阿里巴巴Java开发手册之MySQL数据库和工程结构

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MySQL 数据库

(一) 建表规约

1. 【强制】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。
正例:表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。

2. 【强制】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。

说明:MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。
正例:shenqing_admin，rdc_config，level3_name
反例:ShenqingAdmin，rdcConfig，level_3_name

3. 【强制】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。

4. 【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。

5. 【强制】主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。

说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。

6. 【强制】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。

7. 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。
8. 【强制】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。
9. 【强制】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，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新。

10. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。

正例:shenqing_task / force_project / trade_config

11. 【推荐】库名与应用名称尽量一致。

12. 【推荐】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。

13. 【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循:

• 不是频繁修改的字段。
• 不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。

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。

14. 【推荐】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。

15. 【参考】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:如下表，其中无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。

对象	年龄区间	类型	字节	表示范围
人	150岁之内	unsigned tinyint	1	无符号值:0 到 255
龟	数百岁	unsigned smallint	2	无符号值:0 到 65535
恐龙化石	数千万年	unsigned int	4	无符号值:0 到约 42.9 亿
太阳	约 50 亿年	unsigned bigint	8	无符号值:0 到约 10 的 19 次方

(二) 索引规约

1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，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;另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2. 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致;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。

3. 【强制】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即可。

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。

4. 【强制】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。

说明: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。

5. 【推荐】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 的情况，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。

6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。

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一种效果，用explain的结果，extra列会出现:using index。

7. 【推荐】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:
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

8. 【推荐】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。

说明:
1)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。
2)ref 指的是使用普通的索引(normal index)。
3)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。

9. 【推荐】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。

10. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
11. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解:

• 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
• 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
• 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

(三) SQL 语句

1. 【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)，count(*)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。

2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，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。

3. 【强制】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。

正例: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;

4. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。

说明:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。

1. NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。
2. NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。
3. NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。

5. 【强制】 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。

6. 【强制】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:以学生和成绩的关系为例，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，即为 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。

7. 【强制】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。

8. 【强制】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。

9. 【推荐】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。

10. 【参考】如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，注意字符统计函数的区别。

说明:
SELECT LENGTH(“轻松工作”); 返回为12
SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”); 返回为4
如果需要存储表情，那么选择 utfmb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。

11. 【参考】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。

(四) ORM 映射

1. 【强制】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。

说明:
1)增加查询分析器解析成本。
2)增减字段容易与 resultMap 配置不一致。

2. 【强制】POJO 类的布尔属性不能加 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。

说明:
参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在<resultMap>中增加映射，是必须的。
在MyBatis Generator生成的代码中，需要进行对应的修改。

3. 【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义;反过来，每一个表也必然有一个与之对应。

说明:配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。

4. 【强制】sql.xml 配置参数使用:#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。

5. 【强制】iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size)不推 荐使用。

说明:其实现方式是在数据库取到 statementName 对应的 SQL 语句的所有记录，再通过 subList 取 start,size 的子集合。

正例:
Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
map.put("start", start);
map.put("size", size);

6. 【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。
   说明:resultClass=”Hashtable”，会置入字段名和属性值，但是值的类型不可控。

7. 【强制】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。

8. 【推荐】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 table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL 时，不要更新无改动的字段，
   一是易出错;
   二是效率低;
   三是增加 binlog 存储。

9. 【参考】@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。

10. 【参考】<isEqual>中的 compareValue 是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件;
    <isNotEmpty>表示不为空且不为 null 时执行;
    <isNotNull>表示不为 null 值时执行。

工程结构

(一) 应用分层

1. 【推荐】图中默认上层依赖于下层，箭头关系表示可直接依赖，如:开放接口层可以依赖于Web 层，也可以直接依赖于 Service 层，依此类推:
   

• 开放接口层: 可直接封装 Service 方法暴露成 RPC 接口;通过 Web 封装成 http 接口;进行 网关安全控制、流量控制等。
• 终端显示层: 各个端的模板渲染并执行显示的层。当前主要是 velocity 渲染，JS 渲染， JSP 渲染，移动端展示等。
• Web 层: 主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理等。
• Service 层: 相对具体的业务逻辑服务层。
• Manager 层: 通用业务处理层，它有如下特征:
  1. 对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息;
  2. 对Service层通用能力的下沉，如缓存方案、中间件通用处理;
  3. 与DAO层交互，对多个DAO的组合复用。
• DAO 层: 数据访问层，与底层 MySQL、Oracle、Hbase 等进行数据交互。
• 外部接口或第三方平台: 包括其它部门RPC开放接口，基础平台，其它公司的HTTP接口。

2. 【参考】 (分层异常处理规约)
   在 DAO 层，产生的异常类型有很多，无法用细粒度的异常进行catch，使用catch(Exception e)方式，并throw new DAOException(e)，不需要打印日志，因为日志在 Manager/Service 层一定需要捕获并打到日志文件中去，如果同台服务器再打日志，浪费性能和存储。
   在 Service 层出现异常时，必须记录出错日志到磁盘，尽可能带 上参数信息，相当于保护案发现场。
   如果 Manager 层与 Service 同机部署，日志方式与 DAO 层处理一致，如果是单独部署，则采用与 Service 一致的处理方式。
   Web 层绝不应该继续往上抛异常，因为已经处于顶层，如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染，那么就应该直接跳转到友好错误页面，加上用户容易理解的错误提示信息。
   开放接口层要将异常处理成错误码和错误信息方式返回。

3. 【参考】分层领域模型规约:

• DO(Data Object):与数据库表结构一一对应，通过 DAO 层向上传输数据源对象。
• DTO(Data Transfer Object):数据传输对象，Service 或 Manager 向外传输的对象。
• BO(Business Object):业务对象。由 Service 层输出的封装业务逻辑的对象。
• AO(ApplicationObject):应用对象。在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型， 极为贴近展示层，复用度不高。
• VO(View Object):显示层对象，通常是 Web 向模板渲染引擎层传输的对象。
• Query:数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过 2 个参数的查询封装，禁止使用 Map 类来传输。

(二) 二方库依赖

1. 【强制】定义 GAV 遵从以下规则:

1) GroupID格式:com.{公司/BU }.业务线.[子业务线]，最多4级。
说明:{公司/BU} 例如:alibaba/taobao/tmall/aliexpress 等BU 一级;子业务线可选。
正例:com.taobao.jstorm 或 com.alibaba.dubbo.register
2) ArtifactID格式:产品线名-模块名。语义不重复不遗漏，先到中央仓库去查证一下。
正例:dubbo-client / fastjson-api / jstorm-tool 
3) Version:详细规定参考下方。

2. 【强制】二方库版本号命名方式:主版本号.次版本号.修订号
   1. 主版本号:产品方向改变，或者大规模API不兼容，或者架构不兼容升级。
   2. 次版本号:保持相对兼容性，增加主要功能特性，影响范围极小的API不兼容修改。
   3. 修订号:保持完全兼容性，修复BUG、新增次要功能特性等。

说明:注意起始版本号必须为:1.0.0，而不是 0.0.1 正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证，使版本号有延续性，正式版本号不允许覆盖升级。如当前版本:1.3.3，那么下一个合理的版本号:1.3.4 或 1.4.0 或 2.0.0

3. 【强制】线上应用不要依赖 SNAPSHOT 版本(安全包除外)。

说明:不依赖 SNAPSHOT 版本是保证应用发布的幂等性。另外，也可以加快编译时的打包构建。

4. 【强制】二方库的新增或升级，保持除功能点之外的其它 jar 包仲裁结果不变。如果有改变，必须明确评估和验证，建议进行 dependency:resolve 前后信息比对，如果仲裁结果完全不一致，那么通过 dependency:tree 命令，找出差异点，进行<excludes>排除 jar 包。

5. 【强制】二方库里可以定义枚举类型，参数可以使用枚举类型，但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的 POJO 对象。

6. 【强制】依赖于一个二方库群时，必须定义一个统一的版本变量，避免版本号不一致。 说明:依赖 springframework-core,-context,-beans，它们都是同一个版本，可以定义一个变量来保存版本:${spring.version}，定义依赖的时候，引用该版本。

7. 【强制】禁止在子项目的 pom 依赖中出现相同的 GroupId，相同的 ArtifactId，但是不同的 Version。

说明:在本地调试时会使用各子项目指定的版本号，但是合并成一个 war，只能有一个版本号 出现在最后的 lib 目录中。可能出现线下调试是正确的，发布到线上却出故障的问题。

8. 【推荐】所有 pom 文件中的依赖声明放在<dependencies>语句块中，所有版本仲裁放在<dependencyManagement>语句块中。

说明:<dependencyManagement>里只是声明版本，并不实现引入，因此子项目需要显式的声明依赖，version 和 scope 都读取自父 pom。而<dependencies>所有声明在主 pom 的 <dependencies>里的依赖都会自动引入，并默认被所有的子项目继承。

9. 【推荐】二方库不要有配置项，最低限度不要再增加配置项。

10. 【参考】为避免应用二方库的依赖冲突问题，二方库发布者应当遵循以下原则:

    1. 精简可控原则。移除一切不必要的 API 和依赖，只包含 Service API、必要的领域模型对象、Utils 类、常量、枚举等。如果依赖其它二方库，尽量是 provided 引入，让二方库使用者去依赖具体版本号;无 log 具体实现，只依赖日志框架。
    2. 稳定可追溯原则。每个版本的变化应该被记录，二方库由谁维护，源码在哪里，都需要能方便查到。除非用户主动升级版本，否则公共二方库的行为不应该发生变化。

(三) 服务器

1)【推荐】高并发服务器建议调小 TCP 协议的 time_wait 超时时间。

说明:操作系统默认 240 秒后，才会关闭处于 time_wait 状态的连接，在高并发访问下，服务器端会因为处于 time_wait 的连接数太多，可能无法建立新的连接，所以需要在服务器上 调小此等待值。
正例:在 linux 服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf 文件去修改该缺省值(秒):
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

2. 【推荐】调大服务器所支持的最大文件句柄数(File Descriptor，简写为fd)。

说明:主流操作系统的设计是将 TCP/UDP 连接采用与文件一样的方式去管理，即一个连接对应于一个 fd。主流的 linux 服务器默认所支持最大 fd 数量为 1024，当并发连接数很大时很容易因为 fd 不足而出现“open too many files”错误，导致新的连接无法建立。 建议将 linux 服务器所支持的最大句柄数调高数倍(与服务器的内存数量相关)。

3. 【推荐】给 JVM 设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数，让 JVM 碰到 OOM 场景时输出 dump 信息。

说明:OOM 的发生是有概率的，甚至有规律地相隔数月才出现一例，出现时的现场信息对查错非常有价值。

4. 【推荐】在线上生产环境，JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量，避免在GC 后调整堆大小带来的压力。

5. 【参考】服务器内部重定向使用 forward;外部重定向地址使用 URL 拼装工具类来生成，否则会带来 URL 维护不一致的问题和潜在的安全风险。