- 数据库设计规范
- 建表规约
- 强制要求
- 推荐规约
- 规约参考
- 索引规约
- 强制要求
- 推荐规约
- 规约参考
- SQL 语句
- 强制要求
- 推荐规约
- 规约参考
- ORM 映射
- 强制要求
- 推荐规约
- 规约参考
- 建表规约
数据库设计规范
本数据库设计规范是以MySQL数据库为基准,主要分为4个部分,即建表规约
、索引规约
、SQL 语句
和ORM 映射
。其中,将阐述在建表过程中的要求和约定,例如数据库名称、表名称、视图名称以及字段名称和数据类型等建议,以及规范索引的创建和使用规则,同时将说明编写SQL语句的方法,SQL结构、字段别名、表别名使用等,最后还将描述如何在ORM中进行数据库表映射等。
此规范是Choerodon社区在研发和实施的过程中经验的总结,希望能够给广大读者提供一个参考和借鉴,俗话说,“百密一疏”,其中如有不正确的地方,烦请不吝指正。
如若使用Choerodon猪齿鱼微服务开发框架,强烈建议参考使用此规范,这样可以保持与开发框架数据库设计规范的一致性。
建表规约
强制要求
表达
是/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)。- 说明: 任何字段如果为非负数,必须是
unsigned
。 - 正例: 表达逻辑删除的字段名
is_deleted
,1
表示删除,0
表示未删除。
- 说明: 任何字段如果为非负数,必须是
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。- 说明: MySQL 在 Windows 下不区分大小写,但在 Linux 下默认是区分大小写。因此,数据库名、表名、字段名,都不允许出现任何大写字母,避免节外生枝。
- 正例:
hap_admin
,rdc_config
,level3_name
- 反例:
HapAdmin
,rdcConfig
,level_3_name
数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。
表名
不使用复数名词。- 说明: 表名应该仅仅表示表里面的实体内容,不应该表示实体数量,对应于 DO 类名也是单数形式,符合表达习惯。
禁用保留字,如
desc
、range
、match
、delayed
等, 请参考 MySQL 官方保留字。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
。- 说明:
pk
即primary key
;uk
即unique key
;idx_
即index
的简称。
- 说明:
小数类型为
decimal
,禁止使用float
和double
。- 说明:
float
和double
在存储的时候,存在精度损失的问题,很可能在值的比较时,得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过decimal
的范围,建议将数据拆成整数和小数分开存储。
- 说明:
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效率。- 说明: 该表的命名以
原表名_字段缩写
的格式命名。
- 说明: 该表的命名以
表必备字段:
id
,create_date
,last_update_date
,create_by
,last_update_by
,object_version_number
。也可以叫做Who字段,就是每个表里必须具备的字段。这些字段起到似metadata的作用。这些字段的作用很大,例如,数据分析的时候,可以使用last_update_date
作为数据抽取的时间戳字段等。id
必为主键,类型为unsigned bigint
、单表时自增、步长为 1。create_date
是此条数据的创建时间,数据类型为datetime
类型。last_update_date
是此条数据的最后更新时间,数据类型为datetime
类型。create_by
是此条数据的创建人,数据类型为unsigned bigint
类型。last_update_by
是此条数据的最后更新人,数据类型为unsigned bigint
类型。object_version_number
是此条数据的版本号,如果启用数据库数据版本控制,则会使用到此数据。以下是基于MySQL数据库的创建脚本,可供参考。
column(name: "object_version_number", type: "BIGINT UNSIGNED", defaultValue: "1")
column(name: "created_by", type: "BIGINT UNSIGNED", defaultValue: "0")
column(name: "creation_date", type: "DATETIME", defaultValueComputed: "CURRENT_TIMESTAMP")
column(name: "last_updated_by", type: "BIGINT UNSIGNED", defaultValue: "0")
column(name: "last_update_date", type: "DATETIME", defaultValueComputed: "CURRENT_TIMESTAMP")
表的命名最好是加上
业务名称_表的作用
。- 正例:
kanban_task
、devops_project
、website_config
- 正例:
推荐规约
数据库名称或者编码
与应用名称或者编码
尽量一致。- 如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释。
- 字段允许适当冗余(所谓冗余是指在不同的表里面存储相同的字段),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
varchar
超长字段,更不能是 text 字段。 - 正例: 商品类目名称使用频率高, 字段长度短,名称基本一成不变, 可在相关联的表中冗余存储类目名称,避免关联查询。
- 单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB,才推荐进行分库分表。
- 说明: 如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别,请不要在创建表时就分库分表。
规约参考
合适的字符存储长度,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。
正例: 如下表,其中无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。
对象 | 年龄区间 | 类型 | 字节 | 表示范围 |
---|---|---|---|---|
人 | 150岁之内 | unsigned tinyint | 1 | 无符号值: 0 到 255 |
龟 | 数百岁 | unsigned smallint | 2 | 无符号值: 0 到 65535 |
恐龙化石 | 数千万年 | unsigned int | 4 | 无符号值: 0 到约 42.9 亿 |
太阳 | 约 50 亿年 | unsigned bigint | 8 | 无符号值: 0 到约 10 的 19 次方 |
索引规约
强制要求
- 业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须创建唯一索引。
- 说明:不要以为唯一索引影响了
insert
速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的;另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。
- 说明:不要以为唯一索引影响了
- 超过三个表禁止
join
。需要join
的字段,数据类型必须绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。- 说明:即使双表
join
也要注意表索引和**SQL性能。
- 说明:即使双表
- 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即可。- 说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达90%以上,可以使用
count(distinct left(列名,索引长度))
和count(*)
的区分度来确定。
- 说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达90%以上,可以使用
- 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。
- 说明: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。
- 说明:索引文件具有
推荐规约
- 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file_sort
的情况,影响查询性能。- 正例:
where a=? and b=? order by c
索引为:a_b_c
- 反例: 索引中有范围查找,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。
- 正例:
- 利用覆盖索引来进行查询操作, 避免回表。
- 说明:如果一本书需要知道第 11 章是什么标题,会翻开第 11 章对应的那一页吗?目录浏览一下就好,这个目录就是起到覆盖索引的作用。
- 正例:能够建立索引的种类分为
主键索引
、唯一索引
、普通索引
三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效果,用explain
的结果,extra
列会出现using index
。
- 利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
- 说明: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,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。 - 正例:先快速定位需要获取的
id
段,然后再关联:SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
- 说明:MySQL 并不是跳过
- SQL 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consts
最好。- 说明:
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。
- 反例:
explain
表的结果,type=index
,索引物理文件全扫描,速度非常慢,这个index
级别比较range
还低,与全表扫描是小巫见大巫。
- 说明:
- 建组合索引的时候,区分度最高的在最左边。
- 正例: 如果
where a=? and b=?
,a
列的几乎接近于唯一值,那么只需要单建idx_a
索引即可。 - 说明: 存在非等号和等号混合判断条件时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:
where a>? and b=?
那么即使a
的区分度更高,也必须把b
放在索引的最前列。
- 正例: 如果
- 防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效。
规约参考
创建索引时避免有如下极端误解:
宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
SQL 语句
强制要求
- 不要使用
count(列名)
或count(常量)
来替代count()
,count(
)
是 SQL92 定义的标准统计行数的语法,跟数据库无关,跟 NULL 和非 NULL 无关。- 说明:
count(*)
会统计值为NULL
的行,而count(列名)
不会统计此列为NULL
值的行。
- 说明:
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。- 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
问题。- 正例: 可以使用如下方式来避免
sum
的NPE
问题:SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table
;
- 正例: 可以使用如下方式来避免
- 使用
ISNULL()
来判断是否为NULL
值。- 说明:
NULL
与任何值的直接比较都为NULL
。NULL<>NULL
的返回结果是NULL
, 而不是false
。NULL=NULL
的返回结果是NULL
, 而不是true
。NULL<>1
的返回结果是NULL
,而不是true
。在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。
- 说明:
- 不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决。
- 说明:以学生和成绩的关系为例,学生表中的
student_id
是主键,那么成绩表中的student_id
则为外键。如果更新学生表中的student_id
,同时触发成绩表中的student_id
更新, 即为级联更新。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。
- 说明:以学生和成绩的关系为例,学生表中的
- 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。
- 数据订正(特别是删除、 修改记录操作) 时,要先
select
,避免出现误删除,确认无误才能执行更新语句。
推荐规约
in
操作能避免则避免,若实在避免不了,需要仔细评估 in
后边的集合元素数量,控制在 1000 个之内。
规约参考
- 如果有全球化需要,所有的字符存储与表示,均以
utf-8
编码,注意字符统计函数的区别。- 说明:
SELECT LENGTH("轻松工作");
返回为 12SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作");
返回为 4 - 如果需要存储表情,那么选择
utf8mb4
来进行存储,注意它与utf-8
编码的区别。
- 说明:
- 不建议在开发代码中使用此语句
TRUNCATE TABLE
TRUNCATE TABLE
比DELETE
速度快,且使用的系统和事务日志资源少,但TRUNCATE
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。- 说明:
TRUNCATE TABLE
在功能上与不带WHER
E 子句的DELETE
语句相同。
ORM 映射
强制要求
- 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。- 说明:
- 增加查询分析器解析成本;
- 增减字段容易与
resultMap
配置不一致。
- 说明:
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。- 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,也需要定义;反过来,每一个表也必然有一个与之对应。- 说明: 配置映射关系,使字段与
DO
类解耦,方便维护。
- 说明: 配置映射关系,使字段与
sql.xml
配置参数使用#{}
,#param#
不要使用${}
此种方式容易出现 SQL 注入。iBATIS
自带的queryForList(String statementName,int start,int size)
不推荐使用。- 说明: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。 - 正例:
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("start", start);
map.put("size", size);
- 说明:其实现方式是在数据库取到
- 不允许直接拿
HashMap
与Hashtable
作为查询结果集的输出。说明:resultClass=”Hashtable”
, 会置入字段名和属性值,但是值的类型不可控。 - 更新数据表记录时,必须同时更新记录对应的
gmt_modified
字段值为当前时间。
推荐规约
不要写一个大而全的数据更新接口。 传入为 POJO
类,不管是不是自己的目标更新字段,都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3;
这是不对的。执行 SQL 时, 不要更新无改动的字段,一是易出错; 二是效率低; 三是增加 binlog
存储。
规约参考
@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。<isEqual>
中的 compareValue
是与属性值对比的常量,一般是数字,表示相等时带上此条件; <isNotEmpty>
表示不为空且不为 null
时执行;<isNotNull>
表示不为 null
值时执行。