规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。

注意：MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制：参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节。另外MyISAM数据和索引是分开，而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的，主键是默认的聚簇(cluster)索引，因此MyISAM虽然在一般情况下，查询性能比InnoDB高，但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的。

规则2：命名规则。

1. 数据库和表名应尽可能和所服务的业务模块名一致

2. 服务和同一个子模块的一类表应尽量以子模块名(或部分单词)为前缀或后缀

3. 表名应尽量包含与所存放数据对应的单词

4. 字段名称也应尽量保持和实际数据相对应

5. 联合索引名称应尽量包含所有索引键字段名或缩写，且各字段名在索引名中的顺序应与索引键在索引中的索引顺序一致，并尽量包含一个类似idx的前缀或后缀，以表明对象类型是索引。

6. 约束等其他对象也应该尽可能包含所属表或其他对象的名称，以表明各自的关系

规则3：数据库字段类型定义

1. 经常需要计算和排序等消耗CPU的字段,应该尽量选择更为迅速的字段，如用TIMESTAMP(4个字节，最小值1970-01-01 00:00:00)代替Datetime（8个字节，最小值1001-01-01 00:00:00）,通过整型替代浮点型和字符型

2. 变长字段使用varchar，不要使用char

3. 对于二进制多媒体数据，流水队列数据(如日志)，超大文本数据不要放在数据库字段中

规则4：业务逻辑执行过程必须读到的表中必须要有初始的值。避免业务读出为负或无穷大的值导致程序失败

规则5：并不需要一定遵守范式理论，适度的冗余，让Query尽量减少Join

规则6：访问频率较低的大字段拆分出数据表。有些大字段占用空间多，访问频率较其他字段明显要少很多，这种情况进行拆分，频繁的查询中就不需要读取大字段，造成IO资源的浪费。

规则7：大的数据表可以考虑水平拆分。大表影响查询效率，根据业务特性有很多拆分方式，像根据时间递增的数据，可以根据时间来分。以id划分的数据，可根据id%数据库个数的方式来拆分。

一.数据库索引

规则8：业务需要的相关索引是根据实际的设计所构造sql语句的where条件来确定的，业务不需要的不要建索引，不允许在联合索引（或主键）中存在多余的字段。特别是该字段根本不会在条件语句中出现。

规则9：唯一确定一条记录的一个字段或多个字段要建立主键或者唯一索引，不能唯一确定一条记录，为了提高查询效率建普通索引

规则10：业务使用的表，有些记录数很少，甚至只有一条记录，为了约束的需要，也要建立索引或者设置主键。

规则11：对于取值不能重复，经常作为查询条件的字段，应该建唯一索引(主键默认唯一索引)，并且将查询条件中该字段的条件置于第一个位置。没有必要再建立与该字段有关的联合索引。

规则12：对于经常查询的字段，其值不唯一，也应该考虑建立普通索引，查询语句中该字段条件置于第一个位置，对联合索引处理的方法同样。

规则13：业务通过不唯一索引访问数据时，需要考虑通过该索引值返回的记录稠密度，原则上可能的稠密度最大不能高于0.2，如果稠密度太大，则不合适建立索引了。

当通过这个索引查找得到的数据量占到表内所有数据的20%以上时，则需要考虑建立该索引的代价，同时由于索引扫描产生的都是随机I/O，其效率比全表顺序扫描的顺序I/O低很多。数据库系统优化query的时候有可能不会用到这个索引。

规则14：需要联合索引(或联合主键)的数据库要注意索引的顺序。SQL语句中的匹配条件也要跟索引的顺序保持一致。

注意：索引的顺势不正确也可能导致严重的后果。

规则15：表中的多个字段查询作为查询条件，不含有其他索引，并且字段联合值不重复，可以在这多个字段上建唯一的联合索引，假设索引字段为 (a1,a2,...an),则查询条件(a1 op val1,a2 op val2,...am op valm)m<=n,可以用到索引，查询条件中字段的位置与索引中的字段位置是一致的。

规则16：联合索引的建立原则(以下均假设在数据库表的字段a,b,c上建立联合索引(a,b,c))

1. 联合索引中的字段应尽量满足过滤数据从多到少的顺序，也就是说差异最大的字段应该放在第一个字段

2. 建立索引尽量与SQL语句的条件顺序一致，使SQL语句尽量以整个索引为条件，尽量避免以索引的一部分(特别是首个条件与索引的首个字段不一致时)作为查询的条件

3. Where a=1,where a>=12 and a<15,where a=1 and b<5 ,where a=1 and b=7 and c>=40为条件可以用到此联合索引；而这些语句where b=10,where c=221,where b>=12 and c=2则无法用到这个联合索引。

4. 当需要查询的数据库字段全部在索引中体现时，数据库可以直接查询索引得到查询信息无须对整个表进行扫描(这就是所谓的key-only)，能大大的提高查询效率。当a，ab，abc与其他表字段关联查询时可以用到索引

5. 当a，ab，abc顺序而不是b，c，bc，ac为顺序执行Order by或者group不要时可以用到索引

6. 以下情况时，进行表扫描然后排序可能比使用联合索引更加有效 a.表已经按照索引组织好了 b.被查询的数据占所有数据的很多比例。

规则17：重要业务访问数据表时。但不能通过索引访问数据时，应该确保顺序访问的记录数目是有限的，原则上不得多于10.

二.Query语句与应用系统优化

规则18：合理构造Query语句

1. Insert语句中，根据测试，批量一次插入1000条时效率最高，多于1000条时，要拆分，多次进行同样的插入，应该合并批量进行。注意query语句的长度要小于mysqld的参数 max_allowed_packet

2. 查询条件中各种逻辑操作符性能顺序是and,or,in,因此在查询条件中应该尽量避免使用在大集合中使用in

3. 永远用小结果集驱动大记录集，因为在mysql中，只有Nested Join一种Join方式，就是说mysql的join是通过嵌套循环来实现的。通过小结果集驱动大记录集这个原则来减少嵌套循环的循环次数，以减少IO总量及CPU运算次数

4. 尽量优化Nested Join内层循环。

5. 只需要取columns，尽量不要使用select *

6. 仅仅使用最有效的过滤字段，where 字句中的过滤条件少为好

7. 尽量避免复杂的Join和子查询 Mysql在并发这块做得并不是太好，当并发量太高的时候，整体性能会急剧下降，这主要与Mysql内部资源的占用锁定控制有关，MyIsam用表锁，InnoDB好一些用行锁。

规则19：应用系统的优化

1. 合理使用cache，对于变化较少的部分活跃数据通过应用层的cache缓存到内存中，对性能的提升是成数量级的。

2. 对重复执行相同的query进行合并，减少IO次数。

3. 事务相关性最小原则