MySQL开发规范

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小编点评

**SQL语句3.1 不要使用 count(列名) 或 count(常量) 来替代 count(*) tips:** count(*)会统计值为NULL的行,而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。 **3.2 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** SELECT IFNULL(SUM(column),0) FROM table; **3.3 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(空指针异常)问题** SELECT IFNULL(SUM(column),0) FROM table; **3.4 使用 ISNULL() 来判断是否为NULL值** NULL与任何值的直接比较都为NULL,不会出现true和false;并且ISNULL(column) 相较于 column is null效率会更快一些 **3.5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** SELECT IFNULL(COUNT(*),0) FROM table; **3.6不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决** 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。 **3.7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** 数据更新要先select,确认无误 **3.8数据更新要先select,确认无误** Map<String,Object> map = new HashMap<>();map.put();map.put();list = sqlMapClient.queryForList("statementName",map); **3.9尽量避免in操作,in后面的集合元素应控制在1000个以内** Map<String,Object> map = new HashMap<>();map.put();map.put();list = sqlMapClient.queryForList("statementName",map); **3.10TRUNCATE TABLE 比DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少** TRUNCATE是DDL语句,用于清空大数据表,不受外键约束,但它无事务且不触发 trigger,有可能造成事故,故不建议在开发代码中使用此语句

正文

阿里巴巴开发手册https://developer.aliyun.com/special/tech-java

一、建表规约

1.1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)。
tip:POJO(Domin)类中的任何布尔型的变量,都不要加is前缀,否则部分框架解析会引起序列化错误,因此需要在设置is_xxx到Xxx的映射关系。
1.2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。
1.3表名不使用复数名词
1.4禁用保留字
tip:MySQL中的保留字和Java中的保留字一样,因此在命名时不能使用保留字。详细查看MySQL官方文档
https://dev.mysql.com/doc/mysqld-version-reference/en/keywords-8-0.html】
1.5索引命令规约

索引类型 命名规约
主键索引(primary key) pk_字段名
唯一索引(unique key) uk_字段名
普通索引(index) idx_字段名

1.6小数类型为decimal,禁止使用float和double
tip:decimal详解【https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/precision-math-decimal-characteristics.html】
1.7如果存储的字符串长度几乎相等,使用char定长字符串类型
1.8varchar是可变长字符串,不预先分配存储空间,长度不要超过5000
tip: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率。
1.9表必备三字段: id, create_time,update_time
1.10物理删除与逻辑删除
tips:大部分开发场景使用物理删除即可,对于较为重要的数据,如金融方面等要用逻辑删除。
1.11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。
● 不是唯一索引的字段。
● 不是varchar超长字段,更不能是text字段。
1.12分库分表——单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB
1.13合适的字符存储长度
tips: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

二、索引规约

2.1业务上具有唯一特性的字段,即使是组合字段,也必须建成唯一索引
tips:唯一索引对insert的速度影响可以忽略,其提高的查找速度很明显
2.2超过三个表禁止join。需要join的字段,数据类型保持绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引
tips:出于性能考虑,即使双表join也要注意表索引、SQL性能。
开发中常常用分解查询重构关联查询(高并发、高性能的应用中一般使用单表查询):

  1. 让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。另外对于MySQL的查询缓存来说,如果关联中的某个表发生了变化,那么就无法使用查询缓存了,而拆分后,如果某个表很少改变,那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。
  2. 将查询分解后,执行单个查询可以减少锁的竞争。
  3. 在应用层做关联,可以更容易对数据库进行拆分,更容易做到高性能和可扩展。
  4. 查询本身效率也可能会有所提升。
  5. 可以减少冗余记录的查询。
  6. 对于数据量很大时,join联合查询速度很慢
  7. 单表查询有利于后期数据量大了分库分表,联合查询一旦分库,原来的sql都需要改动
  8. 分解查询相当于在应用中实现了哈希关联,而不是使用MySQL的嵌套环关联,某些场景哈希关联的效率更高很多

2.3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
tips:对字符串类型的数据,长度为20的索引,对记录的区分度一般都会高达90%以上,可以使用count(distinct left(列名,索引长度))/ count(*)的区分度来确定
2.4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
tips: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
2.5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filesort的情况,影响查询性能
tips:索引如果存在范围查询,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。
2.6利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表
tips:如果需要查询的字段名存在于某个索引上,就可以利用索引直接提供查询结果,不需要回表,减少树的搜索次数,显著提升查询性能
2.7利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景
tips: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,在实际应用中,可以根据当前页数判断是否需要改写SQL:如果当前页数小于特定阈值,可以使用offset和limit分页,控制返回的总页数;如果页数超过阈值,则改为基于ID的查询或其他SQL改写。
2.8SQL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const最好
● 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
2.9建组合索引的时候,区分度最高的在最左边
tips:存在非等号和等号混合判断条件时,要把等号条件的列前置
2.10防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效
tips:类型强转,索引失效
2.11创建索引时避免有如下极端误解
● 索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
● 吝啬索引的创建。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
● 抵制唯一索引。认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

三、SQL语句

3.1不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)
tips:count(*)会统计值为NULL的行,而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。
3.2count(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
3.3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(空指针异常)问题
tips:可以使用如下方式来避免 sum的 NPE问题:SELECT IFNULL(SUM(column),0) FROM table;
3.4使用ISNULL()来判断是否为NULL值
tips:NULL与任何值的直接比较都为NULL,不会出现true和false;并且ISNULL(column)相较于column is null效率会更快一些
3.5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
3.6不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决
tips: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。
3.7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
3.8数据更新要先select,确认无误
3.9尽量避免in操作,in后面的集合元素应控制在1000个以内
3.10TRUNCATE TABLE 比DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少
tips:TRUNCATE是DDL语句,用于清空大数据表,不受外键约束,但它无事务且不触发 trigger,有可能造成事故,故不建议在开发代码中使用此语句

四、ORM映射

4.1 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
tips:无脑使用*会有以下问题:
● 增加查询分析器解析成本
● 增减字段容易与 resultMap 配置不一致
● 无用字段增加网络消耗,尤其是 text 类型的字段
4.2 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
4.3 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,也需要配置完整的映射关系,使字段与DO类解耦,方便维护
4.4 sql.xml 配置参数使用:#{},#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入
4.5 iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用
tips: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,可以做如下修改:

Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put();
map.put();
list = sqlMapClient.queryForList("statementName",map);

4.6不允许直接拿HashMap与Hashtable作为查询结果集的输出
tips: resultClass="Hashtable",会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控
4.7 @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

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