基础规范
表存储引擎必须使用 InnoDB
MySQL常见的三种存储引擎（InnoDB、MyISAM、MEMORY）
表字符集默认使用 utf8，必要时候使用 utf8mb4
通用，无乱码风险，汉字 3 字节，英文 1 字节
utf8mb4 是 utf8 的超集，有存储 4 字节例如表情符号时，使用它
禁止使用存储过程，视图，触发器，Event
对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层
调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差
禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径
禁止在线上环境做数据库压力测试
测试，开发，线上数据库环境必须隔离
#命名规范
库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔
abc，Abc，ABC 都是给自己埋坑
库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过 32 字符
tmp，wushan 谁 TM 知道这些库是干嘛的
库备份必须以 bak 为前缀，以日期为后缀
从库必须以 -s 为后缀
备库必须以 -ss 为后缀
#表设计规范
单实例表个数必须控制在 2000 个以内
单表分表个数必须控制在 1024 个以内
表必须有主键，推荐使用 UNSIGNED 整数为主键
删除无主键的表，如果是 row 模式的主从架构，从库会挂住
禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现
外键使得表之间相互耦合，影响 update/delete 等 SQL 性能，有可能造成死锁，高并发情况下容易成为数据库瓶颈
建议将大字段，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据（具体参考：《如何实施数据库垂直拆分》）
水平切分是指，以某个字段为依据（例如uid），按照一定规则（例如取模），将一个库（表）上的数据拆分到多个库（表）上，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的方法，水平切分后，各个库（表）的特点是：
（1）每个库（表）的结构都一样
（2）每个库（表）的数据都不一样，没有交集
（3）所有库（表）的并集是全量数据
垂直拆分是指，将一个属性较多，一行数据较大的表，将不同的属性拆分到不同的表中，以降低单库（表）大小，达到提升性能的目的的方法，垂直切分后，各个库（表）的特点是：
（1）每个库（表）的结构都不一样
（2）一般来说，每个库（表）的属性至少有一列交集，一般是主键
（3）所有库（表）的并集是全量数据
垂直切分的依据是什么....
当一个表属性很多时，如何来进行垂直拆分呢？如果没有特殊情况，拆分依据主要有几点：
（1）将长度较短，访问频率较高的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为主表
（2）将字段较长，访问频率较低的属性尽量放在一个表里，这个表暂且称为扩展表
如果1和2都满足，还可以考虑第三点：
（3）经常一起访问的属性，也可以放在一个表里
优先考虑1和2，第3点不是必须。另，如果实在属性过多，主表和扩展表都可以有多个。
五、总结
（1）水平拆分和垂直拆分都是降低数据量大小，提升数据库性能的常见手段
（2）流量大，数据量大时，数据访问要有service层，并且service层不要通过join来获取主表和扩展表的属性
（3）垂直拆分的依据，尽量把长度较短，访问频率较高的属性放在主表里
#列设计规范
根据业务区分使用 tinyint/int/bigint，分别会占用 1/4/8 字节
根据业务区分使用 char/varchar
字段长度固定，或者长度近似的业务场景，适合使用 char，能够减少碎片，查询性能高
字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用 varchar，能够减少空间
根据业务区分使用 datetime/timestamp
前者占用 5 个字节，后者占用 4 个字节，存储年使用 YEAR，存储日期使用 DATE，存储时间使用 datetime
必须把字段定义为 NOT NULL 并设默认值
NULL 的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL 更难优化
NULL 需要更多的存储空间
NULL 只能采用 IS NULL 或者 IS NOT NULL ，而在 =/!=/in/not in 时有大坑
使用 INT UNSIGNED 存储 IPv4 ，不要用 char(15)
使用 varchar(20) 存储手机号，不要使用整数
牵扯到国家代号，可能出现 +/-/() 等字符，例如 +86
手机号不会用来做数学运算
varchar 可以模糊查询，例如 like‘138%’
使用 TINYINT 来代替 ENUM
ENUM 增加新值要进行 DDL 操作
#索引规范
唯一索引使用 uniq_[字段名] 来命名
非唯一索引使用 idx_[字段名] 来命名
单张表索引数量建议控制在 5 个以内
互联网高并发业务，太多索引会影响写性能
生成执行计划时，如果索引太多，会降低性能，并可能导致 MySQL 选择不到最优索引
异常复杂的查询需求，可以选择 ES 等更为适合的方式存储
组合索引字段数不建议超过 5 个
如果 5 个字段还不能极大缩小 row 范围，八成是设计有问题
不建议在频繁更新的字段上建立索引
非必要不要进行 JOIN 查询，如果要进行 JOIN 查询，被 JOIN 的字段必须类型相同，并建立索引
踩过因为 JOIN 字段类型不一致，而导致全表扫描的坑么？
理解组合索引最左前缀原则，避免重复建设索引，如果建立了(a,b,c)，相当于建立了(a), (a,b), (a,b,c)
#SQL 规范
禁止使用 select *，只获取必要字段
select * 会增加 cpu/io/内存/带宽 的消耗
指定字段能有效利用索引覆盖
指定字段查询，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
insert 必须指定字段，禁止使用 insert into T values()
指定字段插入，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
隐式类型转换会使索引失效，导致全表扫描
禁止在 where 条件列使用函数或者表达式
导致不能命中索引，全表扫描
禁止负向查询以及 % 开头的模糊查询
导致不能命中索引，全表扫描
禁止大表 JOIN 和子查询
同一个字段上的 OR 必须改写为IN，IN 的值必须少于 50 个
应用程序必须捕获 SQL 异常
方便定位线上问题
#说明
本军规适用于并发量大，数据量大的典型互联网业务，可直接带走参考，不谢。
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