一些MySQL使用时遵循的规范(初版)

首发于fxm5547的博客

建表

  • 见名知意,表名和字段名以下划线分割

  • 注意单复数,如用户表为users,而不是user

  • 详细定义表、字段和索引的备注

  • 编码统一为utf8mb4,不需要存储emoji表情等特殊字符的字段编码可单独改为utf8(varchar utf8建索引的最大长度为255,varchar utf8mb4建索引的最大长度为191),数据链接编码使用utf8mb4

  • 字段类型严格定义,需要注意类型、长度、是否为空、无符号(确定不会存储复数的字段加UNSIGNED)等

  • 主键一般用bigint、自增,关联表 / 无实际意义表的主键命名为rec_id,其他表的主键要见名知意,如goods_id

  • 字段(单字段或多字段)数据不能重复时,一定要定义Unique索引

  • 每张表一定要包含两个字段created_at(记录生成时间)和updated_at(记录最近修改时间);通过数据库的timestamp字段类型实现,无须代码控制,http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/timestamp-initialization.html
    ALTER TABLE test ADD COLUMN created_at timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP , ADD COLUMN updated_at timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP;

    图片

  • 基于性能的考虑,所有字段均不能为空,即全部NOT NULL,设置默认值

  • 存储开关、选项数据的字段,通常使用tinyint(1)非UNSIGNED类型,通常1为打开;0为关闭,多类型时,从1开始定义

SQL / PHQL

  • 程序中,SQL的关键字一定要大写

  • 新增SQL时一定要验证其性能,添加必要的索引,使用EXPLAIN/DESC关键字验证索引是否命中

  • 数据库SQL语句中,所有数据必须加单引号,无论数值还是字串,以避免可能的注入漏洞和SQL错误

  • 尽可能使用数据绑定的方式进行数据查询

  • 多表操作时,对表进行定义别名,定义别名的规则:取表中每个单词的首字母作为别名,如ecs_ayb_content_categories AS acc

  • 只查需要的列,即使表的字段很少

读写分离

  • 访问数据库方式读写分开。db为写,rDb为读。

  • 使用PHQL和表ORM方式会自动识别读写数据库

  • 需要注意情况如下:

SELECT语句使用rDb。rDb不能执行更新、新增、删除操作。
$app->rDb->query("SELECT * FROM ecs_user_baby WHERE baby_id=2 LIMIT 1")
$app->db->query("UPDATE ecs_user_baby SET read_count=read_count WHERE baby_id=2 LIMIT 1");

在Model中读数据库也可以使用getReadConnection方法,写使用getWriteConnection方法。
$userGoodsShelf = new UserGoodsShelf();
$userGoodsShelf->getReadConnection()->execute("SELECT * FROM ecs_user_baby LIMIT 1 ");

索引相关

参考:

基本准则

  • 程序开发时,时刻注意新写的SQL是否需要增加索引或优化已有索引(联合索引或单索引),以explain/desc验证索引是否命中

  • 建立Unique索引,使用INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...完成一些需要两条SQL完成的复杂逻辑;禁止使用REPLACE ... INTO ...,它会带来一些问题

  • 定期查看慢查询日记,优化慢SQL,目前阀值时1s


    图片

B+树索引

1、最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

2、=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

3、尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录

4、索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

5、尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可

慢查询优化基本步骤

0、先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE

1、where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高

2、explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)

3、order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查

全文索引

MySQL 5.6.4版本起InnoDB已经支持全文索引,简单实例:

  • 新建索引:
    alter table articles add fulltext index(title,body);

  • 搜索 title 和 body 包含 database和MySQL关键字的记录:
    SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database,MySQL');

  • 搜索title和body中包含 MySQL ,但是不能有 YourSQL 的结果:
    SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);

是否使用数据库全文索引视情况而定,数据量大应该使用Elasticsearch

其他

  • 默认图片应该在程序逻辑中加,不应该存入数据库
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