1、建表规约
（1）库/表/字段命名
- 表达是与否概念的字段，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；
- 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；
- 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。正例:getter_admin，task_config，level3_name；反例：GetterAdmin，taskConfig，level_3_name；
- 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；
- 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；
- 表必备三字段:id, gmt_create, gmt_modified。 说明:其中id必为主键，类型为unsigned bigint、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified 的类型均为 date_time 类型；
- 表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。 正例：tiger_task / tiger_reader / mpp_config；
- 库名与应用名称尽量一致；
- 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；
（2）字段冗余
- 字段允许适当冗余，以提高性能，但是必须考虑数据同步的情况。冗余字段应遵循:
a、不是频繁修改的字段；
b、不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段
c、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；
（3）分库分表
- 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；
（4）字段长度
- 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:人的年龄用 unsigned tinyint(表示范围 0-255，人的寿命不会超过 255 岁);海龟就必须是 smallint，但如果是太阳的年龄，就必须是 int;如果是所有恒星的年龄都加起来， 那么就必须使用 bigint。
2、索引规约
（1）索引命名
- 唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。说明:uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称；
（2）唯一索引
- 业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引；
- 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；
- 即使在应用层做了非常完善的校验和控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律， 必然有脏数据产生；
（3）表连接
- 超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；
- 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、SQL 性能；
（4）创建索引
- 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；
- 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))/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。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；
- 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 情况，影响查询性能。正例:where a=? and b=? order by c; 索引: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。
- 创建索引时避免有如下极端误解:
a、误认为一个查询就需要建一个索引；
b、误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度；
c、误认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决；
（5）分页查询
- 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，如：SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id；实际例子如下：
a、直接分页查询，耗时18.611s：
SELECT
*
FROM
base_totalorder
ORDER BY id ASC
LIMIT 5000000 , 20;
b、分页优化后，耗时1.987s：
SELECT
*
FROM
totalorder order2,
(SELECT
id
FROM
totalorder
ORDER BY id ASC
LIMIT 5000000 , 20) order1
WHERE
order1.id = order2.id;
（6）SQL 性能优化
- 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；
- 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；
（7）组合索引
- 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；
（8）覆盖索引
- 就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖；
- 是非聚集复合索引的一种形式，它包括在查询里的Select、Join和Where子句用到的所有列（即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段，也即，索引包含了查询正在查找的数据）；
- 利用覆盖索引来进行查询操作，来避免回表操作；
- 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:主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的效果，用explain的结果，extra列会出现:using index；
3、SQL规约
（1）count
- 不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()就是 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 之外的不重复数量。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；
- 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；
（2）关于NULL
- 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
- 注意:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。 说明:
a、NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false；
b、NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true；
c、NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true； - ifnull()、nullif()、isnull()函数：
a、IFNULL(expr1,expr2)用法：
假如expr1不为NULL，则 IFNULL() 的返回值为expr1; 否则其返回值为 expr2。IFNULL()的返回值是数字或是字符串，具体情况取决于其所使用的语境；
b、ISNULL(expr) 用法：
如expr 为null，那么isnull() 的返回值为 1，否则返回值为 0；
c、NULLIF(expr1,expr2)用法：
如果expr1 = expr2 成立，那么返回值为NULL，否则返回值为expr1。这和CASE WHEN expr1 = expr2 THEN NULL ELSE expr1 END相同；
SELECT IFNULL(1,0);
-- 1
SELECT IFNULL(NULL,10);
-- 10
SELECT IFNULL(1/0,10);
-- 10
SELECT IFNULL(1/0,'yes');
-- yes
select isnull(1+1);
-- 0
select isnull(1/0);
-- 1
SELECT NULLIF(1,1);
-- null
SELECT NULLIF(1,2);
-- 1
（3）外健
- 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: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，则为级联更新；
- 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；
（4）存储过程
- 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；
（5）in
-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；
（6）编码
- 如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，那么字符计数方法注意：SELECT LENGTH(“轻松工作”); 返回为12；SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”); 返回为4；
- 如果要使用表情，那么使用 utfmb4 来进行存储；
（7）其他
- 数据订正时，删除和修改记录时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句；
- 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；
4、ORM规约
- 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，原因如下：
a、增加查询分析器解析成本；
b、增减字段容易与 resultMap 配置不一致； - POJO 类的 boolean 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；
- xml 配置中参数注意使用:#{}，#param# ，不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注 入；
- 不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出；
- 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；
- 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全表操作，这是不对的；
- 执行 SQL 时，尽量不要更新无改动的字段，一是易出错;二是效率低;三是 binlog 增加存储；
- @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；