本文转自网络，主要介绍MySQL数据库命令规范、数据库基本设计规范、数据库字段设计规范、索引设计规范、常见索引列建议、如何选择索引列的顺序、以及数据库SQL开发规范等。
一、命名规范
1. 库名、表名、字段名必须使用小写字母并采用下划线分割
2. 库名、表名、字段名禁止超过32个字符，须见名知意；
3. 库名、表名、字段名支持最多64个字符，统一规范、易于辨识以及减少传输量不要超过32；
4. 库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）；
5. 临时库、临时表名必须以tmp_为前缀并以日期为后缀；
6. 备份库、备份表名必须以bak为前缀并以日期为后缀；
7. 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）。
二、基本设计规范
1. 所有表必须使用Innodb存储引擎
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（MySQL5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
2. 数据库和表的字符集统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)
兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效；
3. 所有表和字段都需要添加注释
使用comment从句添加表和列的备注 从一开始就进行数据字典的维护；
4. 尽量控制单表数据量的大小，建议控制在1000万以内
1000万并不是MySQL数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小。
5. 谨慎使用MySQL分区表
业务生命周期内，评估单表数据量是否在1000万以内，超出此范围需考虑分库分表可扩展性；分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表，谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低，建议采用物理分表的方式管理大数据。
6. 尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
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、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
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。建议：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。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，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。
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。
注意：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 NULL
原因：索引NULL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NULL值做特别的处理。
5. 使用TIMESTAMP存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。TIMESTAMP使用4字节，DATETIME使用8个字节，同时TIMESTAMP具有自动赋值以及自动更新的特性。
6. 财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
1) 非精准浮点：float,double
2) 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。
7. 用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数
浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下，浮点数能够表示更大的数据范围；浮点数的缺点是会引起精度问题
1) 将字符转化为数字
2) 使用TINYINT来代替ENUM类型
3) 字段长度尽量按实际需要进行分配，不要随意分配一个很大的容量
8. 使用UNSIGNED存储非负整数
同样的字节数，存储的数值范围更大。如tinyint有符号为-128-127，无符号为0-255；INT类型固定占用4个字节存储
9. 使用INT UNSIGNED存储IPV4
10. 使用VARBINARY存储大小写敏感的变长字符串
11. 禁止在数据库中存储明文密码
四、索引设计规范
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。
索引是一把双刃剑，可提高查询效率，但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。
1. 单张表中索引数量不超过5个
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；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。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，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，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，但远没有使用联合索引的查询方式效率高。
3. Innodb表必须要有主键
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。
4. 单个索引中的字段数不超过5个
对字符串使用前缀索引，前缀索引长度不超过10个字符；
举例：如有一个CHAR(200)列，在前10个字符内，多数值是惟一的，就可不要对整个列进行索引。对前10个字符进行索引能够节省大量索引空间，也可能会使查询更快。
5. 表主键建议
1) 表必须有主键，不使用更新频繁地列作为主键
2) 尽量不选择字符串列作为主键
3) 不使用UUID、MD5、HASH作为主键
4) 默认使用非空的唯一键
5) 主键建议选择自增或发号器重要的SQL必须被索引：
SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE条件列ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT的字段多表JOIN的字段
6. 区分度最大的字段放在索引前面
7. 核心SQL优先考虑覆盖索引
select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
8. 避免冗余或重复索引
合理创建联合索引（避免冗余），index(a,b,c)相当于index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)
1) 索引不是越多越好，按实际需要进行创建，每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能
2) 不在低基数列上建立索引，例如‘性别’
3) 不在索引列进行数学运算和函数运算
9. 尽量避免使用外键约束
1) 不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引；
2) 外键可用于保证数据的参照完整性，建议在业务端实现；
3) 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。
10. 不使用%前导的查询，如like“%xxx”，无法使用索引
11. 不使用反向查询，如not in / not like
无法使用索引，导致全表扫描，全表扫描导致bufferpool利用降低；
12. 索引列建议
1) 出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列；
2) 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段；
3) 多表join的关联列
注意：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
13. 如何选择索引列的顺序
1) 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）；
2) 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）；
3) 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可较少的建立一些索引）。
14. 避免建立冗余索引和重复索引
冗余/重复索引会增加查询优化器生成执行计划的时间。
1) 重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
2) 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
15. 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：即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：
1) 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，如果是用二级索引查询数据，在查找到相应的键值后，还需通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。
而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。
2) 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。
五、SQL开发规范
1. 建议使用预编译语句进行数据库操作
预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数，比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
2. 避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效。
3. 充分利用表上已经存在的索引
1) 避免使用双%号的查询条件。
如无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的
2) 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
解说：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。使用left join或 not exists来优化not in操作，因not in 也通常会使用索引失效。
4. 数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询
1) 为数据库迁移和分库分表留出余地
2) 降低业务耦合度
3) 避免权限过大而产生的安全风险
6. 强烈不建议使用SELECT * ；推荐使用SELECT <字段列表> 查询
原因：
1) 消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
2) 无法使用覆盖索引
3) 可减少表结构变更带来的影响
7. 禁止使用不含字段列表的INSERT语句
举例：insert into values ('a','b','c');
应使用insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
8. 避免使用子查询，可把子查询优化为join操作
通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因：
1) 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能 会受到一定的影响；
2) 特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；
3) 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。
9. 避免使用JOIN关联太多表
MySQL最擅长的是单表的主键/二级索引查询，MySQL存在关联缓存的，缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。在MySQL中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。
Join消耗较多的内存，产生临时表；
如程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。
同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率MySQL最多允许关联61个表，但业务生产环境中建议不超过5个。
10. 减少同数据库的交互次数
1) 数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率。
11. 对应同一列进行or判断时，使用in代替or
不要超过500个in操作可以更有效的利用索引，or大多数情况下很少能利用到索引。
12. 禁止使用order by，rand() 进行随机排序
随机排序会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。
简单来说：order by，rand()会将数据从磁盘中读取，进行排序，会消耗大量的IO和CPU。
推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取对应的数据。
13. WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
14. 在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION
1) UNION会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作；
2) UNION ALL不会再对结果集进行去重操作。
15. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL
原因如下：
1) 大SQL：逻辑上比较复杂，需要占用大量CPU进行计算；
2) MySQL：一个SQL只能使用一个CPU进行计算；
3) SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。
16. 避免使用存储过程、触发器、EVENTS等
1) 降低业务耦合度，为分库分表sacleout、sharding留点余地；
2) 改策略可有效规避BUG。
17. 避免在数据库中进行数学运算
1) 容易将业务逻辑和DB耦合在一起
2) MySQL不擅长数学运算和逻辑判断
3) 无法使用索引
六、操作行为规范
1. 超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作
1) 大批量操作可能会造成严重的主从延迟。
主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，会造成主库与从库长时间的延迟情况。
2) binlog日志为row格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，由于在row格式中会记录每一行数据的修改，一次修改的数据越多，产生的日志量也会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因。
3) 避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这会造成表中大批量数据进行锁定，导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能影响很大。尤其是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。
2. 对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
1) 可避免大表修改产生的主从延迟
2) 可避免在对表字段进行修改时进行锁表
生产环境中，对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作；
pt-online-schema-change首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。把原来一个DDL操作，分解成多个小批次作业进行。
这也是对表进行碎片整理/重组的一个常用方式。
3. 禁止为程序使用的账号赋予super权限
原因：当MySQL 达到最大连接数限制时，此刻还运行1个有super权限的用户连接，super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。
4. 对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则程序
使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。
其他一些操作规范：
5. 任何数据库的线上操作，必须走工单
6. 禁止在主库上执行统计类的功能查询；
7. 有大规模市场推广、运营活动必须提前通知DBA进行流量评估；
8. 对单表的多次alter操作必须合并为一次操作；
9. 不在MySQL数据库中存放业务逻辑，即可创建存储过程；
10. 重大项目的数据库方案选型和设计必须提前通知DBA参与；
11. 数据必须有备份机制和定期的恢复演练；
12. 不在业务高峰期批量更新、查询数据库；
