正例: kanban_task / devops_project / website_config
推荐规约
- 库名与应用名称尽量一致。
- 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。
- 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:
- 不是频繁修改的字段。
- 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。
- 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表。
- 说明: 如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。
规约参考
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: 如下表,其中无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。
对象 年龄区间 类型 字节 表示范围 人 150岁之内 unsigned tinyint 1 无符号值: 0 到255 龟 数百岁 unsigned smallint 2 无符号值: 0 到 65535 恐龙化石 数千万年 unsigned int 4 无符号值: 0 到约 42.9 亿 太阳 约 50 亿年 unsigned bigint 8 无符号值: 0 到约 10 的 19 次方
索引规约
强制要求
- 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。
- 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。
- 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))/countstar的区分度来确定。
- 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。
推荐规约
- 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。
- 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。
- 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
- 说明:MySQL 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。
- 正例:先快速定位需要获取的 id 段,然后再关联: SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
- 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:
- 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。
- ref 指的是使用普通的索引(normal index) 。
- 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。
- 说明:
- 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=? , 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判断条件时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如: where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高,也必须把 b 放在索引的最前列。
- 防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。
规约参考
创建索引时避免有如下极端误解:
宁滥勿缺。 认为一个查询就需要建一个索引。
宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
SQL 语句
强制要求
- 不要使用
count
(列名)或count
(常量)来替代count
(*),countstar
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:
countstar
会统计值为NULL
的行,而count
(列名)不会统计此列为NULL
值的行。
- 说明:
count
(distinct col) 计算该列除NULL
之外的不重复行数, 注意count
(distinct col1, 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
。- 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
问题: SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;
- 正例: 可以使用如下方式来避免
- 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。
- NULL<>NULL 的返回结果是 NULL, 而不是 false。
- NULL=NULL 的返回结果是 NULL, 而不是 true。
- NULL<>1 的返回结果是 NULL,而不是 true。
- 说明: NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
- 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。 - 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。
- 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。
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。
推荐规约
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。
规约参考
- 如果有全球化需要,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 SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”);\返回为 4
- 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。
- 不建议在开发代码中使用此语句 TRUNCATE TABLE
- TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少,但 TRUNCATE 无事务且不触发 trigger,有可能造成事故,故不建议在开发代码中使用此语句。
- 说明: TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。
ORM 映射
强制要求
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:
- 增加查询分析器解析成本。
- 增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
- 说明:
POJO
类的布尔属性不能加is
,而数据库字段必须加is_
,要求在resultMap
中进行 字段与属性之间的映射。不要用
resultClass
当返回参数,即使所有类属性名与数据库字段一一对应,也需要定义;反过来,每一个表也必然有一个与之对应。- 说明: 配置映射关系,使字段与 DO 类解耦,方便维护。
sql.xml
配置参数使用: #{}, #param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。iBATIS
自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。- 说明:其实现方式是在数据库取到 statementName对应的SQL语句的所有记录,再通过 subList 取 start,size 的子集合。
- 正例: Map
map = new HashMap (); map.put(“start”, start); map.put(“size”, size);
不允许直接拿
HashMap
与Hashtable
作为查询结果集的输出。- 说明: resultClass=“Hashtable”, 会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控。
更新数据表记录时,必须同时更新记录对应的
gmt_modified
字段值为当前时间。
推荐规约
不要写一个大而全的数据更新接口。 传入为 POJO 类,不管是不是自己的目标更新字段,都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL时, 不要更新无改动的字段,一是易出错; 二是效率低; 三是增加 binlog 存储。
规约参考
@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。< isEqual >
中的compareValue
是与属性值对比的常量,一般是数字,表示相等时带上此条件;< isNotEmpty >
表示不为空且不为null
时执行;< isNotNull >
表示不为null
值时执行。