MySQL数据库表设计

数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。

数据库设计

三大范式

第一范式（ 1NF）：
字段具有原子性,不可再分。所有关系型数据库系统都满足第一范式）数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分；

第二范式（ 2NF）：
要求实体的属性完全依赖于主键。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主键一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是属性完全依赖主键。

第三范式（ 3NF）：
满足第三范式（ 3NF）必须先满足第二范式（ 2NF）。简而言之，第三范式（ 3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键信息。

简单一点：

每一列只有一个单一的值，不可再拆分
每一行都有主键能进行区分
每一个表都不包含其他表已经包含的非主键信息。

数据库表设计

充分的满足第一范式设计将为表建立太量的列

数据从磁盘到缓冲区，缓冲区脏页到磁盘进行持久的过程中，列的数量过多会导致性能下降。过多的列影响转换和持久的性能

过分的满足第三范式化造成了太多的表关联

表的关联操作将带来额外的内存和性能开销

使用innodb引擎的外键关系进行数据的完整性保证

外键表中数据的修改会导致Innodb引擎对外键约束进行检查，就带来了额外的开销，一般数据库不用外键，外键逻辑在业务层控制

举个案例，想一想下面的SQL如何优化

SELECT
*
FROM
XXXXX
WHERE
(convert((price_full * 100 - price * 100) , SIGNED) - convert(coupon_price*100,SIGNED)
AND
is_del = 0)
ORDER BY
id
desc
limit 100

问题：在where条件，对索引列计算，会让索引失效，从而扫描全表。性能比较差

优化：（仅供参考）

假如(convert((price_full * 100 - price * 100) , SIGNED) - convert(coupon_price*100,SIGNED)没有优化的余地，那这条SQL无法拯救了嘛？

可以在该表添加一个列（成本列），把这个条件的运算结果在insert之前计算好结果（假设新增之后，price_full、price、coupon_price列不会频繁更新），放入表中。然后对添加的这个成本列和is_del 建一个联合索引。把查询消耗的时间成本转移到了新增，这也只是一个方案，实际还要看具体的业务场景。技术服务于业务。

附录 58同城军规

军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务
军规：介绍内容
解读：讲解原因，解读比军规更重要
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 UTF-8MB4
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

（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

（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。

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