看了我常用的数据库设计技巧，同事也开始悄悄模仿了…
通常情况下，建库的频率比建表要低很多，所以，我们这篇文章主要讨论建表相关的内容。
如果我们在建表的时候不注意细节，等后面系统上线之后，表的维护成本变得非常高，而且很容易踩坑。
今天就跟大家一起聊聊数据库建表的15个小技巧，同时做一个梳理和总结，希望能对大家有所帮助。
数据库设计技巧 - 图1

1.名字

建表的时候，给表、字段和索引起个好名字，真的太重要了。

1.1 见名知意

名字就像表、字段和索引的一张脸，可以给人留下第一印象。
好的名字，言简意赅，见名知意，让人心情愉悦，能够提高沟通和维护成本。
坏的名字，模拟两可，不知所云。而且显得杂乱无章，看得让人抓狂。
反例：

  1. 用户名称字段定义成：yong_hu_ming、用户_name、name、user_name_123456789

你看了可能会一脸懵逼，这是什么骚操作？
正例：

  1. 用户名称字段定义成：user_name

温馨提醒一下，名字也不宜过长，尽量控制在30个字符以内。

1.2 大小写

名字可以用小写字母，因为从视觉上，小写字母更容易让人读懂。
反例：

  1. 字段名：PRODUCT_NAME、PRODUCT_name

全部大写，看起来有点不太直观。而一部分大写，一部分小写，让人看着更不爽。
正例：

  1. 字段名：product_name

名字还是使用全小写字母，看着更舒服。

1.3 分隔符

很多时候，名字为了让人好理解，有可能会包含多个单词。
那么，多个单词间的分隔符该用什么呢？
反例：

  1. 字段名：productname、productName、product name、product@name

单词间没有分隔，或者单词间用驼峰标识，或者单词间用空格分隔，或者单词间用@分隔，这几种方式都不太建议。
正例：

  1. 字段名：product_name

可以考虑在单词间用_分隔。

1.4 表名

对于表名，在言简意赅，见名知意的基础之上，建议带上业务前缀。
如果是订单相关的业务表，可以在表名前面加个前缀：order。
例如：order_pay、order_pay_detail等。
如果是商品相关的业务表，可以在表名前面加个前缀：product。
例如：product_spu，product_sku等。
这样做的好处是为了方便归类，把相同业务的表，可以非常快速的聚集到一起。
另外，还有有个好处是，如果哪天有非订单的业务，比如：金融业务，也需要建一个名字叫做pay的表，可以取名：finance_pay，就能非常轻松的区分。
这样就不会出现同名表的情况。

1.5 字段名称

字段名称是开发人员发挥空间最大，但也最容易发生混乱的地方。
比如有些表，使用flag表示状态，另外的表用status表示状态。
可以统一一下，使用status表示状态。
如果一个表使用了另一个表的主键，可以在另一张表的名后面，加_id或_sys_no，例如：
在product_sku表中有个字段，是product_spu表的主键，这时候可以取名：product_spu_id或product_spu_sys_no。
还有创建时间，可以统一成：create_time，修改时间统一成：update_time。
删除状态固定为：delete_status。
其实还有很多公共字段，在不同的表之间，可以使用全局统一的命名规则，定义成相同的名称，以便于大家好理解。

1.6 索引名

在数据库中，索引有很多种，包括：主键、普通索引、唯一索引、联合索引等。
每张表的主键只有一个，一般使用：id或者sysno命名。
普通索引和联合索引，其实是一类。在建立该类索引时，可以加ix前缀，比如：ixproduct_status。
唯一索引，可以加ux前缀，比如：ux_product_code。

2.字段类型

在设计表时，我们在选择字段类型时，可发挥空间很大。
时间格式的数据有：date、datetime和timestamp等等可以选择。
字符类型的数据有：varchar、char、text等可以选择。
数字类型的数据有：int、bigint、smallint、tinyint等可以选择。
说实话，选择很多，有时候是一件好事，也可能是一件坏事。
如何选择一个合适的字段类型，变成了我们不得不面对的问题。
如果字段类型选大了，比如：原本只有1-10之间的10个数字，结果选了bigint，它占8个字节。
其实，1-10之间的10个数字，每个数字1个字节就能保存，选择tinyint更为合适。
这样会白白浪费7个字节的空间。
如果字段类型择小了，比如：一个18位的id字段，选择了int类型，最终数据会保存失败。
所以选择一个合适的字段类型，还是非常重要的一件事情。
以下原则可以参考一下：

  1. 尽可能选择占用存储空间小的字段类型，在满足正常业务需求的情况下，从小到大，往上选。
  2. 如果字符串长度固定，或者差别不大，可以选择char类型。如果字符串长度差别较大，可以选择varchar类型。
  3. 是否字段，可以选择bit类型。
  4. 枚举字段，可以选择tinyint类型。
  5. 主键字段，可以选择bigint类型。
  6. 金额字段，可以选择decimal类型。

  7. 时间字段，可以选择timestamp或datetime类型。

    3.字段长度

    前面我们已经定义好了字段名称，选择了合适的字段类型，接下来，需要重点关注的是字段长度了。
    比如：varchar(20)，biginit(20)等。
    那么问题来了，varchar代表的是字节长度，还是字符长度呢？
    答：在mysql中除了varchar和char是代表字符长度之外，其余的类型都是代表字节长度。
    biginit(n) 这个n表示什么意思呢？
    假如我们定义的字段类型和长度是：bigint(4)，bigint实际长度是8个字节。
    现在有个数据a=1，a显示4个字节，所以在不满4个字节时前面填充0（前提是该字段设置了zerofill属性），比如：0001。
    当满了4个字节时，比如现在数据是a=123456，它会按照实际的长度显示，比如：123456。
    但需要注意的是，有些mysql客户端即使满了4个字节，也可能只显示4个字节的内容，比如会显示成：1234。
    所以bigint(4)，这里的4表示显示的长度为4个字节，实际长度还是占8个字节。

    4.字段个数

    我们在建表的时候，一定要对字段个数做一些限制。
    我之前见过有人创建的表，有几十个，甚至上百个字段，表中保存的数据非常大，查询效率很低。
    如果真有这种情况，可以将一张大表拆成多张小表，这几张表的主键相同。
    建议每表的字段个数，不要超过20个。

    5. 主键

    在创建表时，一定要创建主键。
    因为主键自带了主键索引，相比于其他索引，主键索引的查询效率最高，因为它不需要回表。
    此外，主键还是天然的唯一索引，可以根据它来判重。
    在单个数据库中，主键可以通过AUTO_INCREMENT，设置成自动增长的。
    但在分布式数据库中，特别是做了分库分表的业务库中，主键最好由外部算法(比如：雪花算法）生成，它能够保证生成的id是全局唯一的。
    除此之外，主键建议保存跟业务无关的值，减少业务耦合性，方便今后的扩展。
    不过我也见过，有些一对一的表关系，比如：用户表和用户扩展表，在保存数据时是一对一的关系。
    这样，用户扩展表的主键，可以直接保存用户表的主键。

    6.存储引擎

    在mysql5.1以前的版本，默认的存储引擎是myslam，而mysql5.1以后的版本，默认的存储引擎变成了innodb。
    之前我们还在创建表时，还一直纠结要选哪种存储引擎？
    myslam的索引和数据分开存储，而有利于查询，但它不支持事务和外键等功能。
    而innodb虽说查询性能，稍微弱一点，但它支持事务和外键等，功能更强大一些。
    以前的建议是：读多写少的表，用myslam存储引擎。而写多读多的表，用innodb。
    但虽说mysql对innodb存储引擎性能的不断优化，现在myslam和innodb查询性能相差已经越来越小。
    所以，建议我们在使用mysql8以后的版本时，直接使用默认的innodb存储引擎即可，无需额外修改存储引擎。

    7. NOT NULL

    在创建字段时，需要选择该字段是否允许为NULL。
    我们在定义字段时，应该尽可能明确该字段NOT NULL。
    为什么呢？
    我们主要以innodb存储引擎为例，myslam存储引擎没啥好说的。
    主要有以下原因：

  8. 在innodb中，需要额外的空间存储null值，需要占用更多的空间。

  9. null值可能会导致索引失效。
  10. null值只能用is null或者is not null判断，用=号判断永远返回false。

因此，建议我们在定义字段时，能定义成NOT NULL，就定义成NOT NULL。
但如果某个字段直接定义成NOT NULL，万一有些地方忘了给该字段写值，就会insert不了数据。
这也算合理的情况。
但有一种情况是，系统有新功能上线，新增了字段。上线时一般会先执行sql脚本，再部署代码。
由于老代码中，不会给新字段赋值，则insert数据时，也会报错。
由此，非常有必要给NOT NULL的字段设置默认值，特别是后面新增的字段。
例如：

  1. alter table product_sku add column  brand_id int(10) not null default 0;

8.外键

在mysql中，是存在外键的。
外键存在的主要作用是：保证数据的一致性和完整性。
例如：

  1. create table class (
  2.   id int(10) primary key auto_increment,
  3.   cname varchar(15)
  4. );

有个班级表class。
然后有个student表：

  1. create table student(
  2.   id int(10) primary key auto_increment,
  3.   name varchar(15) not null,
  4.   gender varchar(10) not null,
  5.   cid int,
  6.   foreign key(cid) references class(id)
  7. );

其中student表中的cid字段，保存的class表的id，这时通过foreign key增加了一个外键。
这时，如果你直接通过student表的id删除数据，会报异常：

  1. a foreign key constraint fails

必须要先删除class表对于的cid那条数据，再删除student表的数据才行，这样能够保证数据的一致性和完整性。
顺便说一句：只有存储引擎是innodb时，才能使用外键。
如果只有两张表的关联还好，但如果有十几张表都建了外键关联，每删除一次主表，都需要同步删除十几张子表，很显然性能会非常差。
因此，互联网系统中，一般建议不使用外键。因为这类系统更多的是为了性能考虑，宁可牺牲一点数据一致性和完整性。
除了外键之外，存储过程和触发器也不太建议使用，他们都会影响性能。

9. 索引

在建表时，除了指定主键索引之外，还需要创建一些普通索引。
例如：

  1. create table product_sku(
  2.   id int(10) primary key auto_increment,
  3.   spu_id int(10) not null,
  4.   brand_id int(10) not null,
  5.   name varchar(15) not null
  6. );

在创建商品表时，使用spu_id（商品组表）和brand_id（品牌表）的id。
像这类保存其他表id的情况，可以增加普通索引：

  1. create table product_sku (
  2.   id int(10) primary key auto_increment,
  3.   spu_id int(10) not null,
  4.   brand_id int(10) not null,
  5.   name varchar(15) not null,
  6.   KEY `ix_spu_id` (`spu_id`) USING BTREE,
  7.   KEY `ix_brand_id` (`brand_id`) USING BTREE
  8. );

后面查表的时候，效率更高。
但索引字段也不能建的太多，可能会影响保存数据的效率，因为索引需要额外的存储空间。
建议单表的索引个数不要超过：5个。
如果在建表时，发现索引个数超过5个了，可以删除部分普通索引，改成联合索引。
顺便说一句：在创建联合索引的时候，需要使用注意最左匹配原则，不然，建的联合索引效率可能不高。
对于数据重复率非常高的字段，比如：状态，不建议单独创建普通索引。因为即使加了索引，如果mysql发现全表扫描效率更高，可能会导致索引失效。

10.时间字段

时间字段的类型，我们可以选择的范围还是比较多的，目前mysql支持：date、datetime、timestamp、varchar等。
varchar类型可能是为了跟接口保持一致，接口中的时间类型是String。
但如果哪天我们要通过时间范围查询数据，效率会非常低，因为这种情况没法走索引。
date类型主要是为了保存日期，比如：2020-08-20，不适合保存日期和时间，比如：2020-08-20 12:12:20。
而datetime和timestamp类型更适合我们保存日期和时间。
但它们有略微区别。

  • timestamp：用4个字节来保存数据，它的取值范围为1970-01-01 00:00:01 UTC ~ 2038-01-19 03:14:07。此外，它还跟时区有关。
  • datetime：用8个字节来保存数据，它的取值范围为1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59。它跟时区无关。

优先推荐使用datetime类型保存日期和时间，可以保存的时间范围更大一些。
温馨提醒一下，在给时间字段设置默认值是，建议不要设置成：0000-00-00 00:00:00，不然查询表时可能会因为转换不了，而直接报错。

11.金额字段

mysql中有多个字段可以表示浮点数：float、double、decimal等。
而float和double可能会丢失精度，因此推荐大家使用decimal类型保存金额。
一般我们是这样定义浮点数的：decimal(m,n)。
其中n是指小数的长度，而m是指整数加小数的总长度。
假如我们定义的金额类型是这样的：decimal(10,2)，则表示整数长度是8位，并且保留2位小数。

12.唯一索引

唯一索引在我们实际工作中，使用频率相当高。
你可以给单个字段，加唯一索引，比如：组织机构code。
也可以给多个字段，加一个联合的唯一索引，比如：分类编号、单位、规格等。
单个的唯一索引还好，但如果是联合的唯一索引，字段值出现null时，则唯一性约束可能会失效。
创建唯一索引时，相关字段一定不能包含null值，否则唯一性会失效。

13.字符集

mysql中支持的字符集有很多，常用的有：latin1、utf-8、utf8mb4、GBK等。
这4种字符集情况如下：数据库设计技巧 - 图2
latin1容易出现乱码问题，在实际项目中使用比较少。
而GBK支持中文，但不支持国际通用字符，在实际项目中使用也不多。
从目前来看，mysql的字符集使用最多的还是：utf-8和utf8mb4。
其中utf-8占用3个字节，比utf8mb4的4个字节，占用更小的存储空间。
但utf-8有个问题：即无法存储emoji表情，因为emoji表情一般需要4个字节。
由此，使用utf-8字符集，保存emoji表情时，数据库会直接报错。
所以，建议在建表时字符集设置成：utf8mb4，会省去很多不必要的麻烦。

14. 排序规则

不知道，你关注过没，在mysql中创建表时，有个COLLATE参数可以设置。
例如：

  1. CREATE TABLE `order` (
  2.   `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3.   `code` varchar(20) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  4.   `name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  5.   PRIMARY KEY (`id`),
  6.   UNIQUE KEY `un_code` (`code`),
  7.   KEY `un_code_name` (`code`,`name`) USING BTREE,
  8.   KEY `idx_name` (`name`)
  9. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

它是用来设置排序规则的。
字符排序规则跟字符集有关，比如：字符集如果是utf8mb4，则字符排序规则也是以：utf8mb4_开头的，常用的有：utf8mb4_general_ci、utf8mb4_bin等。
其中utf8mb4_general_ci排序规则，对字母的大小写不敏感。说得更直白一点，就是不区分大小写。
而utf8mb4_bin排序规则，对字符大小写敏感，也就是区分大小写。
说实话，这一点还是非常重要的。
假如order表中现在有一条记录，name的值是大写的YOYO，但我们用小写的yoyo去查，例如：

  1. select * from order where name='yoyo';

如果字符排序规则是utf8mb4_general_ci，则可以查出大写的YOYO的那条数据。
如果字符排序规则是utf8mb4_bin，则查不出来。
由此，字符排序规则一定要根据实际的业务场景选择，否则容易出现问题。

15.大字段

我们在创建表时，对一些特殊字段，要额外关注，比如：大字段，即占用较多存储空间的字段。
比如：用户的评论，这就属于一个大字段，但这个字段可长可短。
但一般会对评论的总长度做限制，比如：最多允许输入500个字符。
如果直接定义成text类型，可能会浪费存储空间，所以建议将这类字段定义成varchar类型的存储效率更高。
当然，我还见过更大的字段，即该字段直接保存合同数据。
一个合同可能会占几Mb。
在mysql中保存这种数据，从系统设计的角度来说，本身就不太合理。
像合同这种非常大的数据，可以保存到mongodb中，然后在mysql的业务表中，保存mongodb表的id。

好了，以上就是今天的内容分享了，我们下篇见。