阿里JAVA手冊之MySQL數據庫 (建表規約、索引規約、SQL語句、ORM映射)

碼出高效、碼出質量。

代碼的字裏行間流淌的是軟件生命中的血液,質量的提升是儘可能少踩坑,杜絕踩重複的坑,切實提升質量意識。另外,現代軟件架構都需要協同開發完成,高效協作即降低協同成本,提升溝通效率,所謂無規矩不成方圓,無規範不能協作。衆所周知,制訂交通法規表面上是要限制行車權,實際上是保障公衆的人身安全。試想如果沒有限速,沒有紅綠燈,誰還敢上路行駛。對軟件來說,適當的規範和標準絕不是消滅代碼內容的創造性、優雅性,而是限制過度個性化,以一種普遍認可的統一方式一起做事,提升協作效率。

MySQL數據庫

(一) 建表規約

1. 【強制】表達是與否概念的字段,必須使用is_xxx的方式命名,數據類型是unsigned tinyint( 1表示是,0表示否)。 說明:任何字段如果爲非負數,必須是unsigned。

    正例:表達邏輯刪除的字段名is_deleted,1表示刪除,0表示未刪除。

   【點評】規則存疑,更願意用類似deletedflag這樣的字段,便於擴展數據類型用【unsigned tinyint】,遵循

2. 【強制】表名、字段名必須使用小寫字母或數字,禁止出現數字開頭,禁止兩個下劃線中間只出現數字。數據庫字段名的修改代價很大,因爲無法進行預發佈,所以字段名稱需要慎重考慮。

   正例:getter_admin,task_config,level3_name

   反例:GetterAdmin,taskConfig,level_3_name

  【點評】規則好,嚴格遵循

3.【強制】表名不使用複數名詞。

說明:表名應該僅僅表示表裏面的實體內容,不應該表示實體數量,對應於DO類名也是單數形式,符合表達習慣。

  【點評】規則好,嚴格遵循

4.【強制】禁用保留字,如desc、range、match、delayed等,請參考MySQL官方保留字。

 【點評】規則好,嚴格遵循

5. 【強制】主鍵索引名爲pk_字段名;唯一索引名爲uk_字段名;普通索引名則爲idx_字段名。 說明:pk_ 即primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即index的簡稱。

  【點評】規則好,嚴格遵循

6. 【強制】小數類型爲decimal,禁止使用float和double。 說明:float和double在存儲的時候,存在精度損失的問題,很可能在值的比較時,得到不正確的結果。如果存儲的數據範圍超過decimal的範圍,建議將數據拆成整數和小數分開存儲。

 【點評】規則好,嚴格遵循

7. 【強制】如果存儲的字符串長度幾乎相等,使用char定長字符串類型。

 【點評】規則好,嚴格遵循

8. 【強制】varchar是可變長字符串,不預先分配存儲空間,長度不要超過5000,

     如果存儲長度大於5000,定義字段類型爲text,獨立出來一張表,用主鍵來對應,避免影響其它字段索引效率。

    【點評】規則好,嚴格遵循

9. 【強制】表必備三字段:id, gmt_create, gmt_modified。

     說明:其中id必爲主鍵,類型爲unsigned bigint、單表時自增、步長爲1。gmt_create, gmt_modified的類型均爲date_time類型。

   【點評】規則好,嚴格遵循 ,更喜歡用create_time和modify_time

10.【推薦】表的命名最好是加上“業務名稱_表的作用”。

     正例:tiger_task / tiger_reader / mpp_config

   【點評】規則好,嚴格遵循

11.【推薦】庫名與應用名稱儘量一致。

  【點評】規則好,嚴格遵循

12.【推薦】如果修改字段含義或對字段表示的狀態追加時,需要及時更新字段註釋。

  【點評】規則好,嚴格遵循

13.【推薦】字段允許適當冗餘,以提高查詢性能,但必須考慮數據一致。冗餘字段應遵循:

   1)不是頻繁修改的字段。

   2)不是varchar超長字段,更不能是text字段。

   正例:商品類目名稱使用頻率高,字段長度短,名稱基本一成不變,可在相關聯的表中冗餘存儲類目名稱,避免關聯查詢。

   【點評】規則好,嚴格遵循

14.【推薦】單錶行數超過500萬行或者單表容量超過2GB,才推薦進行分庫分表。

   說明:如果預計三年後的數據量根本達不到這個級別,請不要在創建表時就分庫分表。

   【點評】規則好,嚴格遵循

15.【參考】合適的字符存儲長度,不但節約數據庫表空間、節約索引存儲,更重要的是提升檢索速度。

   正例:如下表,其中無符號值可以避免誤存負數,且擴大了表示範圍。

  

對象

年齡區間

類型

表示範圍

 

150歲之內

unsigned tinyint

無符號值:0到255

數百歲

unsigned smallint

無符號值:0到65535

恐龍化石

數千萬年

unsigned int

無符號值:0到約42.9億

太陽

約50億年

unsigned bigint

無符號值:0到約10的19次方

 

【點評】規則好,嚴格遵循

(二) 索引規約

  1.【強制】業務上具有唯一特性的字段,即使是多個字段的組合,也必須建成唯一索引。

   說明:不要以爲唯一索引影響了insert速度,這個速度損耗可以忽略,但提高查找速度是明顯的;

   另外,即使在應用層做了非常完善的校驗控制,只要沒有唯一索引,根據墨菲定律,必然有髒數據產生。

  【點評】規則好,嚴格遵循

 2. 【強制】 超過三個表禁止join。需要join的字段,數據類型必須絕對一致;多表關聯查詢時,保證被關聯的字段需要有索引。

   說明:即使雙表join也要注意表索引、SQL性能。

  【點評】規則好,嚴格遵循

 3. 【強制】在varchar字段上建立索引時,必須指定索引長度,沒必要對全字段建立索引,根據實際文本區分度決定索引長度即可。

說明:索引的長度與區分度是一對矛盾體,一般對字符串類型數據,長度爲20的索引,區分度會高達90%以上,

   可以使用count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來確定。

   【點評】規則好,嚴格遵循

4. 【強制】頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊,如果需要請走搜索引擎來解決。

   說明:索引文件具有B-Tree的最左前綴匹配特性,如果左邊的值未確定,那麼無法使用此索引。

   【點評】規則好,嚴格遵循

5. 【推薦】如果有order by的場景,請注意利用索引的有序性。

  order by 最後的字段是組合索引的一部分,並且放在索引組合順序的最後,避免出現file_sort的情況,影響查詢性能。

  正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c

  反例:索引中有範圍查找,那麼索引有序性無法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b無法排序。

   【點評】規則好,嚴格遵循

6. 【推薦】利用覆蓋索引來進行查詢操作,避免回表。

 說明:如果一本書需要知道第11章是什麼標題,會翻開第11章對應的那一頁嗎?目錄瀏覽一下就好,這個目錄就是起到覆蓋索引的作用。

   正例:能夠建立索引的種類:主鍵索引、唯一索引、普通索引,而覆蓋索引是一種查詢的一種效果,用explain的結果,extra列會出現:using index。

   【點評】規則好,嚴格遵循

         參考:http://www.cnblogs.com/zl0372/articles/mysql_32.html

               話說有這麼一個表:

     

                   複製代碼

                   CREATE TABLE `user_group` (

                     `id` int(11) NOT NULL auto_increment,

                     `uid` int(11) NOT NULL,

                     `group_id` int(11) NOT NULL,

                     PRIMARY KEY  (`id`),

                     KEY `uid` (`uid`),

                     KEY `group_id` (`group_id`),

                   ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=750366 DEFAULT CHARSET=utf8

 

                   複製代碼

                   看AUTO_INCREMENT就知道數據並不多,75萬條。然後是一條簡單的查詢:

                   SELECT SQL_NO_CACHE uid FROM user_group WHERE group_id = 245;

                   很簡單對不對?怪異的地方在於:

                   如果換成MyISAM做存儲引擎的時候,查詢耗時只需要0.01s,用InnoDB卻會是0.15s左右

如果只是就這麼點差距其實不是什麼大不了的事,但是真實的業務需求比這個複雜,造成的差距也很大:MyISAM只需要0.12s,InnoDB則需要2.2s.,最終定位到問題癥結是在這條SQL。

          Explain的結果是:

                   +----+-------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+

                   | id | select_type | table      | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | Extra |

                   +----+-------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+

                   |  1 | SIMPLE      | user_group | ref  | group_id      | group_id | 4       | const | 5544 |       |

                   +----+-------------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+-------+

 

                     看起來已經用上索引了,而這條SQL語句已經簡單到讓我無法再優化了。最後請前同事Gaston診斷了一下,他認爲:數據分佈上,group_id相同的比較多,uid散列的比較均勻,加索引的效果一般,但是還是建議我試着加了一個多列索引:

                     ALTER TABLE user_group ADD INDEX group_id_uid (group_id, uid);

                     然後,不可思議的事情發生了……這句SQL查詢的性能發生了巨大的提升,居然已經可以跑到0.00s左右了。經過優化的SQL再結合真實的業務需求,也從之前2.2s下降到0.05s。

                   再Explain一次:

                   +----+-------------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------+------+-------------+

                   | id | select_type | table      | type | possible_keys         | key          | key_len | ref   | rows | Extra       |

                   +----+-------------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------+------+-------------+

                   |  1 | SIMPLE      | user_group | ref  | group_id,group_id_uid | group_id_uid | 4       | const | 5378 | Using index |

                   +----+-------------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------+------+-------------+

原來是這種叫覆蓋索引(covering index),MySQL只需要通過索引就可以返回查詢所需要的數據,而不必在查到索引之後再去查詢數據,所以那是相當的快!!但是同時也要求所查詢的字段必須被索引所覆蓋到,在Explain的時候,輸出的Extra信息中如果有“Using Index”,就表示這條查詢使用了覆蓋索引。

不過,還有一個無法解釋的問題就是,不用覆蓋索引的情況下,爲什麼用MyISAM就快那麼多,而InnoDB就慢這麼多呢?

7. 【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。

    說明:MySQL並不是跳過offset行,而是取offset+N行,然後返回放棄前offset行,返回N行,那當offset特別大的時候,效率就非常的低下,

     要麼控制返回的總頁數,要麼對超過特定閾值的頁數進行SQL改寫。

    正例:先快速定位需要獲取的id段,然後再關聯: SELECT a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 條件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

   【點評】規則好,嚴格遵循

8. 【推薦】 SQL性能優化的目標:至少要達到 range 級別,要求是ref級別,如果可以是consts最好。

   說明:1)consts 單表中最多隻有一個匹配行(主鍵或者唯一索引),在優化階段即可讀取到數據。

           2)  ref 指的是使用普通的索引(normal index)。

           3)range 對索引進行範圍檢索。

    反例:explain表的結果,type=index,索引物理文件全掃描,速度非常慢,這個index級別比較range還低,與全表掃描是小巫見大巫。

   【點評】規則好,嚴格遵循

9. 【推薦】建組合索引的時候,區分度最高的在最左邊。

    正例:如果where a=? and b=? ,a列的幾乎接近於唯一值,那麼只需要單建idx_a索引即可。

   說明:存在非等號和等號混合判斷條件時,在建索引時,請把等號條件的列前置。

   如:where a>? and b=? 那麼即使a的區分度更高,也必須把b放在索引的最前列。

   【點評】規則好,嚴格遵循

10. 【推薦】防止因字段類型不同造成的隱式轉換,導致索引失效。

    【點評】規則好,嚴格遵循

11. 【參考】創建索引時避免有如下極端誤解:

    1)寧濫勿缺。誤認爲一個查詢就需要建一個索引。

    2)寧缺勿濫。誤認爲索引會消耗空間、嚴重拖慢更新和新增速度。

    3)抵制惟一索引。誤認爲業務的惟一性一律需要在應用層通過“先查後插”方式解決。

   【點評】規則好,嚴格遵循

(三) SQL語句

1. 【強制】不要使用count(列名)或count(常量)來替代count(*),count(*)是SQL92定義的標準統計行數的語法,跟數據庫無關,跟NULL和非NULL無關。

說明:count(*)會統計值爲NULL的行,而count(列名)不會統計此列爲NULL值的行。

   【點評】規則好,嚴格遵循       

2. 【強制】count(distinct col) 計算該列除NULL之外的不重複行數,

  注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全爲NULL,那麼即使另一列有不同的值,也返回爲0。

   【點評】規則好,嚴格遵循

3.【強制】當某一列的值全是NULL時,count(col)的返回結果爲0,但sum(col)的返回結果爲NULL,因此使用sum()時需注意NPE問題。

正例:可以使用如下方式來避免sum的NPE問題:SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;

   【點評】規則好,嚴格遵循

4. 【強制】使用ISNULL()來判斷是否爲NULL值。注意:NULL與任何值的直接比較都爲NULL。

    說明: 1) NULL<>NULL的返回結果是NULL,而不是false。

             2) NULL=NULL的返回結果是NULL,而不是true。

             3) NULL<>1的返回結果是NULL,而不是true。

   【點評】規則好,嚴格遵循

5. 【強制】 在代碼中寫分頁查詢邏輯時,若count爲0應直接返回,避免執行後面的分頁語句。

   【點評】規則好,嚴格遵循

6. 【強制】不得使用外鍵與級聯,一切外鍵概念必須在應用層解決。

    說明:(概念解釋)學生表中的student_id是主鍵,那麼成績表中的student_id則爲外鍵。

   如果更新學生表中的student_id,同時觸發成績表中的student_id更新,則爲級聯更新。

   外鍵與級聯更新適用於單機低併發,不適合分佈式、高併發集羣;

   級聯更新是強阻塞,存在數據庫更新風暴的風險;外鍵影響數據庫的插入速度。

   【點評】規則好,嚴格遵循

7. 【強制】禁止使用存儲過程,存儲過程難以調試和擴展,更沒有移植性。

   【點評】規則好,嚴格遵循

8. 【強制】數據訂正時,刪除和修改記錄時,要先select,避免出現誤刪除,確認無誤才能執行更新語句。

   【點評】規則好,嚴格遵循

9. 【推薦】in操作能避免則避免,若實在避免不了,需要仔細評估in後邊的集合元素數量,控制在1000個之內。

   【點評】規則好,嚴格遵循

10. 【參考】如果有全球化需要,所有的字符存儲與表示,均以utf-8編碼,注意字符統計函數的區別。

說明: SELECT LENGTH("輕鬆工作"); 返回爲12;

 SELECT CHARACTER_LENGTH("輕鬆工作"); 返回爲4

   如果要使用表情,那麼使用utfmb4來進行存儲,注意它與utf-8編碼的區別。

  【點評】規則好,嚴格遵循

11. 【參考】 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系統和事務日誌資源少,但TRUNCATE無事務且不觸發trigger,有可能造成事故,故不建議在開發代碼中使用此語句。

  說明:TRUNCATE TABLE 在功能上與不帶 WHERE 子句的 DELETE 語句相同。

   【點評】規則好,嚴格遵循

(四) ORM映射

1. 【強制】在表查詢中,一律不要使用 * 作爲查詢的字段列表,需要哪些字段必須明確寫明。

    說明:1)增加查詢分析器解析成本。

            2)增減字段容易與resultMap配置不一致。

   【點評】規則好,嚴格遵循

2. 【強制】POJO類的布爾屬性不能加is,而數據庫字段必須加is_,要求在resultMap中進行字段與屬性之間的映射。

    說明:參見定義POJO類以及數據庫字段定義規定,在<resultMap>中增加映射,是必須的。

         在MyBatis Generator生成的代碼中,需要進行對應的修改。

   【點評】規則存疑,用flag結尾字段

3. 【強制】不要用resultClass當返回參數,即使所有類屬性名與數據庫字段一一對應,也需要定義;

    反過來,每一個表也必然有一個與之對應。 說明:配置映射關係,使字段與DO類解耦,方便維護。

    【點評】規則好,嚴格遵循

4. 【強制】sql.xml配置參數使用:#{},#param# 不要使用${} 此種方式容易出現SQL注入。

    【點評】規則好,嚴格遵循

5. 【強制】iBATIS自帶的queryForList(String statementName,int start,int size)不推薦使用。

     說明:其實現方式是在數據庫取到statementName對應的SQL語句的所有記錄,再通過subList取start,size的子集合。

     正例:Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();

           map.put("start", start);

           map.put("size", size);

   【點評】規則好,嚴格遵循  

6. 【強制】不允許直接拿HashMap與Hashtable作爲查詢結果集的輸出。

    說明:resultClass=”Hashtable”,會置入字段名和屬性值,但是值的類型不可控。

   【點評】規則好,嚴格遵循  

7. 【強制】更新數據表記錄時,必須同時更新記錄對應的gmt_modified字段值爲當前時間。

   【點評】規則好,嚴格遵循  

8. 【推薦】不要寫一個大而全的數據更新接口,傳入爲POJO類,不管是不是自己的目標更新字段,都進行update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3;

    這是不對的。執行SQL時,不要更新無改動的字段,

         一是易出錯;

         二是效率低;

         三是增加binlog存儲。

         【點評】規則好,嚴格遵循

9. 【參考】@Transactional事務不要濫用。

    事務會影響數據庫的QPS,

         另外使用事務的地方需要考慮各方面的回滾方案,包括緩存回滾、搜索引擎回滾、消息補償、統計修正等。

         【點評】規則好,嚴格遵循

10.【參考】<isEqual>中的compareValue是與屬性值對比的常量,一般是數字,表示相等時帶上此條件;

         <isNotEmpty>表示不爲空且不爲null時執行;<isNotNull>表示不爲null值時執行。

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