一，设计规范

三大范式

第一范式1NF：属性不可分【反例：address可1分为国家，省市，地区】

第二范式2NF：属性完全依赖主键

【反例：订单编号和商品编号位于同一张表中，前者与订单信息强相关，后者与商品信息强相关】【该拆表了】

第三范式3NF：不允许数据冗余【两张表很多属性相同】

命名规范

1，命名规范：小写+下划线，不能使用保留关键字

【MySQL对象名默认规定大小写敏感，且在生产环境中MySQL通常运行在Linux系统下，Linux系统本身也是大小写敏感的。】

【https://dev.mysql.com/doc/mysqld-version-reference/en/keywords-8-0.html

建议在设计数据表之后逐一排查有没有使用关键字。】

字段规范

原则：

• 尽可能选择存储空间最小的字段【栗子：IP转化为整型存储】、
• 非负型数据优先使用无符号存储

1，char VS varchar

? char 定长 浪费空间 查询速度快

? varchar 变长 节省空间 查询速度较慢

? 出于存储空间的考虑，优先选择varchar

2，避免使用text，blob，如果一定要使用，单独出扩展表

? 【MySQL内存临时表不支持text，blob这样的大数据类型，只能使用磁盘临时表完成，并且会导致二次查询】

3，同财务相关的最好使用定点数decimal

4，日期类型选择

• DATETIME：记录年月日时分秒，表示的时间范围最大
• 如果记录的日期要让不同时区的人使用，使用TIMESTAMP

其他规范

1，为什么选择Innodb？【行级锁高并发，支持事务，缓存索引和数据，支持热备】

2，字符集通常选用UTF-8

3，所有表和字段都需要添加注释

4，禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据

通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息

5，尽可能把所有列定义为 NOT NULL

二，索引规范

索引的适用情况

1. 对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效。
2. 对于中到大型的表，索引就非常有效。

添加索引的位置

where子句中的字段

联合索引

联合索引又称为复合索引，指查询中同时包含多个索引。

最左前缀匹配原则：MySQL遵循最左优先，所以在where子句中通常将使用最频繁的索引放在前面

索引使用注意事项

• 单表索引最好不超过5个【索引可以提高查询效率，但是同时会减小插入更新效率】

三，开发规范

• 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询

• 禁止使用 order by rand() 进行随机排序

• WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算

• 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 中，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

• 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

• 用join操作代替子查询

• 使用join关联的表最好不超过5个

• 对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or

• 外键是否需要问题

  对于互联网行业，注重高并发，不推荐使用外键。【外键的本质就是将数据一致性交给数据库处理】

  对于传统软件行业，对并发量没有那么高，通过使用外键来降低开发成本也是可取的

参考资料

一份非常完整的MySQL规范

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622786252178335118&wfr=spider&for=pc

MySQL规范

原文：https://www.cnblogs.com/noneplus/p/11570096.html