数据库设计规范

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

数据库设计规范" title="数据库设计规范">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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

 

  1. column(name:"object_version_number", type:"BIGINT UNSIGNED", defaultValue:"1")

  2. column(name:"created_by", type:"BIGINT UNSIGNED", defaultValue:"0")

  3. column(name:"creation_date", type:"DATETIME", defaultValueComputed:"CURRENT_TIMESTAMP")

  4. column(name:"last_updated_by", type:"BIGINT UNSIGNED", defaultValue:"0")

  5. 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

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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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。

  • 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

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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;

  • 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。

  • 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。

  • 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 12 SELECT 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。

  • 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 WHERE 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。

  • 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。

  • 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);

  • 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。

以上是 数据库设计规范 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/519053.html

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