Mysql之表设计浅析

在后端开发中，经常需要设计数据库表，下面简单聊一下mysql的表设计原则。
1、命名规范
数据库表名、字段名、索引名等都需要统一命名规范，且需要具有可读性，英文或英文简写，切忌中英文混用。
反例：

acc_no,
zhanghao

正例：

account_no,
account_number

表名、字段名须使用小写字母或数字，禁止使用数字开头，禁止使用拼音，用‘_’连接；
主键索引名为pk_字段名，唯一索引名为uk_字段名，普通索引名为idx_字段名；

2、字段类型
设计表时，选择合适的字段类型：

尽可能选择存储空间小的字段类型，如数字类型的，从tinyint、smallint、int、bigint从左往右开始选择；
小数类型选择decimal，如金额，禁止使用float和double；
varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000；
若存储的值太大，建议字段类型选择text，且独立出单个表，通过主键与之对应；

3、主键
主键设计的话，最好不要与业务逻辑有关联，如身份证，虽然是唯一的，但不建议。主键最好是毫无意义的一串独立不重复的数字，如自增的主键或雪花算法生成的主键；

4、字段长度
在mysql中，varchar和char类型表示字符长度，而其他类型表示的长度都是字节长度。如char(10)表示字符长度为10，而bigint(4)表示字节长度为4，但因为bigint实际长度是8个字节，所以bigint(4)的实际长度就是8个字节。
在设计表时，需要充分考虑一个字段的长度，一般设置为2的次方。

5、逻辑删除与物理删除

逻辑删除：表结构中添加一个字段，如is_deleted，用于标记该条记录是否为逻辑删除；
物理删除：将数据从硬盘中删除，可释放存储空间；

物理删除执行的是delete操作，逻辑删除执行的是update操作。由于物理删除后恢复数据困难，在业务表中的数据建议做逻辑删，即更改数据的状态，否则容易引发关联问题。

6、create_time、update_time
通常在设计表结构时，需要考虑添加通用字段，如主键、create_time，update_time，create_id，update_id，remark等。

7、一张表的字段不宜过多
在建表时，一张表的字段不宜过多，一般尽量不要超过20个字段。若一张表中的字段过多，表中存储的数据可能就会很大，查询效率就会降低。若业务需求很多字段时，可以把一张大的表拆成多张小的表，然后进行关联。

8、NOT NULL
若没有要求，一般建议将字段定义为NOT NULL。NOT NULL可以防止出现空指针问题，而NULL可能会导致索引失效，且也会占用空间，运算更为复杂。

9、索引

索引不要建的太多，一般单表索引个数不要超过5个，因为过多会导致写慢；
数据量大时再创建索引；
区分度不高的字段不能加索引，如性别；

10、不搞外键关联
外键foreign key，是表中的一个字段设置为外键，用于将两个表连接在一起的健。外键是用来保证数据的一致性和完整性的。
阿里的java规范中建议不得使用外键与级联，一切外键概念须在应用层解决。因为使用外键容易引发性能问题、并发死锁问题、使用不便等。

11、字符集
数据库、表、程序等都需要通用字符集，通常中英文环境使用utf-8。

utf8：支持中英文混合场景，3个字节长度；
utf8mb4：完全兼容utf8，4个字节长度，一般存储emoji表情需要使用；
GBK：支持中文，但是不支持国际通用字符集，2个字节长度；

12、时间类型

在mysql中，时间类型有date、datetime、time、timestamp、year

date：表示的日期值, 格式yyyy-mm-dd,范围1000-01-01 到 9999-12-31，3字节；
time：表示的时间值，格式 hh:mm:ss，范围-838:59:59 到 838:59:59，3字节；
datetime：表示的日期时间值，格式yyyy-mm-dd hh:mm:ss，范围1000-01-01 00:00:00到9999-12-31 23:59:59```,8字节，跟时区无关；
timestamp：表示的时间戳值，格式为yyyymmddhhmmss，范围1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07，4字节，跟时区有关；
year：年份值，格式为yyyy。范围1901到2155，1字节；

推荐优先使用datetime类型来保存日期和时间，因为存储范围更大，且跟时区无关。

13、分库分表

分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器；
分表：就是一个数据库表分成多个表；

数据量太大的话，SQL的查询就会变慢。如果一个查询SQL没命中索引，千百万数据量级别的表可能会拖垮整个数据库。即使SQL命中了索引，如果表的数据量超过一千万的话，查询也是会明显变慢的。这是因为索引一般是B+树结构，数据千万级别的话，B+树的高度会增高，查询就变慢。建议超过500万数据量级别时进行分库分表。

14、sql语句

查询sql尽量不要使用select * ，而是具体字段；
若是知道查询结果为一条/最大/最小，建议使用limit 1；
避免在where中使用or连接；
避免在索引列上使用mysql的内置函数；
避免在where 子句中使用!=或<>操作符；

15、性能分析工具
show profile;
mysqlsla;
mysqldumpslow;
explain;
show slow log;
show processlist;

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