一、基础规范
（1）必须使用InnoDB存储引擎
解读：支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高
（2）必须使用UTF8字符集
解读：万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间
（3）数据表、数据字段必须加入中文注释
解读：N年后谁tm知道这个r1,r2,r3字段是干嘛的
（4）禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧
（5）禁止存储大文件或者大照片
解读：为何要让数据库做它不擅长的事情？大文件和照片存储在文件系统，数据库里存URI多好
二、命名规范
（6）只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库
（7）线上环境、开发环境、测试环境数据库内网域名遵循命名规范
业务名称：xxx
线上环境：dj.xxx.db
开发环境：dj.xxx.rdb
测试环境：dj.xxx.tdb
从库在名称后加-s标识，备库在名称后加-ss标识
线上从库：dj.xxx-s.db
线上备库：dj.xxx-sss.db
（8）库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼音英文混用
（9）表名t_xxx，非唯一索引名idx_xxx，唯一索引名uniq_xxx
三、表设计规范
（10）单实例表数目必须小于500
（11）单表列数目必须小于30
（12）表必须有主键，例如自增主键
解读：
a）主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用
b）主键要选择较短的数据类型， Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率
c） 无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住
（13）禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
解读：外键会导致表与表之间耦合，update与delete操作都会涉及相关联的表，十分影响sql 的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先
四、字段设计规范
（14）必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
解读：
a）null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化
b）null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多
c）null值需要更多的存储空，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识
d）对null 的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’shenjian’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录
（15）禁止使用TEXT、BLOB类型
解读：会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能
（16）禁止使用小数存储货币
解读：使用整数吧，小数容易导致钱对不上
（17）必须使用varchar(20)存储手机号
解读：
a）涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()
b）手机号会去做数学运算么？
c）varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”
（18）禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替
解读：
a）增加新的ENUM值要做DDL操作
b）ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？
五、索引设计规范
（19）单表索引建议控制在5个以内
（20）单索引字段数不允许超过5个
解读：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了
（21）禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
解读：
a）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
b）“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似
（22）建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
解读：能够更加有效的过滤数据
六、SQL使用规范
（23）禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
解读：
a）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
b）不能有效的利用覆盖索引
c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（24）禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性
解读：容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（25）禁止使用属性隐式转换
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描，而不能命中phone索引，猜猜为什么？（这个线上问题不止出现过一次）
（26）禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描
正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')
（27）禁止负向查询，以及%开头的模糊查询
解读：
a）负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
b）%开头的模糊查询，会导致全表扫描
（28）禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
解读：会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能
（29）禁止使用OR条件，必须改为IN查询
解读：旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢？
（30）应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理
总结：大数据量高并发的互联网业务，极大影响数据库性能的都不让用，不让用哟。
(一)核心军规
(1)不在数据库做运算
cpu计算务必移至业务层；
(2)控制单表数据量
int型不超过1000w，含char则不超过500w；
合理分表；
限制单库表数量在300以内；
(3)控制列数量
字段少而精，字段数建议在20以内；
(4)平衡范式与冗余
效率优先；
往往牺牲范式；
(5)拒绝3B
拒绝大sql语句：big sql
拒绝大事物：big transaction
拒绝大批量：big batch
(二)字段类军规
(6)用好数值类型
tinyint(1Byte)
smallint(2Byte)
mediumint(3Byte)
int(4Byte)
bigint(8Byte)
bad case：int(1)/int(11)
(7)字符转化为数字
用int而不是char(15)存储ip
(8)优先使用enum或set
例如：`sex` enum (‘F’, ‘M’)
(9)避免使用NULL字段
NULL字段很难查询优化；
NULL字段的索引需要额外空间；
NULL字段的复合索引无效；
bad case：
`name` char(32) default null
`age` int not null
good case：
`age` int not null default 0
(10)少用text/blob
varchar的性能会比text高很多；
实在避免不了blob，请拆表；
(11)不在数据库里存图片
这个我不能理解！
但这是赶集网的经验，求detail！
(三)索引类军规
(12)谨慎合理使用索引
改善查询、减慢更新；
索引一定不是越多越好(能不加就不加，要加的一定得加)；
覆盖记录条数过多不适合建索引，例如“性别”；
(13)字符字段必须建前缀索引
(14)不在索引做列运算
！！！不只是索引，都不能做列运算吧！！！
bad case：
select id where age +1 = 10;
(15)innodb主键推荐使用自增列；
主键建立聚簇索引；
主键不应该被修改；
字符串不应该做主键；
如果不指定主键，innodb会使用唯一且非空值索引代替；
(16)不用外键
请由程序保证约束；
(四)sql类军规
(17)sql语句尽可能简单
一条sql只能在一个cpu运算；
大语句拆小语句，减少锁时间；
一条大sql可以堵死整个库；
(18)简单的事务
事务时间尽可能短；
bad case：
上传图片事务
(19)避免使用trig/func
触发器、函数不用；
客户端程序取而代之；
(20)不用select *
消耗cpu，io，内存，带宽；
这种程序不具有扩展性；
(21)OR改写为IN()
or的效率是n级别；
in的消息时log(n)级别；
in的个数建议控制在200以内；
select id from t where phone=’159′ or phone=’136′;
=>
select id from t where phone in (’159′, ’136′);
(22)OR改写为UNION
mysql的索引合并很弱智
select id from t where phone = ’159′ or name = ‘john’;
=>
select id from t where phone=’159′
union
select id from t where name=’jonh’
(23)避免负向%
(24)慎用count(*)
(25)同上
(26)limit高效分页
limit越大，效率越低
select id from t limit 10000, 10;
=>
select id from t where id > 10000 limit 10;
(27)使用union all替代union
union有去重开销
(28)少用连接join
(29)使用group by
分组；
自动排序；
(30)请使用同类型比较
(31)使用load data导数据
load data比insert快约20倍；
(32)打散批量更新
(33)新能分析工具
show profile;
mysqlsla;
mysqldumpslow;
explain;
show slow log;
show processlist;
show query_response_time(percona);