原文：58同城沈剑的MySQL军规
一、基础规范
第一条：表存储引擎必须使用InnoDB
解读：支持事务、行级锁
第二条：使用utf8（utf8mb4）字符集
解读：
（1）通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节
（2）utf8mb4是utf8的超集，存储4字节（支持表情符号）
推荐
第三条：表、字段必须加入中文注释
解读：对于表和字段创建的时候加入comment '中文注释'
第四条：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“
增加业务应用层的机器来增加性能”。（数据库擅长存储与索引，CPU计算还是留给业务应用层）
第五条：禁止在数据库中存储大文件
解读：照片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径
二、命名规范
第一条：只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库
解读：虽然IP访问更快，域名访问需要内网DNS，但是对于大数据库的扩展和迁库考虑，域名更好
第二条：库名、表名、列名必须用小写，采用下划线分隔
解读：abc、Abc、ABC都是给自己埋坑
第三条：库名、表名、列名必须见名知义，长度不要超过32字符，禁止拼音英文混用
解读：见名知意，方便后续维护
第四条：表名t_xxx，非唯一索引idx_xxx，唯一索引uniq_xxx
解读：见名知意，方便后续维护
第五条：库备份必须以bak为前缀，以日期为后缀
第六条：从库必须以-s为后缀
第七条：备库必须以-ss为后缀
三、表和字段设计规范
第一条：禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现
解读：外键使得表之间相互耦合，影响update、delete等SQL性能，有可能造成死锁，高并发情况下容易成为数据库瓶颈。
第二条：必须把字段定义为NOT NULL并设默认值
解读：
（1）NULL的列使用索引，索引统计，值都更加复杂，MySQL更难优化
（2）NULL需要更多的存储空间
（3）NULL只能采用IS NULL 或者 IS NOT NULL，而在=/!=/in/not in时有大坑，比如：执行where name != 'tim'，如果存在name为null值得记录，查询结果就不会包含name为null的记录值。
第三条：禁止使用TEXT、BLOB类型（建议将大字段，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据）
第四条：禁止使用小数存储国币
解读：使用
“分”作为单位，这样数据库里就是整数
第五条：使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数
解读：
（1）牵扯到国家代号，可能出现+/-/()等字符，例如+86
（2）手机号不会用来做数学运算
（3）varchar可以模糊查询，例如：like '138%'
第六条：使用TINYINT来代替ENUM
解读：ENUM增加新值要进行DDL操作
第七条：表必须有主键，推荐使用UNSIGNED整数为主键
解读：
（1）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；
（2）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减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率；
（3）无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库挂住
第八条：使用INT UNSIGNED 存储IPv4，不要用char（15）
第九条：根据业务区分使用tinyint/int/bigint，分别会占用1/4/8字节
第十条：根据业务区分使用char/varchar
解读：
（1）字段长度固定，或者长度近似的业务场景，使用使用char，能够减少碎片，查询性能高
（2）字段长度相差较大，或者更新较少的业务场景，适合使用varchar，能够减少空间
第十一条：单实例表个数必须控制在2000个以内
第十二条：单表分表个数必须控制在1024个以内
第十三条：根据业务区分使用datetime/timestamp
解读：前者占用5个字节，后者占用4个字节（2038年），推荐使用DateTime。
四、索引设计规范
第一条：单张表索引数量建议控制在5个以内
解读：
（1）互联网高并发业务，太多索引会影响写性能
（2）生成执行计划时，如果索引太多，会降低性能，并可能导致MySQL选择不到最优索引
（3）异常复杂的查询需求，可以选择ES等更为适合的方式存储
第二条：组合索引字段数不建议超过5个
解读：如果5个字段不能极大缩小row范围，八成是设计有问题
第三条：禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
解读：
（1）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引回大大降低数据库性能；
（2）
“性别”这种区分不大的属性，建立索引没有什么意义，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似
第四条：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
五、SQL使用规范
第一条：禁止使用select *，只获取必要字段，需要显示说明列属性
解读：
（1）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
（2）不能有效的利用覆盖索引
（3）使用SELECT * 容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
第二条：insert必须指定字段，禁止使用insert into T values()
解读：指定字段插入，在表结构变更时，能保证对应用程序无影响
第三条：禁止使用属性隐式转换
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE phnoe=13890392334 会导致全表扫描，而不能命中phone索引。int数据类型优先级高于varchar，改查询会把phone转换为int，因此需要把表中的phone数据转换成int，而全表扫描phone是varchar类型，SQL语句带入的是整形，故不会命中索引。
解决方法：SELECT uid FROM t_user WHERE phone='13890392334'（加个引号就好）
第四条：禁止在where条件列使用函数或者表达式
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>'2017-02-15'导致全表扫描
解决方法：SELECT uid FROM t_user WHERE day>=unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')
导致不能命中索引，全表扫描
第五条：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（大表指的是数据量在1000万以上）
第六条：禁止使用OR条件，必须改为IN查询
解读：旧版本的MySQL的OR查询不能命中索引的。而IN能够有效使用索引。
第七条：理解组合索引最左前缀原则，避免重复建索引，如果建立了（a，b，c），相当于建立了（a）,（a,b）,(a,b,c)
第八条：禁止使用负向查询，以及%开头的模糊查询
解读：
（1）什么是
负向查询：比如：NOT、!=、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描；
（2）%开头的模糊查询，会导致全表扫描。
一般来说，WHERE过滤条件不会只带这么一个“负向查询条件”，还会有其他过滤条件
举个栗子：
查询tim已完成订单之外的订单：
SELECT oid FROM t_order WHERE uid=123 AND status
!=1;订单表5000W数据，但uid=123就会迅速的将数量过滤到很少的级别（uid建立了索引），此时再接上一个负向的查询条件就无所谓，扫描的行数就会很少。但如果要查询所有已完成订单之外的订单：SELECT odi FROM t_order WHERE status != 1；这就挂了，立马CPU100%，status索引会失效，负向查询导致全表扫描。
第九条：应用程序必须捕获SQL异常，并且有相应处理