一、公共部分
1、存储引擎
默认Innodb，非特殊要求一律使用此引擎
2、字符集
Database Server 字符集统一默认UTF-8，table和column从server继承
二、表设计约定
1、主键
每张表必须包含物理自增主键，如主键字段不能满足业务需求，另建unique约束业务字段
2、外键
数据库表禁止主外键关联，需要在程序业务逻辑中维护。特殊情况如跟支付，财务模块相关，方可考虑主外键
3、表名，字段，索引命名规则
- TABLE: 同一业务模块使用相同表前缀，如tb_pay_xxxx,字典表用dim_xxxx
- Column: XXXX_XXXX，中间以下划线隔开
4、公共字段
- 每张表包含2个公共字段，created_at，updated_at
- is_delete作为标识记录逻辑删除，非必须字段，枚举类型(tinyint(4))，0有效，1删除，默认为0（有效），如数据量增长过大可通过归档，归档后在表中物理删除。
- created_at,updated_at 字段作为DT增量拉取数据和数据回退等场景下使用，created_at 默认current_timestamp
- updated_at 默认current_timestamp，on update current_timestamp
5、字段冗余
非严格遵守3NF，通过业务字段冗余来减少表关联
6、字段类型长度选择
- 主键字段：bigint(20),int(11) 根据预估数据量选择，如果选择int(11)需要标注为unsigned
- 字符串：尽可能使用定长char类型，如姓名，身份证号码，如需要变长varchar，尽可能根据实际情况限制长度，如description等
- 枚举类型：统一tinyint(4)，只占一个字节
- 日期：date,datetime, timestamp，根据实际情况选择
- 金额：使用decimel(xx,2)
7、字段不允许为空
不允许可为空字段，必须有默认值
时间字段默认值建议：
1）date类型,默认值非current_date()下，默认值为'1970-01-01'
2）datetime类型，默认值非current_timestamp()下，设置为'1970-01-01 08:00:01'
3）timestamp类型，默认值非current_timestamp()下，设置成'1970-01-01 08:00:01'
8、注释
建表包含表注释，尤其枚举类型需要说明每一种含义
9、大字段(text/blob)
原则上不允许这种字段，尽可能的拆分成小字段，如果特别需要，而又读写频繁，另外建一张表
三、索引约定
1、命名
- 主键：pk_columnName (或者让数据库自动命名);
- 唯一键：uk_columnName;
- 普通索引：ix_columnName;
- 组合索引ix_column1_column2_column3; 如长度太长则截取部分，取义直观
2、必须包含索引
公共字段created_at和updated_at必须建立索引
军规适用场景：并发量大、数据量大的互联网业务
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
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）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
（7）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
（8）单实例表数目必须小于500
（9）单表列数目必须小于30
（10）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
（11）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
（12）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
（13）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
（14）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
（15）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%”
（16）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
（17）单表索引建议控制在5个以内
（18）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
（19）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
（20）建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
解读：字段区分度高是指根据某个字段可以过滤掉最多数据，得到最小结果集，区分度高的字段放在前面能够更加有效的过滤数据
六、SQL使用规范
（21）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
c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（22）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
（23）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，猜猜为什么？
（24）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')
（25）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
（26）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
（27）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？
（28）应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理