数据库设计规范

该规范根据阿里巴巴集团的《Java开发手册》1.5.0 华山版的相关内容来制定并有相关修改和补充，如下规约默认数据库为MySQL，也部分适用其他关系型数据库。

建表规约

强制执行

【1】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。
注意：POJO类中的任何布尔类型的变量，都不要加is前缀，所以，需要在设置从is_xxx到Xxx的映射关系。数据库表示是与否的值，使用tinyint类型，坚持is_xxx的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。
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】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：aliyun_admin，rdc_config，level3_name
反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name

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

【5】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】小数类型为decimal，禁止使用float和double。
说明：在存储的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，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并分开存储。

【7】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】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】表必备三字段：id, create_time, modify_time，（creator_id,creator,modifier_id,modifier）
说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为1。create_time, modify_time的类型均为datetime类型。

【10】【MySQL】使用InnoDB存储引擎；数据库和表字符集类型统一（utf8mb4 — UTF-8 Unicode），排序规则统一（utf8mb4_unicode_ci）；

推荐使用

【1】表的命名最好是遵循“业务名称_表的作用”。 正例：alipay_task / force_project / trade_config

【2】库名与应用名称尽量一致。

【3】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。

【4】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：
1） 不是频繁修改的字段。
2） 不是varchar超长字段，更不能是text字段。
3） 不是唯一索引的字段。
正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一不变，可在相关联的表中冗余存储类目名 称，避免关联查询。

【5】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。

【6】避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空间、NULL字段的复合索引无效);

建议参考

【1】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。

【2】字段命名

索引规约

强制执行

【1】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】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】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】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。

推荐使用

【1】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：索引如果存在范围查询，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。

【2】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分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。

【3】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

【4】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。

【5】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=? ，如果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时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么即使c的区分度更高，也必须把d放在索引的最前列，即索引idx_d_c。

【6】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

建议参考

创建索引时避免有如下极端误解：

1. 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2. 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
3. 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。

SQL语句

强制执行

【1】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。
说明：count(*)会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。

【2】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】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：使用如下方式来避免sum的NPE问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;

【4】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】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】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】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】数据订正（特别是删除、修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。

推荐使用

【1】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。

建议参考

【1】如果有国际化需要，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utf8mb4来进行存储，注意它与utf-8编码的区别。

【2】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。

ORM映射

强制执行

【1】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。
3）无用字段增加网络消耗，尤其是text类型的字段。

【2】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】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POJO类与之对应。
说明：配置映射关系，使字段与DO类解耦，方便维护。

【4】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】【mybatis】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<>();
map.put("start", start);
map.put("size", size);

【6】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】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的modify_time字段值为当前时间。

推荐使用

【1】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。

建议参考

【1】@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。

【2】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；表示不为空且不为null时执行；表示不为null值时执行。