数据库架构选型与落地，看这篇就够了

随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的 磁盘 、 IO 、 系统开销 ，甚至 性能 上的瓶颈，而单台服务器的 资源终究是有限 的。

因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的 健壮性 ， 安全性 ， 扩展性 提出了更高的要求。

以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。

数据库会面临什么样的挑战呢？

业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。

将数据库的写 *** 作和读 *** 作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。

这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读 *** 作的场景。

因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以 切换为主库提供写入 ，所以这个架构也可以提高数据库系统的 安全性 和 可用性 ；

优点：

缺点：

在数据库遇到 IO瓶颈 过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由 热点业务 的 密集IO请求 影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫 业务分库 。

优点：

缺点：

在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。

这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。

但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库 *** 作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限）。

所以水平分表主要还是针对 数据量较大 ，整体业务 请求量较低 的场景。

优点：

缺点：

四、分库分表

在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。

所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。

分库分表能够有效地缓解单机和单库的 性能瓶颈和压力 ，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

优点：

缺点：

注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈 。

分片方式都有什么呢？

RANGE（范围分片）

将业务表中的某个 关键字段排序 后，按照顺序从0到10000一个表，10001到20000一个表。最常见的就是 按照时间切分 （月表、年表）。

比如将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。

优点：

缺点：

HASH（哈希分片）

将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后 hash取模 ，分配到不同的数据表或者数据库上。

优点：

缺点：

讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此， 我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构 。

那么，我们应该如何选择数据库架构呢？

虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。

混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。

1、对事务支持

分库分表后（无论是垂直还是水平拆分），就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务）；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（TCC、SAGA）。

2、多库结果集合并 （group by，order by）

由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等 *** 作，一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等）。

3、数据延迟

主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。

4、跨库join

分库分表后表之间的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表（垂直），也无法join分表粒度不同的表（水平）， 结果原本一次查询就能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

5、分片扩容

水平分片之后，一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移，成本代价都极高的。

6、ID生成

分库分表后由于数据库独立，原有的基于数据库自增ID将无法再使用，这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。

一、应用层依赖类（JDBC）

这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合，需要应用显示依赖相应的jar包（以Java为例），比如知名的TDDL、当当开源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。

此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API，通过重新实现 DataSource 、 PrepareStatement 等 *** 作数据库的接口，让应用层在 基本 不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。

中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API，内部通过 sql解析 、 sql重写 、 sql路由 等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法（比如数据库连接池）获取物理连接来执行sql，最后把数据 结果合并 处理成ResultSet返回给应用层。

优点

缺点

二、中间层代理类（Proxy）

这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个 代理层 ，上层应用以 标准的MySQL协议 来连接代理层，然后代理层负责 转发请求 到底层的MySQL物理实例，这种方式对应用只有一个要求，就是只要用MySQL协议来通信即可。

所以用MySQL Navicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库，自然也天然 支持所有的编程语言 。

在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外，代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议，某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求，就像Nginx转发的是>

mysql创建表字段长度范围_Mysql的建表规范与注意事项⼀、 表设计规范

库名、表名、字段名必须使⽤⼩写字母，“_”分割。

库名、表名、字段名必须不超过12个字符。

库名、表名、字段名见名知意，建议使⽤名词⽽不是动词。

建议使⽤InnoDB存储引擎。

存储精确浮点数必须使⽤DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE。

建议使⽤UNSIGNED存储⾮负数值。

建议使⽤INT UNSIGNED存储IPV4。

整形定义中不添加长度，⽐如使⽤INT，⽽不是INT(4)。

使⽤短数据类型，⽐如取值范围为0-80时，使⽤TINYINT UNSIGNED。

不建议使⽤ENUM类型，使⽤TINYINT来代替。

尽可能不使⽤TEXT、BLOB类型。

VARCHAR(N)，N表⽰的是字符数不是字节数，⽐如VARCHAR(255)，可以最⼤可存储255个汉字，需要根据实际的宽度来选择N。

VARCHAR(N)，N尽可能⼩，因为MySQL⼀个表中所有的VARCHAR字段最⼤长度是65535个字节，进⾏排序和创建临时表⼀类的内存 *** 作时，会使⽤N的长度申请内存。

表字符集选择UTF8。

使⽤VARBINARY存储变长字符串。

存储年使⽤YEAR类型。

存储⽇期使⽤DATE类型。

存储时间(精确到秒)建议使⽤TIMESTAMP类型，因为TIMESTAMP使⽤4字节，DATETIME使⽤8个字节。

建议字段定义为NOT NULL。

将过⼤字段拆分到其他表中。

禁⽌在数据库中使⽤VARBINARY、BLOB存储图⽚、⽂件等。

表结构变更需要通知DBA审核。

⼆、 索引规范

⾮唯⼀索引必须按照“idx_字段名称_字段名称[_字段名]”进⾏命名。

唯⼀索引必须按照“uniq_字段名称_字段名称[_字段名]”进⾏命名。

索引名称必须使⽤⼩写。

索引中的字段数建议不超过5个。

单张表的索引数量控制在5个以内。

唯⼀键由3个以下字段组成，并且字段都是整形时，使⽤唯⼀键作为主键。

没有唯⼀键或者唯⼀键不符合5中的条件时，使⽤⾃增(或者通过发号器获取)id作为主键。

唯⼀键不和主键重复。

索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，个数多的放在前⾯。

ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT的字段需要添加在索引的后⾯。

使⽤EXPLAIN判断SQL语句是否合理使⽤索引，尽量避免extra列出现：Using File Sort，UsingTemporary。

UPDATE、DELETE语句需要根据WHERE条件添加索引。

不建议使⽤%前缀模糊查询，例如LIKE “%weibo”。

对长度过长的VARCHAR字段建⽴索引时，添加crc32或者MD5 Hash字段，对Hash字段建⽴索引。

合理创建联合索引(避免冗余)，(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)。

合理利⽤覆盖索引。

SQL变更需要确认索引是否需要变更并通知DBA。

三、 SQL语句规范

使⽤prepared statement，可以提供性能并且避免SQL注⼊。

SQL语句中IN包含的值不应过多。

UPDATE、DELETE语句不使⽤LIMIT。

WHERE条件中必须使⽤合适的类型，避免MySQL进⾏隐式类型转化。

SELECT语句只获取需要的字段。

SELECT、INSERT语句必须显式的指明字段名称，不使⽤SELECT ，不使⽤INSERTINTO table()。

使 ⽤SELECT column_name1, column_name2 FROM table WHERE[condition]⽽不是SELECT column_name1 FROM table WHERE[condition]和SELECT column_name2 FROM table WHERE [condition]。

WHERE条件中的⾮等值条件(IN、BETWEEN、、>=)会导致后⾯的条件使⽤不了索引。

避免在SQL语句进⾏数学运算或者函数运算，容易将业务逻辑和DB耦合在⼀起。

INSERT语句使⽤batch提交(INSERT INTO tableVALUES(),(),()……)，values的个数不应过多。

避免使⽤存储过程、触发器、函数等，容易将业务逻辑和DB耦合在⼀起，并且MySQL的存储过程、触发器、函数中存在⼀定的bug。

避免使⽤JOIN。

使⽤合理的SQL语句减少与数据库的交互次数。

不使⽤ORDER BY RAND()，使⽤其他⽅法替换。

建议使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。

统计表中记录数时使⽤COUNT()，⽽不是COUNT(primary_key)和COUNT(1)。

禁⽌在从库上执⾏后台管理和统计类型功能的QUERY。

四、 散表规范

每张表数据量建议控制在5000w以下。

可以结合使⽤hash、range、lookup table进⾏散表。

散表如果使⽤md5(或者类似的hash算法)进⾏散表，表名后缀使⽤16进制，⽐如user_ff。

推荐使⽤CRC32求余(或者类似的算术算法)进⾏散表，表名后缀使⽤数字，数字必须从0开始并等宽，⽐如散100张表，后缀从00-99。

使⽤时间散表，表名后缀必须使⽤特定格式，⽐如按⽇散表user_20110209、按⽉散表user_201102。

五、 其他

批量导⼊、导出数据需要DBA进⾏审查，并在执⾏过程中观察服务。

批量更新数据，如update,delete *** 作，需要DBA进⾏审查，并在执⾏过程中观察服务。

产品出现⾮数据库平台运维导致的问题和故障时，如前端被抓站，请及时通知DBA，便于维护服务稳定。

业务部门程序出现bug等影响数据库服务的问题，请及时通知DBA，便于维护服务稳定。

业务部门推⼴活动，请提前通知DBA进⾏服务和访问评估。

如果出现业务部门⼈为误 *** 作导致数据丢失，需要恢复数据，请在第⼀时间通知DBA，并提供准确时间，误 *** 作语句等重要线索。

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FAQ

1-1库名、表名、字段名必须使⽤⼩写字母，“_”分割。

a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为0，即库表名以实际情况存储，⼤⼩写敏感。如果是1，以⼩写存储，⼤⼩写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以⼩写⽐较。

b) 如果⼤⼩写混合⽤，可能存在abc,Abc,ABC等多个表共存，容易导致混乱。

c) 字段名显⽰区分⼤⼩写，但实际使⽤不区分，即不可以建⽴两个名字⼀样但⼤⼩写不⼀样的字段。

d) 为了统⼀规范， 库名、表名、字段名使⽤⼩写字母。

1-2库名、表名、字段名必须不超过12个字符。

库名、表名、字段名⽀持最多64个字符，但为了统⼀规范、易于辨识以及减少传输量，必须不超过12字符。

1-3库名、表名、字段名见名知意，建议使⽤名词⽽不是动词。

a) ⽤户评论可⽤表名usercomment或者comment。

b) 库表是⼀种客观存在的事物，⼀种对象，所以建议使⽤名词。

1-4建议使⽤InnoDB存储引擎。

a) 55以后的默认引擘，⽀持事务，⾏级锁，更好的恢复性，⾼并发下性能更好，对多核，⼤内存，ssd等硬件⽀持更好。

b) 具体⽐较可见附件的官⽅⽩⽪书。

1-5存储精确浮点数必须使⽤DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE。

a) mysql中的数值类型(不包括整型)：

IEEE754浮点数：float (单精度) ， double 或real (双精度)

定点数： decimal或 numeric

单精度浮点数的有效数字⼆进制是24位，按⼗进制来说，是8位；双精度浮点数的有效数字⼆进制是53位，按⼗进制来说，是16 位

⼀个实数的有效数字超过8位，⽤单精度浮点数来表⽰的话，就会产⽣误差！同样，如果⼀个实数的有效数字超过16位，⽤双精度浮点数来表⽰，也会产⽣误差

b)IEEE754标准的计算机浮点数，在内部是⽤⼆进制表⽰的，但在将⼀个⼗进制数转换为⼆进制浮点数时，也会造成误差，原因是不是所有的数都能转换成有限长度的⼆进制数。

即⼀个⼆进制可以准确转换成⼗进制，但⼀个带⼩数的⼗进制不⼀定能够准确地⽤⼆进制来表⽰。

实例：

drop table if exists t;

create table t(value float(10,2));

insert into t values(13107267),(13107268);

select value from t;

+-----------+

|value |

+-----------+

| 13107267 |

| 13107269 |

+-----------+

1-6建议使⽤UNSIGNED存储⾮负数值。

同样的字节数，存储的数值范围更⼤。如tinyint 有符号为 -128-127，⽆符号为0-255

1-7 如何使⽤INT UNSIGNED存储ip？

使⽤INTUNSIGNED⽽不是char(15)来存储ipv4地址，通过MySQL函数inet_ntoa和inet_aton来进⾏转化。Ipv6地址⽬前没有转化函数，需要使⽤DECIMAL或者两个bigINT来存储。例如：

SELECT INET_ATON('20920722440');

3520061480

SELECT INET_NTOA(3520061480);

20920722440

1-8 INT[M]，M值代表什么含义？

注意数值类型括号后⾯的数字只是表⽰宽度⽽跟存储范围没有关系，⽐如INT(3)默认显⽰3位，空格补齐，超出时正常显⽰，Python、Java客户端等不具备这个功能。

1-10不建议使⽤ENUM、SET类型，使⽤TINYINT来代替。

a)ENUM，有三个问题：添加新的值要做DDL，默认值问题(将⼀个⾮法值插⼊ENUM(也就是说，允许的值列之外的字符串)，将插⼊空字符串以作为特殊错误值)，索引值问题(插⼊数字实际是插⼊索引对应的值)

实例：

drop table if exists t;

create table t(sex enum('0','1'));

insert into t values(1);

insert into t values('3');

select from t;

+------+

| sex |

+------+

| 0 |

| |

+------+

2 rows in set (000 sec)

1-11尽可能不使⽤TEXT、BLOB类型。

a) 索引排序问题，只能使⽤max_sort_length的长度或者⼿⼯指定ORDER BY SUBSTRING(column,length)的长度来排序

b) Memory引擘不⽀持text,blog类型，会在磁盘上⽣成临时表

c) 可能浪费更多的空间

d) 可能⽆法使⽤adaptive hash index

e) 导致使⽤where没有索引的语句变慢

1-13 VARCHAR中会产⽣额外存储吗？

VARCHAR(M)，如果M<256时会使⽤⼀个字节来存储长度，如果M>=256则使⽤两个字节来存储长度。

1-14表字符集选择UTF8。

a) 使⽤utf8字符集，如果是汉字，占3个字节，但ASCII码字符还是1个字节。

b) 统⼀，不会有转换产⽣乱码风险

c) 其他地区的⽤户(美国、印度、台湾)⽆需安装简体中⽂⽀持，就能正常看您的⽂字，并且不会出现乱码

d)ISO-8859-1编码(latin1)使⽤了单字节内的所有空间，在⽀持ISO-8859-1的系统中传输和存储其他任何编码的字节流都不会被抛弃。即把其他任何编码的字节流当作ISO-8859-1编码看待都没有问题，保存的是原封不动的字节流。

1-15使⽤VARBINARY存储变长字符串。

⼆进制字节流，不存在编码问题

1-18 为什么建议使⽤TIMESTAMP来存储时间⽽不是DATETIME？

DATETIME和TIMESTAMP都是精确到秒，优先选择TIMESTAMP，因为TIMESTAMP只有4个字节，⽽DATETIME8个字节。同时TIMESTAMP具有⾃动赋值以及⾃动更新的特性。

如何使⽤TIMESTAMP的⾃动赋值属性？

a) 将当前时间作为ts的默认值：ts TIMESTAMP DEFAULTCURRENT_TIMESTAMP。

b) 当⾏更新时，更新ts的值：ts TIMESTAMP DEFAULT 0 ONUPDATE CURRENT_TIMESTAMP。

c) 可以将1和2结合起来：ts TIMESTAMP DEFAULTCURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP。

1-19建议字段定义为NOT NULL。

a)如果null字段被索引，需要额外的1字节

b)使索引，索引统计，值的⽐较变得更复杂

c)可⽤0，''代替

d)如果是索引字段，⼀定要定义为not null

1-21禁⽌在数据库中使⽤VARBINARY、BLOB存储图⽚、⽂件等。

采⽤分布式⽂件系统更⾼效

2 为什么MySQL的性能依赖于索引？

MySQL的查询速度依赖良好的索引设计，因此索引对于⾼性能⾄关重要。合理的索引会加快查询速度(包括UPDATE和DELETE的速

度，MySQL会将包含该⾏的page加载到内存中，然后进⾏UPDATE或者DELETE *** 作)，不合理的索引会降低速度。

MySQL索引查找类似于新华字典的拼⾳和部⾸查找，当拼⾳和部⾸索引不存在时，只能通过⼀页⼀页的翻页来查找。当MySQL查询不能使⽤索引时，MySQL会进⾏全表扫描，会消耗⼤量的IO。

2-5 为什么⼀张表中不能存在过多的索引？

InnoDB的secondaryindex使⽤b+tree来存储，因此在UPDATE、DELETE、INSERT的时候需要对b+tree进⾏调整，过多的索引会减慢更新的速度。

2-11 EXPLAIN语句

EXPLAIN语句(在MySQL客户端中执⾏)可以获得MySQL如何执⾏SELECT语句的信息。通过对SELECT语句执⾏EXPLAIN，可以知晓MySQL执⾏该SELECT语句时是否使⽤了索引、全表扫描、临时表、排序等信息。尽量避免MySQL进⾏全表扫描、使⽤临时表、排序等。详见官⽅⽂档。

2-13不建议使⽤%前缀模糊查询，例如LIKE “%weibo”。

会导致全表扫描

2-14 如何对长度⼤于50的VARCHAR字段建⽴索引？

下⾯的表增加⼀列url_crc32，然后对url_crc32建⽴索引，减少索引字段的长度，提⾼效率。

CREATE TABLE url(

……

url VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT 0,

url_crc32INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,

……

index idx_url(url_crc32)

);

2-16 什么是覆盖索引？

InnoDB 存储引擎中，secondaryindex(⾮主键索引)中没有直接存储⾏地址，存储主键值。如果⽤户需要查询secondaryindex中所不包含的数据列时，需要先通过secondaryindex查找到主键值，然后再通过主键查询到其他数据列，因此需要查询两次。

覆盖索引的概念就是查询可以通过在⼀个索引中完成，覆盖索引效率会⽐较⾼，主键查询是天然的覆盖索引。

合理的创建索引以及合理的使⽤查询语句，当使⽤到覆盖索引时可以获得性能提升。

⽐如SELECT email,uid FROM user_email WHEREuid=xx，如果uid不是主键，适当时候可以将索引添加为index(uid,email)，以获得性能提升。

3-3UPDATE、DELETE语句不使⽤LIMIT。

a) 可能导致主从数据不⼀致

b) 会记录到错误⽇志，导致⽇志占⽤⼤量空间

3-4 为什么需要避免MySQL进⾏隐式类型转化？

因为MySQL进⾏隐式类型转化之后，可能会将索引字段类型转化成=号右边值的类型，导致使⽤不到索引，原因和避免在索引字段中使⽤函数是类似的。

3-6 为什么不建议使⽤SELECT

增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、⽹络带宽)；增加了使⽤覆盖索引的可能性；当表结构发⽣改变时，前段也需要更新。

3-13 如何减少与数据库的交互次数？

使⽤下⾯的语句来减少和db的交互次数：

INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE

REPLACE

INSERT IGNORE

INSERT INTO values(),()如何结合使⽤多个纬度进⾏散表散库？

例如微博message，先按照crc32(message_id)将message散到16个库中，然后针对每个库中的表，⼀天⽣成⼀张新表。

3-14 为什么不能使⽤ORDER BY rand()？

因为ORDER BYrand()会将数据从磁盘中读取，进⾏排序，会消耗⼤量的IO和CPU，可以在程序中获取⼀个rand值，然后通过在从数据库中获取对应的值。

3-15 MySQL中如何进⾏分页？

假如有类似下⾯分页语句：

SELECT FROM table ORDER BY TIME DESC LIMIT 10000,10;

这种分页⽅式会导致⼤量的io，因为MySQL使⽤的是提前读取策略。

推荐分页⽅式：

SELECT FROM table WHERE TIME

SELECT FROM tableinner JOIN(SELECT id FROM table ORDER BY TIME LIMIT 10000,10) as t USING(id)

3-17为什么避免使⽤复杂的SQL？

拒绝使⽤复杂的SQL，将⼤的SQL拆分成多条简单SQL分步执⾏。原因：简单的SQL容易使⽤到MySQL的querycache；减少锁表时间特别是MyISAM；可以使⽤多核cpu。

2 InnoDB存储引擎为什么避免使⽤COUNT()

InnoDB表避免使⽤COUNT() *** 作，计数统计实时要求较强可以使⽤memcache或者Redis，⾮实时统计可以使⽤单独统计表，定时更新。

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mysql创建表字段长度范围_Mysql的建表规范与注意事项

mysql创建表字段长度范围_Mysql的建表规范与注意事项⼀、 表设计规范

库名、表名、字段名必须使⽤⼩写字母，“_”分割。

库名、表名、字段名必须不超过12个字符。

库名、表名、字段名见名知意，建议使⽤名词⽽不是动词。

建议使⽤InnoDB存储引擎。

存储精确浮点数必须使⽤DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE。

建议使⽤UNSIGNED存储⾮负数值。

建议使⽤INT UNSIGNED存储IPV4。

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整形定义中不添加长度，⽐如使⽤INT，⽽不是INT(4)。

使⽤短数据类型，⽐如取值范围为0-80时，使⽤TINYINT UNSIGNED。

不建议使⽤ENUM类型，使⽤TINYINT来代替。

尽可能不使⽤TEXT、BLOB类型。

VARCHAR(N)，N表⽰的是字符数不是字节数，⽐如VARCHAR(255)，可以最⼤可存储255个汉字，需要根据实际的宽度来选择N。

VARCHAR(N)，N尽可能⼩，因为MySQL⼀个表中所有的VARCHAR字段最⼤长度是65535个字节，进⾏排序和创建临时表⼀类的内存 *** 作时，会使⽤N的长度申请内存。

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表字符集选择UTF8。

使⽤VARBINARY存储变长字符串。

存储年使⽤YEAR类型。

存储⽇期使⽤DATE类型。

存储时间(精确到秒)建议使⽤TIMESTAMP类型，因为TIMESTAMP使⽤4字节，DATETIME使⽤8个字节。

建议字段定义为NOT NULL。

将过⼤字段拆分到其他表中。

禁⽌在数据库中使⽤VARBINARY、BLOB存储图⽚、⽂件等。

表结构变更需要通知DBA审核。

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⼆、 索引规范

⾮唯⼀索引必须按照“idx_字段名称_字段名称[_字段名]”进⾏命名。

唯⼀索引必须按照“uniq_字段名称_字段名称[_字段名]”进⾏命名。

索引名称必须使⽤⼩写。

索引中的字段数建议不超过5个。

单张表的索引数量控制在5个以内。

唯⼀键由3个以下字段组成，并且字段都是整形时，使⽤唯⼀键作为主键。

没有唯⼀键或者唯⼀键不符合5中的条件时，使⽤⾃增(或者通过发号器获取)id作为主键。

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唯⼀键不和主键重复。

索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，个数多的放在前⾯。

ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT的字段需要添加在索引的后⾯。

使⽤EXPLAIN判断SQL语句是否合理使⽤索引，尽量避免extra列出现：Using File Sort，UsingTemporary。

UPDATE、DELETE语句需要根据WHERE条件添加索引。

不建议使⽤%前缀模糊查询，例如LIKE “%weibo”。

对长度过长的VARCHAR字段建⽴索引时，添加crc32或者MD5 Hash字段，对Hash字段建⽴索引。

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