MySQL限制每个表最多存储4096列,并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO) 更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)
7、禁止在表中建立预留字段
预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定
8、禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时 通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息
9、禁止在线上做数据库压力测试
10、禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库
三、数据库字段设计规范
1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型
原因
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差
方法
1)将字符串转换成数字类型存储,如:将IP地址转换成整形数据。
mysql提供了两个方法来处理ip地址:
inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip转为地址
插入数据前,先用inet_aton把ip地址转为整型,可以节省空间。显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。
2)对于非负型的数据(如自增ID、整型IP)来说,要优先使用无符号整型来存储
因为:无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N)中的N代表的是字符数,而不是字节数
使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存
2、避免使用TEXT、BLOB数据类型,最常见的TEXT类型可以存储64k的数据
建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中
Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。
而且对于这种数据,Mysql还是要进行二次查询,会使sql性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。
TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引
因为MySQL对索引字段长度是有限制的,所以TEXT类型只能使用前缀索引,并且TEXT列上是不能有默认值的。
3、避免使用ENUM类型
修改ENUM值需要使用ALTER语句
ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作
禁止使用数值作为ENUM的枚举值
4、尽可能把所有列定义为NOT
原因:
索引列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间;
进行比较和计算时要对值做特别的处理
5、使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间
TIMESTAMP 占用4字节和INT相同,但比INT可读性高
超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。
经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法):
缺点1:无法用日期函数进行计算和比较
缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间
6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
非精准浮点:float,double
精准浮点:decimal
Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。
四、索引设计规范
1、限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。
因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。
2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6版本之前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好
3、每个Innodb表必须有个主键
Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。
每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。
不要使用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键(相当于联合索引) 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)。
主键建议使用自增ID值。
五、常见索引列建议
出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引,通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好
多表join的关联列
六、如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
区分度最高的放在联合索引的最左侧(区分度=列中不同值的数量/列的总行数);
尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧(因为字段长度越小,一页能存储的数据量越大,IO性能也就越好);
使用最频繁的列放到联合索引的左侧(这样可以比较少的建立一些索引)。
七、避免建立冗余索引和重复索引
因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。
重复索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、优先考虑覆盖索引
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
覆盖索引:就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引
覆盖索引的好处:
避免Innodb表进行索引的二次查询
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,