21 个 MySQL 表设计的经验准则
前言
作为后端开发,我们经常需要设计数据库表。整理了21个设计MySQL表的经验准则,分享给大家,大家看完一定会有帮助的。
1.命名规范
数据库表名、字段名、索引名等都需要命名规范,可读性高(一般要求用英文),让别人一看命名,就知道这个字段表示什么意思。
比如一个表的账号字段,反例如下:
acc_no,1_acc_no,zhanghao
正例:
account_no,account_number
表名、字段名必须使用小写字母或者数字,禁止使用数字开头,禁止使用拼音,并且一般不使用英文缩写。 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
。
2.选择合适的字段类型
尽可能选择存储空间小的字段类型,就好像数字类型的,从
tinyint、smallint、int、bigint
从左往右开始选择小数类型如金额,则选择
decimal
,禁止使用float
和double
。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
。如果存储的值太大,建议字段类型修改为
text
,同时抽出单独一张表,用主键与之对应。同一表中,所有
varchar
字段的长度加起来,不能大于65535
. 如果有这样的需求,请使用TEXT/LONGTEXT
类型。
3. 主键设计要合理
UUID
,又或者Auto_increment
自增的主键,或者是雪花算法生成的主键等等;4. 选择合适的字段长度
其实在mysql中, varchar
和char
类型表示字符长度,而其他类型表示的长度都表示字节长度。比如char(10)
表示字符长度是10,而bigint(4)
表示显示长度是4
个字节,但是因为bigint实际长度是8
个字节,所以bigint(4)的实际长度就是8个字节。
username varchar(32)
。字段长度一般设置为2的幂哈(也就是2的n
次方)。’;5,优先考虑逻辑删除,而不是物理删除
物理删除:把数据从硬盘中删除,可释放存储空间 逻辑删除:给数据添加一个字段,比如 is_deleted
,以标记该数据已经逻辑删除。
delete
语句,如删除account_no =‘666’
的账户信息SQL如下:delete from account_info_tab whereaccount_no =‘666’;
update account_info_tab set is_deleted = 1 where account_no =‘666’;
为什么不推荐使用物理删除,因为恢复数据很困难 物理删除会使自增主键不再连续 核心业务表 的数据不建议做物理删除,只适合做状态变更。
6. 每个表都需要添加
这几个通用字段
如主键、create_time、modifed_time等
表必备一般来说,或具备这几个字段:
id:主键,一个表必须得有主键,必须
create_time:创建时间,必须
modifed_time: 修改时间,必须,更新记录时,需要更新它
version : 数据记录的版本号,用于乐观锁,非必须
remark :数据记录备注,非必须
modified_by :修改人,非必须
creator :创建人,非必须
7. 一张表的字段不宜过多
8. 尽可能使用not null定义字段
NOT NULL
。首先,
NOT NULL
可以防止出现空指针问题。其次,
NULL
值存储也需要额外的空间的,它也会导致比较运算更为复杂,使优化器难以优化SQL。NULL
值有可能会导致索引失效如果将字段默认设置成一个空字符串或常量值并没有什么不同,且都不会影响到应用逻辑, 那就可以将这个字段设置为 NOT NULL
。
9. 设计表时,评估哪些字段
需要加索引
索引也不要建得太多,一般单表索引个数不要超过
5
个。因为创建过多的索引,会降低写得速度。区分度不高的字段,不能加索引,如性别等
索引创建完后,还是要注意避免索引失效的情况,如使用mysql的内置函数,会导致索引失效的
索引过多的话,可以通过联合索引的话方式来优化。然后的话,索引还有一些规则,如覆盖索引,最左匹配原则等等。。
CREATE TABLE user_info_tab (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
`modifed_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
user_id
或者name
查询用户信息,并且,user_id
是唯一的。因此,你是可以给user_id
加上唯一索引,name
加上普通索引。CREATE TABLE user_info_tab (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
`modifed_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
UNIQUE KEY un_user_id (user_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
10. 不需要严格遵守 3NF,
通过业务字段冗余来减少表关联
3NF
),大家是否还有印象吗?第一范式:对属性的原子性,要求属性具有原子性,不可再分解;
第二范式:对记录的唯一性,要求记录有唯一标识,即实体的唯一性,即不存在部分依赖;
第三方式:对字段的冗余性,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖;
我们设计表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是有时候,可以适当冗余,来提高效率。比如以下这张表
商品名称 | 商品型号 | 单价 | 数量 | 总金额 |
手机 | 华为 | 8000 | 5 | 40000 |
以上这张存放商品信息的基本表。总金额
这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为总金额
可以由单价*数量
得到,说明总金额
是冗余字段。但是,增加总金额
这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。
11. 避免使用MySQL保留字
SQL
语句必须用反引号来引用属性名称,这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。MySQL
保留字,如select、interval、desc
等等12. 不搞外键关联,
一般都在代码维护
外键,也叫 FOREIGN KEY
,它是用于将两个表连接在一起的键。FOREIGN KEY
是一个表中的一个字段(或字段集合),它引用另一个表中的PRIMARY KEY
。它是用来保证数据的一致性和完整性的。
Java
规范也有这么一条:【强制】不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决。
使用外键存在性能问题、并发死锁问题、使用起来不方便等等。每次做 DELETE
或者UPDATE
都必须考虑外键约束,会导致开发的时候很难受,测试数据造数据也不方便。还有一个场景不能使用外键,就是分库分表。
13. 一般都选择INNODB存储引擎
INNODB
存储引擎,除非读写比率小于1%
, 才考虑使用MyISAM
。MEMORY
等其他存储引擎吗?什么时候使用它呢?其实其他存储引擎一般除了都建议在DBA
的指导下使用。我们来复习一下这MySQL
这三种存储引擎的对比区别吧:
特性 | INNODB | MyISAM | MEMORY |
---|---|---|---|
事务安全 | 支持 | 无 | 无 |
存储限制 | 64TB | 有 | 有 |
空间使用 | 高 | 低 | 低 |
内存使用 | 高 | 低 | 高 |
插入数据速度 | 低 | 高 | 高 |
是否支持外键 | 支持 | 无 | 无 |
14. 选择合适统一的字符集。
utf8
。utf8、utf8mb4、GBK、latin1
等。utf8:支持中英文混合场景,国际通过,3个字节长度
utf8mb4: 完全兼容utf8,4个字节长度,一般存储emoji表情需要用到它。
GBK :支持中文,但是不支持国际通用字符集,2个字节长度
latin1:MySQL默认字符集,1个字节长度
15. 如果你的数据库字段是枚举类型的,
需要在comment注释清楚
如果你设计的数据库字段是枚举类型的话,就需要在comment
后面注释清楚每个枚举的意思,以便于维护
`session_status` varchar(2) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT 'session授权态 00:在线-授权态有效 01:下线-授权态失效 02:下线-主动退出 03:下线-在别处被登录'
`session_status` varchar(2) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT 'session授权态'
comment
。16.时间的类型选择
create_time、modified_time
等等。那对于时间的类型,我们该如何选择呢?date、datetime、time、timestamp 和 year
。date :表示的日期值, 格式
yyyy-mm-dd
,范围1000-01-01 到 9999-12-31
,3字节time :表示的时间值,格式
hh:mm:ss
,范围-838:59:59 到 838:59:59
,3字节datetime:表示的日期时间值,格式
yyyy-mm-dd hh:mm:ss
,范围1000-01-01 00:00:00到
9999-12-31 23:59:59```,8字节,跟时区无关timestamp:表示的时间戳值,格式为
yyyymmddhhmmss
,范围1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07
,4字节,跟时区有关year:年份值,格式为 yyyy
。范围1901到2155
,1字节
datetime
类型来保存日期和时间,因为存储范围更大,且跟时区无关。17. 不建议使用Stored procedure
(包括存储过程,触发器)
可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。
例如可以生成某些业务的编号。
注意不要滥用,否则会造成数据库及应用程序的维护困难。
18. 1:N 关系的设计
1
对多的关系应该是非常常见的。比如一个班级有多个学生,一个部门有多个员工等等。这种的建表原则就是:在从表(N
的这一方)创建一个字段,以字段作为外键指向主表(1
的这一方)的主键。示意图如下:N
)的一方,会有个字段class_id
保存班级表的主键。当然,一班不加外键约束哈,只是单纯保存这个关系而已。N:N
关系时,我们应该消除这种关系。通过增加第三张表,把N:N
修改为两个 1:N
。比如图书和读者,是一个典型的多对多的关系。一本书可以被多个读者借,一个读者又可以借多本书。我们就可以设计一个借书表,包含图书表的主键,以及读者的主键,以及借还标记等字段。19. 大字段
mongodb
中,然后,在业务表保存对应mongodb
的id
即可。20. 考虑是否需要分库分表
分库:就是一个数据库分成多个数据库,部署到不同机器。
分表:就是一个数据库表分成多个表。
为什么需要分库分表: 数据量太大的话,SQL的查询就会变慢。如果一个查询SQL没命中索引,千百万数据量级别的表可能会拖垮整个数据库。即使SQL命中了索引,如果表的数据量超过一千万的话,查询也是会明显变慢的。这是因为索引一般是B+树结构,数据千万级别的话,B+树的高度会增高,查询就变慢啦。
range范围、hash取模
。而分库分表主要有这些问题:事务问题
跨库关联
排序问题
分页问题
分布式ID
21. sqL 编写的一些优化经验
查询SQL尽量不要使用
select *
,而是select
具体字段如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录,建议用
limit 1
应尽量避免在
where
子句中使用or
来连接条件注意优化 limit
深分页问题使用 where
条件限定要查询的数据,避免返回多余的行尽量避免在索引列上使用 mysql
的内置函数应尽量避免在 where
子句中对字段进行表达式操作应尽量避免在 where
子句中使用!=
或<>
操作符使用联合索引时,注意索引列的顺序,一般遵循最左匹配原则。 对查询进行优化,应考虑在 where 及 order by
涉及的列上建立索引如果插入数据过多,考虑批量插入 在适当的时候,使用覆盖索引 使用explain 分析你SQL的计划
- EOF -
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