作为一个后端开发者，数据库那是必须接触的，数据库的一些操作规范也是重中之重了，因为使用不慎轻则导致慢查，重则导致数据库服务器宕机。分别从建表规约、索引规约、SQL语句以及ORM映射着几个部分来讨论。红色加粗字体为自己可能会犯的错误以及不规范的地方，蓝色结论部分为几条规则的归纳或一条规则的阐述。

建表规约

1 【强制】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）。个人容易出现不规范行为

• 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<resultMap>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【强制】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【强制】表名不使用复数名词。个人容易出现不规范行为

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

5【强制】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【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。个人容易出现不规范行为

• 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 【强制】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【强制】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。个人容易出现不规范行为

9【强制】表必备三字段：id, create_time, update_time。

• 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, update_time的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动式创建，后者过去分词表示被动式更新。
• 这里认为创建人和修改人也必须有：creater，updator

10【推荐】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

11【推荐】库名与应用名称尽量一致。

12【推荐】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。

13【推荐】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：

• 不是频繁修改的字段。
• 不是唯一索引的字段。
• 不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。

正例：各业务线经常冗余存储商品名称，避免查询时需要调用 IC 服务获取。

14【推荐】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。

15【参考】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。个人容易出现不规范行为

• 正例：无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围
  

索引规约

1【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。个人容易出现不规范行为

• 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【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。尽量不用join，关联关系获取在上层代码层面处理

• 说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

3 【强制】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

• 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【强制】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。例如使用ES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。

5【推荐】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。

6【推荐】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。

7 【推荐】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 t1.* FROM 表 1 as t1, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where t1.id=t2.id

8【推荐】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：

• 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。
• ref 指的是使用普通的索引（normal index）。
• 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，不过与全表扫描是小巫见大巫。

9【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。个人容易出现不规范行为

• 正例：如果 where a=? and b=?，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判断条件时，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，即建立组合索引 idx_d_c。

10【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

11【参考】创建索引时避免有如下极端误解：

• 索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
• 吝啬索引的创建。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。
• 抵制惟一索引。认为惟一索引一律需要在应用层通过先查后插方式解决。

正确看待索引的使用，我认为是循序渐进的，有些字段在设计表的时候就知道有大量查询会打到这里（或者认为应该定义为唯一限索引），此时就一定要考虑好索引创建，有些则是在业务增长一段时间后才知道，那么到时候再创建不迟，不必一开始就创建。

SQL语句

1【强制】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。个人容易出现不规范行为

• 说明：注意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 【强制】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【强制】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：可以使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;

4【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。个人容易出现不规范行为

• 说明：NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。

• NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。
• NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
• NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。

• 反例：在 SQL 语句中，如果在 null 前换行，影响可读性。select * from table where column1 is null and column3 is not null; 而ISNULL(column)是一个整体，简洁易懂。从性能数据上分析，ISNULL(column)执行效率更快一些。

5 【强制】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 【强制】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：（概念解释）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 【强制】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【强制】数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句个人容易出现不规范行为

9【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。

• 说明：对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。
• 正例：select t1.name from table_first as t1 , table_second as t2 where t1.id=t2.id;
• 反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出 1052 异常：Column 'name' in field list is ambiguous。

10【推荐】SQL 语句中表的别名前加 as，并且以 t1、t2、t3、…的顺序依次命名。个人容易出现不规范行为

• 说明：1）别名可以是表的简称，或者是依照表在 SQL 语句中出现的顺序，以 t1、t2、t3 的方式命名。2）别名前加 as 使别名更容易识别。
• 正例：select t1.name from table_first as t1, table_second as t2 where t1.id=t2.id;

11【推荐】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。个人容易出现不规范行为

12【参考】因国际化需要，所有的字符存储与表示，均采用 utf8 字符集，那么字符计数方法需要注意。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 utf8 编码的区别。

13【参考】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

1【强制】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。个人容易出现不规范行为

• 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【强制】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 sql.xml 增加映射，是必须的。

3 【强制】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<resultMap>；反过来，每一个表也必然有一个<resultMap>与之对应。个人容易出现不规范行为

• 说明：配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。

4 【强制】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【强制】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<>(16);
map.put("start", start);
map.put("size", size);

6 【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。

• 反例：某同学为避免写一个<resultMap>xxx</resultMap>，直接使用 HashTable 来接收数据库返回结果，结果出现日常是把 bigint 转成 Long 值，而线上由于数据库版本不一样，解析成 BigInteger，导致线上问题。

7 【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 update_time 字段值为当前时间。个人容易出现不规范行为

8 【推荐】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。

9 【参考】@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。

10【参考】<isEqual>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；<isNotNull>表示不为 null 值时执行

总结一下

数据库的相关规约应该是最重要的，因为它难以修改，一旦设计好，后期的业务代码一堆积，基本就动不了结构了，所以设计数据库表才如此重要，同时创建索引、写SQL、ORM映射等操作动作也应该认真思考。通篇而言我认为操作数据库表时应突出笨这个字，笨指的是尽量用笨办法，不要整花活，例如多嵌套join语句，ORM对象整体映射，select 全部，count 全部，字段都直接设计varchar，唯一索引懒得设计，查询之间上in等，虽然看起来很方便，不用动脑子，但是后期都是可能出问题的地方，所以设计和使用的的时候一定要精细化的用笨办法去看，每个设计功能尽量单一，在上层代码应用的时候再进行逻辑的组合。否则一旦更新迭代久了，没人记得当初为什么要这么写，也因为代码太底层影响范围太大而放弃修改，只能继续堆，所以越底层的东西功能和结构越要单一，越要短平快，复杂逻辑交给上层去整合和处理，以换取更大的系统扩展性。