标签:union all 分组 字段名 空间 编号 from 表达 最大 time
MySQL数据库与 Oracle、 SQL Server 等数据库相比,有其内核上的优势与劣势。我们在使用MySQL数据库的时候需要遵循一定规范,扬长避短。本规范旨在帮助或指导RD、QA、OP等技术人员做出适合线上业务的数据库设计。在数据库变更和处理流程、数据库表设计、
SQL编写等方面予以规范,从而为公司业务系统稳定、健康地运行提供保障。
以下所有规范会按照【高危】、【强制】、【建议】三个级别进行标注,遵守优先级从高到低。
对于不满足【高危】和【强制】两个级别的设计,DBA会强制打回要求修改。
库通配名_编号,编号从0开始递增,比如wenda_001以时间进行分库的名称格式是“库通配名_时间”create database db1 default character set utf8;。auto_increment(2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键,建议设为其他字段如user_id,order_id等,并建立unique key索引(可参考cdb.teacher表设计)。因为如果设为create_time和最后更新时间字段update_time,便于查问题。NOT NULL属性,业务可以根据需要定义DEFAULT值。因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。blob、text等大字段,垂直拆分到其他表里,仅在需要读这些对象的时候才去select。user_name属性在user_account,user_login_log等表里冗余一份,减少join查询。tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照,名称必须以bak_开头。中间表和备份表定期清理。alter table,必须经过DBA审核,并在业务低峰期执行。因为alter table会产生表锁,期间阻塞对于该表的所有写入,对于业务可能会产生极大影响。auto_increment属性),推荐使用bigint类型。因为无符号int存储范围为-2147483648~2147483647(大约21亿左右),溢出后会导致报错。status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型节省存储空间。int类型,不推荐用char(15)。因为int只占4字节,可以用如下函数相互转换,而char(15)占用至少15字节。一旦表数据行数到了1亿,那么要多用1.1G存储空间。 SQL:select inet_aton(‘192.168.2.12‘); select in et_ntoa(3232236044); PHP: ip2long(‘192.168.2.12’); long2ip(3530427185);enum,set。 因为它们浪费空间,且枚举值写死了,变更不方便。推荐使用tinyint或smallint。blob,text等类型。它们都比较浪费硬盘和内存空间。在加载表数据时,会读取大字段到内存里从而浪费内存空间,影响系统性能。建议和PM、RD沟通,是否真的需要这么大字段。Innodb中当一行记录超过8098字节时,会将该记录中选取最overflow-page里。不幸的是在compact行格式下,原始page和overflow-page都会加载。int,程序端乘以100和除以100进行存取。因为int占用4字节,而double占用8字节,空间浪费。varchar存储。因为varchar是变长存储,比char更省空间。MySQL server层规定一行所有文本最多存65535字节,因此在utf8字符集下最多存21844个字符,超过会自动转换为mediumtext字段。而text在utf8字符集下最多存21844mediumtext最多存2^24/3个字符,longtext最多存2^32个字符。一般建议用varchar类型,字符数不要超过2700。timestamp。因为datetime占用8字节,timestamp仅占用4字节,但是范围为1970-01-01 00:00:01到2038-01-01 00:00:00。更为高阶的方法,选用int来存储时间,使用SQL函数unix_timestamp()和from_unixtime()来进id int/bigint auto_increment,且主键值禁止被更新。pk_”开头,唯一键以“uk_”或“uq_”开头,普通索引以“idx_”开头,一律使用小写格式,以表名/字段的名称或缩写作为后缀。BTREE;MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。userid的区分度可由select count(distinct userid)计算出来。key(a,b),则key(a)为冗余索引,需要删除。partition-key)必须有索引,或者是组合索引的首列。alter table操作,必须在业务低峰期执行。utf8或utf8mb4。utf8。一个较为规范的建表语句为:
CREATE TABLE user (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT ‘用户id’
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT ‘真实姓名‘,
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT ‘用户邮箱’,
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT ‘昵称‘,
`avatar` int(11) NOT NULL COMMENT ‘头像‘,
`birthday` date NOT NULL COMMENT ‘生日‘,
`sex` tinyint(4) DEFAULT ‘0‘ COMMENT ‘性别‘,
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT ‘一句话介绍自己,最多50个汉字‘,
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT ‘用户提交的简历存放地址‘,
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT ‘用户注册时的源ip’,
`create_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户记录创建的时间’,
`update_time` timestamp NOT NULL COMMENT ‘用户资料修改的时间’,
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT ‘用户资料审核状态,1为通过,2为审核中,3为未通过,4为还未提交审核’,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=‘网站用户基本信息‘;
*。因为select *会将不该读的数据也从MySQL里读出来,造成网卡压力。且表字段一旦更新,但model层没有来得及更新的话,系统会报错。insert into t1 values(…),道理同上。insert into…values(XX),(XX),(XX)…。这里XX的值不要超过5000个。值过多虽然上线很很快,但会引起主从同步延迟。UNION,推荐使用UNION ALL,并且UNION子句个数限制在5个以内。因为union all不需要去重,节省数据库资源,提高性能。select… where userid in(….500个以内…),这么做是为了减少底层扫描,减轻数据库压力从而加速查询。hint,如sql_no_cache,force index,ignore key,straight join等。因为hint是用来强制SQL按照某个执行计划来执行,但随着数据量变化我们无法保证自己当初的预判是正确的,因此我们要相信MySQL优化器!SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE要有WHERE子句,且WHERE子句的条件必需使用索引查找。where length(name)=‘Admin‘或where user_id+2=10023。where a=1 or b=2优化为where a=1… union …where b=2, key(a),key(b)。select a,b,c from t1 limit 10000,20;优化为: select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;。update t1 join t2…。select a from db1.table1 alias1 where …。INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句操作的行数控制在2000以内,以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在500以内。auto_increment属性字段的表的插入操作,并发需要控制在200以内。repeatable-read。unique key,如update … where id=XX; 否则会产生间隙锁,内部扩大锁定范围,导致系统性能下降,产生死锁。order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。order by、group by、distinct这些SQL尽量利用索引直接检索出排序好的数据。如where a=1 order by b可以利用key(a,b)。order by、group by、distinct这些查询的语句,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。update|delete t1 … where a=XX limit XX; 这种带limit的更新语句。因为会导致主从不一致,导致数据错乱。建议加上order by PK。update t1 set … where name in(select name from user where…);效率极其低下。insert into …on duplicate key update…在高并发环境下,会造成主从不一致。update t1,t2 where t1.id=t2.id…。标签:union all 分组 字段名 空间 编号 from 表达 最大 time
原文地址:https://www.cnblogs.com/zeenzhou/p/15054759.html