[轉]Mysql數據庫開發的36條原則

前言

這些原則都是經歷過實戰總結而成

每一條原則背后都是血淋淋的教訓

這些原則主要是針對數據庫開發人員，在開發過程中務必注意

總是在災難發生后，才想起容災的重要性；

總是在吃過虧以后，才記得曾有人提醒過。

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一、核心原則

1.盡量不在數據庫做運算

俗話說：別讓腳趾頭想事情，那是腦瓜子的職責

作為數據庫開發人員，我們應該讓數據庫多做她所擅長的事情：

  • 盡量不在數據庫做運算

  • 復雜運算移到程序端CPU

  • 盡可能簡單應用MYSQL

舉例：

在mysql中盡量不要使用如：md5()、Order by Rand()等這類運算函數

2.盡量控制單表數據量

大家都知道單表數據量過大后會影響數據查詢效率，嚴重情況下會導致整個庫都卡住

一般情況下，按照一年內單表數據量預估：

  • 純INT不超過1000W

  • 含CHAR不超過500W

同時要盡量做好合理的分表，使單表數據量不超載，常見的分表策略有：

  • 通過USERID來分表（根據ID區間分表）：在金融行業應用較多，用戶量大、用戶特征明顯

  • 按DATE分表（按天、周、月分表）：在電信行業應用非常多，如用戶上網記錄表、用戶短信表、話單表等

  • 按AREA分表（省、市、區分表）

  • 其他

分區表的適用場景主要有：

① 表非常大，無法全部存在內存，或者只在表的最后有熱點數據，其他都是歷史數據；

② 分區表的數據更易維護，可以對獨立的分區進行獨立的操作；

③ 分區表的數據可以分布在不同的機器上，從而高效使用資源；

④ 可以使用分區表來避免某些特殊的瓶頸；

⑤ 可以備份和恢復獨立的分區。

但是使用分區表同樣有一些限制，在使用的時候需要注意：

① 一個表最多只能有 1024 個分區；

② 5.1版本中，分區表表達式必須是整數， 5.5可以使用列分區；

③ 分區字段中如果有主鍵和唯一索引列，那么主鍵列和唯一列都必須包含進來；

④ 分區表中無法使用外鍵約束；

⑤ 需要對現有表的結構進行修改；

⑥ 所有分區都必須使用相同的存儲引擎；

⑦ 分區函數中可以使用的函數和表達式會有一些限制；

⑧ 某些存儲引擎不支持分區；

⑨ 對于 MyISAM 的分區表，不能使用 load index into cache；

⑩ 對于 MyISAM 表，使用分區表時需要打開更多的文件描述符。

3.盡量控制表字段數量

單表的字段數量也不能太多，根據業務場景進行優化調整，盡量調整表字段數少而精，這樣有以下好處：

  • IO高效

  • 全表遍歷

  • 表修復快

  • 提高并發

  • alter table更快

那究竟單表多少字段合適呢？

按照單表1G體積，500W行數據量進行評估：

  • 順序讀1G文件需N秒

  • 單行不超過200Byte

  • 單表不超50個純INT字段

  • 單表不超20個CHAR(10)字段

==>建議單表字段數上限控制在20~50個

4.平衡范式與冗余

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數據庫表結構的設計也講究平衡，以往我們經常說要嚴格遵循三大范式，所以先來說說什么是范式：

第一范式：單個字段不可再分。唯一性。?

第二范式：不存在非主屬性只依賴部分主鍵。消除不完全依賴。?

第三范式：消除傳遞依賴。

用一句話來總結范式和冗余：

冗余是以存儲換取性能，

范式是以性能換取存儲。

所以，一般在實際工作中冗余更受歡迎一些。

模型設計時，這兩方面的具體的權衡，首先要以企業提供的計算能力和存儲資源為基礎。

其次，一般互聯網行業中都根據Kimball模式實施數據倉庫，建模也是以任務驅動的，因此冗余和范式的權衡符合任務需要。

例如，一份指標數據，必須在早上8點之前處理完成，但計算的時間窗口又很小，要盡可能減少指標的計算耗時，這時在計算過程中要盡可能減少多表關聯，模型設計時需要做更多的冗余。

5.拒絕3B

數據庫的并發就像城市交通，呈非線性增長

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這就要求我們在做數據庫開發的時候一定要注意高并發下的瓶頸，防止因高并發造成數據庫癱瘓。

這里的拒絕3B是指：

  • 大SQL（BIG SQL）：要減少

  • 大事務（BIG Transaction）

  • 大批量（BIG Batch）

二、字段類原則

1.用好數值字段類型

三類數值類型：

  • 整型：TINYINT(1Byte)、TINYINT(1Byte)、SMALLINT(2B)、MEDIUMINT(3B)、INT(4B)、BIGINT(8B)

  • 浮點型：FLOAT(4B)、DOUBLE(8B)

  • DECIMAL(M,D)

以幾個常見的例子來進行說明：

1）INT(1) VS INT(11)

很多人都分不清INT(1)和INT(11)的區別，想必大家也很好奇吧，其實1和11其實只是顯示長度的卻別而已，也就是不管int（x）x的值是什么值，存儲數字的取值范圍還是int本身數據類型的取值范圍，x只是數據顯示的長度而已。

2）BIGINT AUTO_INCREMENT

大家都知道，有符號int最大可以支持到約22億，遠遠大于我們的需求和MySQL單表所能支持的性能上限。對于OLTP應用來說，單表的規模一般要保持在千萬級別，不會達到22億上限。如果要加大預留量，可以把主鍵改為改為無符號int，上限為42億，這個預留量已經是非常的充足了。

使用bigint，會占用更大的磁盤和內存空間，內存空間畢竟有限，無效的占用會導致更多的數據換入換出，額外增加了IO的壓力，對性能是不利的。

因此推薦自增主鍵使用int unsigned類型，但不建議使用bigint。

3）DECIMAL(N,0)

當采用DECIMAL數據類型的時候，一般小數位數不會是0，如果小數位數設置為0，那建議使用INT類型

2.將字符轉化為數字

數字型VS字符串型索引有更多優勢：

  • 更高效

  • 查詢更快

  • 占用空間更小

舉例：用無符號INT存儲IP，而非CHAR(15)

INT UNSIGNED

可以用INET_ATON()和INET_NTOA()來實現IP字符串和數值之間的轉換

3.優先使用ENUM或SET

對于一些枚舉型數據，我們推薦優先使用ENUM或SET，這樣的場景適合：

1）字符串型

2）可能值已知且有限

存儲方面：

1）ENUM占用1字節，轉為數值運算

2）SET視節點定，最多占用8字節

3）比較時需要加‘單引號（即使是數值）

舉例：

`sex` enum('F','M')? COMMENT '性別'；

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

4.避免使用NULL字段

為什么在數據庫表字段設計的時候盡量都加上NOT NULL DEFAULT ''，這里面不得不說用NULL字段的弊端：

  • 很難進行查詢優化

  • NULL列加索引，需要額外空間

  • 含NULL復合索引無效

舉例：

1）`a`? char(32)? DEFAULT NULL??【不推薦】

2）`b`? int(10) NOT NULL??【不推薦】

3）`c`? int(10) NOT NULL DEFAULT 0??【推薦】

5.少用并拆分TEXT/BLOB

TEXT類型處理性能遠低于VARCHAR

  • 強制生成硬盤臨時表

  • 浪費更多空間

  • VARCHAR(65535)==>64K(注意UTF-8)

盡量不用TEXT/BLOB數據類型

如果業務需要必須用，建議拆分到單獨的表

舉例：


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

?

6.不在數據庫里存圖片

先上圖：

可見，如果將圖片全部存在數據庫，將使得數據庫體積變大，會造成讀寫速度變慢。

圖片存數據庫的弊端：

  • 對數據庫的讀/寫的速度永遠都趕不上文件系統處理的速度

  • 數據庫備份變的巨大，越來越耗時間

  • 對文件的訪問需要穿越你的應用層和數據庫層

★推薦處理辦法：數據庫中保存圖片路徑

按照年月日生成路徑。具體是按照年月日還是按照年月去生成路徑，根據自己需要(不一定是按照日期去生成)。

理解為什么要分散到多個文件夾中去才是關鍵，涉及到一個原理就明白了：

操作系統對單個目錄的文件數量是有限制的。當文件數量很多的時候。從目錄中獲取文件的速度就會越來越慢。所以為了保持速度，才要按照固定規則去分散到多個目錄中去。

圖片分散到磁盤路徑中去。數據庫字段中保存的是類似于這樣子的”images/2012/09/25/ 1343287394783.jpg”

原來上傳的圖片文件名稱會重新命名保存，比如按照時間戳來生成，1343287394783. jpg。這樣子是為了避免文件名重復，多個人往同一個目錄上傳圖片的時候會出現。

反正用什么樣的規則命名圖片，只要做到圖片名稱的唯一性即可。

比如網站的并發訪問量大，目錄的生成分得月細越好。比如精確到小時，一個小時都可以是一個文件夾。同時0.001秒有兩個用戶同時在上傳圖片(因為那么就會往同一個小時文件夾里面存圖片)。因為時間戳是精確到秒的。為了做到圖片名稱唯一性而不至于覆蓋，生成可以在在時間戳后面繼續加毫秒微秒等。總結的規律是，并發訪問量越大。就越精確就好了。

題外話：

1）為什么保存的磁盤路徑，是”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”，而不是” /images/2012/09/25/ 1343287394783.jpg”(最前面帶有斜杠)

在頁面中需要取出圖片路徑展示圖片的時候，如果是相對路徑，則可以使用”./”+”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”進行組裝。

如果需要單獨的域名(比如做cdn加速的時候)域名，img1.xxx.com,img2.xxx.com這樣的域名，

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

2）為什么保存的磁盤路徑，是”images/2012/09/25/1343287394783.jpg”，而不是“http://www.xxx.com/images/2012/09/25/1343287394783.jpg"

這里其實涉及到CDN的知識，具體CDN的知識在此不多展開，簡而言之：

cdn服務：對于靜態內容是非常適合的。所以像商品圖片，隨著訪問量大了后，租用cdn服務，只需要把圖片上傳到他們的服務器上去。

例子：北京訪問長沙服務器，距離太遠。我完全可以把商品圖片，放到北京的云服務（我覺得現在提供給網站使用的云存儲其實就是cdn，給網站提供分流和就近訪問）上去。這樣子北京用戶訪問的時候，實際上圖片就是就近獲取。不需要很長距離的傳輸。

自己用一個域名img.xxx.com來載入圖片。這個域名解析到北京的云服務上去。

做法:數據庫中保存的是” images/2012/09/25/1343287394783.jpg”,

這些圖片實際上不存儲在web服務器上。上傳到北京的cdn服務器上去。

我從數據庫取出來，直接”img.xxx.com/”+” images/2012/09/25/1343287394783.jpg”

比如如果還有多個，就命名img1.xx.com、img2.xx.com

反正可以隨便。所以如果把域名直接保存進去。就顯得很麻煩了。遷移麻煩。

三、索引類原則

1.謹慎合理添加索引

  • 添加索引是為了改善查詢

  • 添加索引會減慢更新

  • 索引不是越多越好

  • 能不加的索引盡量不加（綜合評估數據密度和數據分布，最好不超過字段數20%）

  • 結合核心SQL有限考慮覆蓋索引

舉例：不要給“性別”列創建索引

理論文章會告訴你值重復率高的字段不適合建索引。不要說性別字段只有兩個值，網友親測，一個字段使用拼音首字母做值，共有26種可能，加上索引后，百萬加的數據量，使用索引的速度比不使用索引要慢！

為什么性別不適合建索引呢？因為你訪問索引需要付出額外的IO開銷，你從索引中拿到的只是地址，要想真正訪問到數據還是要對表進行一次IO。假如你要從表的100萬行數據中取幾個數據，那么利用索引迅速定位，訪問索引的這IO開銷就非常值了。但如果你是從100萬行數據中取50萬行數據，就比如性別字段，那你相對需要訪問50萬次索引，再訪問50萬次表，加起來的開銷并不會比直接對表進行一次完整掃描小。

2.字符字段必須建前綴索引

區分度：

  • 單字母區分度：26

  • 4字母區分度：26*26*26*26 = 456,976

  • 5字母區分度：26*26*26*26*26 = 11,881,376

  • 6字母區分度：26*26*26*26*26*26 = 308,915,776

字符字段必須建前綴索引，例如：

?
  1. `pinyin` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '小區拼音',
  2. KEY `idx_pinyin` (`pinyin`(8)),
  3. ) ENGINE=InnoDB

3.不在索引列做運算

原因有兩點：

1）會導致無法使用索引

2）會導致全表掃描

舉例：

BAD SAMPLE:

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  1. select?*?from?table?
  2. WHERE?to_days(current_date)?–?to_days(date_col)?<=?10

GOOD SAMPLE:?

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

4.自增列或全局ID做INNODB主鍵

  • 對主鍵建立聚簇索引

  • 二級索引存儲主鍵值

  • 主鍵不應更新修改

  • 按自增順序插入值

  • 忌用字符串做主鍵

  • 聚簇索引分裂

  • 推薦用獨立于業務的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主鍵

  • 若不指定主鍵，InnoDB會用唯一且非空值索引代替

5.盡量不用外鍵

線上OLTP系統盡量不用外鍵：

  • 外鍵可節省開發量

  • 有額外開銷

  • 逐行操作

  • 可“到達”其他表，意味著鎖

  • 高并發時容易死鎖

建議由程序保證約束

比如我們原來建表語句是這樣的：

?
  1. CREATE TABLE `user` (
  2. `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  3. `user_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用戶名',
  4. PRIMARY KEY (`user_id`)
  5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  7. CREATE TABLE `order` (
  8. `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  9. `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  10. `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  11. PRIMARY KEY (`id`),
  12. KEY `for_indx_user_id` (`user_id`),
  13. CONSTRAINT `for_indx_user_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`user_id`)
  14. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

不使用外鍵約束后：

?
  1. CREATE TABLE `user` (
  2. `user_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  3. `user_name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用戶名',
  4. PRIMARY KEY (`user_id`)
  5. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  7. CREATE TABLE `order` (
  8. `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  9. `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  10. `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  11. PRIMARY KEY (`id`)
  12. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

不適用外鍵約束后，為了加快查詢我們通常會給不建立外鍵約束的字段添加一個索引。

?
  1. CREATE TABLE `order` (
  2. `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',
  3. `total_price` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  4. `user_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
  5. PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_user_id` (`user_id`),
  6. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

實際開發中，一般不會建立外鍵約束。

四、SQL類原則

1.SQL語句盡可能簡單

在開發過程中，我們盡量要保持SQL語句的簡單性，我們對比一下大SQL和多個簡單SQL

  • 傳統設計思想

  • BUG MySQL NOT

  • 一條SQL只能在一個CPU運算

  • 5000+ QPS的高并發中，1秒大SQL意味著？

  • 可能一條大SQL就把整個數據庫堵死

拒絕大SQL，拆解成多條簡單SQL

  • 簡單SQL緩存命中率更高

  • 減少鎖表時間，特別是MyISAM

  • 用上多CPU

2.保持事務（連接）短小

  • 事務/連接使用原則：即開即用，用完即關

  • 與事務無關操作都放到事務外面，減少鎖資源的占用

  • 不破壞一致性前提下，使用多個短事務代替長事務

舉例：

1）發帖時的圖片上傳等待

2）大量的sleep連接

3.盡可能避免使用SP/TRIG/FUNC

線上OLTP系統中，我們應當：

  • 盡可能少用存儲過程

  • 盡可能少用觸發器

  • 減少使用MySQL函數對結果進行處理

將上述這些事情都交給客戶端程序負責

4.盡量不用SELECT *

用SELECT * 時，將會更多的消耗CPU、內存、IO以及網絡帶寬

我們在寫查詢語句時，應當盡量不用SELECT * ,只取需要的數據列：

  • 更安全的設計：減少表變化帶來的影響

  • 為使用covering index提供可能性

  • Select/JOIN 減少硬盤臨時表生成，特別是有TEXT/BLOB時

舉例：

不推薦：

?
  1. SELECT * FROM tag
  2. WHERE id = 999148

推薦：

?
  1. SELECT keyword FROM tag
  2. WHERE id = 999148

5.改寫OR為IN()

同一字段，將or改寫為in()

OR效率：O(n)

IN效率：O(Log n）

當n很大時，OR會慢很多

注意控制IN的個數，建議n小于200

舉例：

不推薦：

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

推薦：

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

6.改寫OR為UNION

不同字段，將or改為union

  • 減少對不同字段進行 "or" 查詢

  • Merge index往往很弱智

  • 如果有足夠信心：set global optimizer_switch='index_merge=off';

舉例：

不推薦：

?
  1. Select * from opp
  2. WHERE phone='010-88886666'
  3. or
  4. cellPhone='13800138000';

推薦：

?
  1. Select * from opp
  2. WHERE phone='010-88886666'
  3. union
  4. Select * from opp
  5. WHERE cellPhone='13800138000';

7.避免負向查詢和%前綴模糊查詢

在實際開發中，我們要盡量避免負向查詢，那什么是負向查詢呢，主要有以下：

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

同時，我們還要避免%前綴模糊查詢，因為這樣會使用B+ Tree，同時會造成使用不了索引，并且會導致全表掃描，性能和效率可想而知

舉例：

?

8.減少COUNT(*)

在開發中我們經常會使用COUNT(*)，殊不知這種用法會造成大量的資源浪費，因為COUNT(*)資源開銷大，所以我們能不用盡量少用

對于計數類統計，我們推薦：

  • 實時統計：用memcache，雙向更新，凌晨跑基準

  • 非實時統計：盡量用單獨統計表，定期重算

來對比一下COUNT(*)和其他幾個COUNT吧：

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

結論：

COUNT(*)=COUNT(1)

COUNT(0)=COUNT(1)

COUNT(1)=COUNT(100)

COUNT(*)!=COUNT(col)

9.LIMIT高效分頁

傳統分頁：

Select?*?from?table?limit?10000,10;

LIMIT原理：

  • Limit 10000,10

  • 偏移量越大則越慢

推薦分頁：

?
  1. Select * from table WHERE id>=23423 limit 11;
  2. #10+1 (每頁10條)
  3. select * from table WHERE id>=23434 limit 11;

分頁方式二：

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

分頁方式三：

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

分頁方式四：

?
  1. #先使用程序獲取ID：
  2. select id from table limit 10000,10;
  3. #再用in獲取ID對應的記錄
  4. Select * from table WHERE id in (123,456…) ;

具體需要根據實際的場景分析并重組索引

示例：

10.用UNION ALL 而非UNION

如果無需對結果進行去重，僅僅是對多表進行聯合查詢并展示，則用UNION ALL，因為UNION有去重開銷

舉例：

?
  1. MySQL>SELECT * FROM detail20091128 UNION ALL
  2. SELECT * FROM detail20110427 UNION ALL
  3. SELECT * FROM detail20110426 UNION ALL
  4. SELECT * FROM detail20110425 UNION ALL
  5. SELECT * FROM detail20110424 UNION ALL
  6. SELECT * FROM detail20110423;

11.分解聯接保證高并發

高并發DB不建議進行兩個表以上的JOIN

適當分解聯接保證高并發：

  • 可緩存大量早期數據

  • 使用了多個MyISAM表

  • 對大表的小ID IN()

  • 聯接引用同一個表多次

舉例：

原SQL：

?
  1. MySQL> Select * from tag
  2. JOIN tag_post
  3. on tag_post.tag_id=tag.id
  4. JOIN post
  5. on tag_post.post_id=post.id
  6. WHERE tag.tag=‘二手玩具’;

分解SQL：

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

12.GROUP BY 去除排序

使用GROUP BY可以實現分組和自動排序

無需排序：Order by NULL

特定排序：Group by DESC/ASC

舉例：

?

13.同數據類型的列值比較

原則：數字對數字，字符對字符

數值列與字符類型比較：同時轉換為雙精度進行比對

字符列與數值類型比較：字符列整列轉數值，不會使用索引查詢

舉例：

字段：`remark` varchar(50) NOT NULL COMMENT '備注,默認為空',

?
  1. MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM gift
  2. WHERE `deal_id` = 640 AND remark=115127;
  3. 1 row in set (0.14 sec)
  6. MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM pool_gift
  7. WHERE `deal_id` = 640 AND remark='115127';
  8. 1 row in set (0.005 sec)

14.Load data 導數據

批量數據快導入：

  • 成批裝載比單行裝載更快，不需要每次刷新緩存

  • 無索引時裝載比索引裝載更快

  • Insert values ,values，values 減少索引刷新

  • Load data比insert快約20倍

盡量不用INSERT ... SELECT，一個是有延遲，另外就是會同步出錯

15.打散大批量更新

  • 大批量更新盡量凌晨操作，避開高峰

  • 凌晨不限制

  • 白天上線默認為100條/秒（特殊再議）

舉例：

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

16.Know Every SQL

作為DBA乃至數據庫開發人員，我們必須對數據庫的每條SQL都非常了解，常見的命令有：

  • SHOW PROFILE

  • MYSQLsla

  • MySQLdumpslow

  • explain

  • Show Slow Log

  • Show Processlist

  • SHOW QUERY_RESPONSE_TIME(Percona）

五、約定類原則

1.隔離線上線下

構建數據庫的生態環境，確保開發無線上庫操作權限

原則：線上連線上，線下連線下

  • 生產數據用pro庫

  • 預生產環境用pre庫

  • 測試用test庫

  • 開發用dev庫

2.禁止未經DBA確認的子查詢

  • 大部分情況優化較差

  • 特別WHERE中使用IN id的子查詢

  • 一般可用JOIN改寫

舉例：

?
  1. MySQL>?select?*?from?table1?where?id?in?(select?id?from?table2);?
  2. MySQL>?insert?into?table1?(select?*?from?table2);?//可能導致復制異常

3.永遠不在程序端顯式加鎖

  • 外部鎖對數據庫丌可控

  • 高幵發時是災難

  • 極難調試和排查

對于類似并發扣款等一致性問題，我們采用事務來處理，Commit前進行二次校驗沖突

4.統一字符集為UTF8

5.統一命名規范

1）庫表等名稱統一用小寫

2）索引命名默認為“idx_字段名"

3）庫名用縮寫，盡量在2~7個字母

? ? ?DataSharing ==> ds

4）注意避免用保留字命名

以上所有坑，建議數據庫開發人員都要銘記于心。

作者：真愛無敵


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作者：華為云
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/100173405
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