典型的电子商务网站有哪些,天津百度推广优化排名,平台网址怎么查询,百度登录个人中心官网转载自 【开源组件】一份值得收藏的的 MySQL 规范 数据命名规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割。 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字#xff08;如果表名中包含关键字查询时#xff0c;需要将其用单引号括起来#xff09;。 数据库对象的…转载自  【开源组件】一份值得收藏的的 MySQL 规范 数据命名规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割。 所有数据库对象名称禁止使用 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。 数据库对象的命名要能做到见名识意并且最后不要超过32个字符。 临时库表必须以 tmp_ 为前缀并以日期为后缀备份表必须以 bak_ 为前缀并以日期 ( 时间戳 ) 为后缀。 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。 数据库基本设计规范 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MySQL 5.5 之前默认使用 Myisam5.6 以后默认的为 InnoDBInnoDB 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 UTF8 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 500 万以内 500 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 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 数据库字段设计规范 1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型 原因 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 方法 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。 MySQL 提供了两个方法来处理 IP 地址 inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位) inet_ntoa 把整型的ip转为地址 插入数据前先用 inet_aton 把 IP 地址转为整型可以节省空间。显示数据时使用 inet_ntoa 把整型的 IP 地址转为地址显示即可。 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。 SIGNED INT -2147483648~2147483647 UNSIGNED INT 0~4294967295 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。 而且对于这种数据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。 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 TIMESTAMP4 个字节或 DATETIME 类型8 个字节存储时间 TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07。 TIMESTAMP 占用 4 字节和 INT 相同但比 INT 可读性高超出 TIMESTAMP 取值范围的使用 DATETIME 类型存储。 经常会有人用字符串存储日期型的数据不正确的做法 缺点 1无法用日期函数进行计算和比较。 缺点 2用字符串存储日期要占用更多的空间。 6. 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型 非精准浮点floatdouble 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。 索引设计规范 1. 限制每张表上的索引数量建议单张表索引不超过 5 个 索引并不是越多越好索引可以提高效率同样也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。 因为 MySQL 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就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间同样会降低查询性能。 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是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好 3. 每个 InnoDB 表必须有个主键 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。 常见索引列建议 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列。 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段。 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。 多表 JOIN 的关联列。 如何选择索引列的顺序 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。 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。 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。 使用最频繁的列放到联合索引的左侧这样可以比较少的建立一些索引。 避免建立冗余索引和重复索引 因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。 重复索引示例primary key(id)、index(id)、unique index(id) 冗余索引示例index(a,b,c)、index(a,b)、index(a   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。 覆盖索引就是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 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的话在查找到相应的键值后还要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。 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。   索引SET规范 尽量避免使用外键约束。 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。 外键可用于保证数据的参照完整性但建议在业务端实现。 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。   数据库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。如 select name,phone from customer where id  111; 3. 充分利用表上已经存在的索引 避免使用双 % 号的查询条件。 如a like %123%如果无前置 %只有后置 %是可以用到列上的索引的 一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询 如有 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 因为 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 为数据库迁移和分库分表留出余地 降低业务耦合度 避免权限过大而产生的安全风险 6. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT 字段列表 查询 原因 消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源 无法使用覆盖索引 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 如 insert into values (a,b,c); 应使用 insert into t(c1,c2,c3) values (a,b,c); 8. 避免使用子查询可以把子查询优化为 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 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。 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。 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 关联太多的表 对于 MySQL 来说是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一个表就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。 如果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 个表建议不超过 5 个。 10. 减少同数据库的交互次数 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 In 的值不要超过 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 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。 推荐在程序中获取一个随机值然后从数据库中获取数据的方式。 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。 不推荐 where date(create_time)20190101推荐 where create_time  20190101 and create_time  20190102 14. 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION 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。 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 大 SQL逻辑上比较复杂需要占用大量 CPU 进行计算的SQL 。 MySQL一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算。 SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。 数据库操作行为规范 1. 超 100 万行的批量写UPDATE、DELETE、INSERT操作要分批多次进行操作 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而只有当主库上执行完成后才会在其他从库上执行所以会造成主库与从库长时间的延迟情况 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我们一次修改的数据越多产生的日志量也就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。 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就会造成表中大批量数据进行锁定从而导致大量的阻塞阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。 特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接这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 避免大表修改产生的主从延迟 避免在对表字段进行修改时进行锁表 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尤其是生产环境是不能容忍的。 pt-online-schema-change 它会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 操作分解成多个小的批次进行。 3. 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限 当达到最大连接数限制时还运行 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。