1. 数据库选型
1.1 常见 DBMS 系统：
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商业数据库（更适合企业级项目）：Oracle、SQLServer
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开源数据库（适用于互联网项目）：MySQL、PgSQL
2. MySQL常用存储引擎：Innodb
3. 数据库表及字段的命名规则
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可读性原则： 单词首字母大小写，MySQL 大小写敏感（设置）
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表意性原则
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长名原则： 少用缩写
4. 字段类型的选择原则
优先考虑数字类型，其次是日期或二进制类型，最后是字符类型，对于相同级别的数据类型，优先选择占用空间小的数据类型
以上原则主要从下面两个角度考虑：
- 在对数据进行比较（查询条件、JOIN 条件及排序）操作时：同样的数据，字符处理往往比数字处理慢；
- 在数据库中，数据处理以页为单位，列的长度越小，利于性能提升。
4.1 char 与 varchar 选择原则？
- 长度一致用 char；
- 如果列中的最大数据长度小于 50 Byte，则一般也考虑用 char。（注：如果这个列很少用，则基于节省空间和减少 I/O 的考虑，还是可以选择用 varchar）
- 一般不宜定义大于 50 Byte 的 char 类型列，大于 50 Byte的选择 varchar 类型。
utf8，每个字符占用 3 个字节
4.2 decimal 与 float 选择原则？
- decimal 用于存储精确数据，float 只能用于存储非精确数据；
- float 的存储空间开销一般比 decimal 小（精确到 7 位小数需要 4 个字节，精确到 15 位小数需要 8 个字节）
4.3 时间类型存储选择原则
注：根据业务场景来进行选择，如果不经常被用于查询，可以选择 int
- 使用 int 来存储时间字段的优缺点
优点：字段长度比 datetime 小
缺点：使用时要进行函数转换，只能存储到 2038-1-19 11:14:07，即 2^32
- 需要存储的时间粒度：年 月 日 时 分 秒 周
5. 如何选择主键
- 区分业务主键与数据库主键
业务主键用于标识业务数据，进行表与表之间的关联；
数据库主键为了优化数据存储（Innodb会生成6个字节的隐含主键）
- 根据数据库的类型，考虑主键是否要顺序增长
有些数据库是按主键的顺序逻辑存储的
- 主键的字段类型所占空间要尽可能的小
对于使用聚集索引方式存储的表，每个索引都会附加主键信息。
6. 避免使用外键约束
建议外键约束时，虽然可以保护数据的完整性，但数据写入时，会去检测是否符合外键约束，增加了开销。
- 降低数据导入的效率；
- 增加维护成本；
- 虽然不建议使用外键约束，但是相关联的列上一定要建立索引
7. 避免使用触发器
- 降低数据导入的效率；
- 可能会出现意想不到的数据异常；
- 使业务逻辑变的复杂。
8. 严禁使用预留字段
- 无法准确的知道预留字段的类型；
- 无法准确的知道预留字段中所存储的内容；
- 后期维护预留字段所要的成本，同增加一个字段所需要的成本是相同的。
9. 反范式化
为了性能和读取效率的考虑而适当对第三范式的要求进行违反，用空间换时间。
10. 维护和优化
10.1 维护数据字典
- 使用第三方工具对数据字典进行维护，根据数据库选择相应的数据库；
select
a.table_name,b.TABLE_COMMENT,
a.COLUMN_NAME,a.COLUMN_TYPE,a.COLUMN_COMMENT
FROM
information_schema.COLUMNS a JOIN information_schema.TABLES b
ON a.table_schema=b.table_schema AND
a.table_name=b.table_name
WHERE a.table_name='customer'
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利用数据库本身的备注字段来维护数据字典；
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导出数据字典。
10.2. 维护索引
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出现在 Where 从名，group by 从名，order by 从句中的列；
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可选择性高的列要放到索引的前面；
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索引中不要包括太长的数据类型。
注意事项
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索引并不是越多越好，过多的索引会降低读写效率；
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定期维护索引碎片；
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在 SQL 语句中不要使用强制索引关键字。
10.3 维护表结构
- 使用在线变更表结构的工具；
- 同时对数据字典进行维护；
- 控制表的宽度和大小。
数据库适合的操作
- 批量操作 VS 逐条操作；
- 禁止使用 select * 这样的查询；
- 控制使用用户自定义函数；
- 不要使用数据库中的全文索引。
10.4 在适当的时候对表进行水平拆分或垂直拆分
垂直拆分：控制表的宽度
- 经常一起查询的列放到一起；
- text，blob 等大字段拆分出到附加表中。
水平拆分：控制表的大小
把一张表的数据拆分成多张表来存储。
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