阿里巴巴 Java 开发手册之MySQL 规约(三)-------我的经验

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 日常开发难免涉及到ORM,这里结合我的经验看一下阿里的说法

三、MySQL 规约

(一)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)。(unsigned 无符号位 没毛病)

说明:任何字段如果为非负数,必须是 unsigned。

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。 正例:getter_admin,task_config,level3_name 反例:GetterAdmin,taskConfig,level_3_name(以前说实话数据库起名字大小写都是看心情,不过还是需要注意规范,另外对数据库字段的命名方式使用_分割,有些人就会疑问,比如说java里面命名都是驼峰式命名,数据库名称和DO对应起来在spring里还需要转化一下。但规范就是规范,数据库字段不要使用大写就代表着不建议使用驼峰式命名了。)

3. 【强制】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。(这个估计没人会用复数形式吧)

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。(起一个索引的名字而已)

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。

说明:float 和 double 在存储的时候,存在精度损失的问题,很可能在值的比较时,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分开存储。(刚毕业那会做的日本系统,那时候很多开发规范,里面凡是设计到钱。汇率等信息,java都是用BigDecimal)

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。(都是好规范,经常按着规范来能省很多心,不能一时图快)

9. 【强制】表必备三字段:id, gmt_create, gmt_modified。 说明:其中id必为主键,类型为unsigned bigint、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified 的类型均为 date_time 类型。(表设计里面主键一般都是自增id,不会拿自己生成的id作为主键,增加创建时间和开始时间也能追溯到数据的变化,不仅如此,日常开发的时候你可能在一张表中会有多条**_update_time来记录状态变化的时间)

10. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。

正例:tiger_task / tiger_reader / mpp_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。(好习惯,为了以后维护这块的人着想)

13. 【推荐】字段允许适当冗余,以 高性能,但是必须考虑数据同步的情况。冗余字段应遵循:(适度的字段冗余并没有什么不妥,尤其在表数据量很大的时候,你来个连表查询估计能把数据库拖死)

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。
正例:商品类目名称使用频率高,字段长度短,名称基本一成不变,可在相关联的表中冗余存 储类目名称,避免关联查询。

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 升检 索速度。

正例:无符号值可以避免误存负数,且扩大了表示范围。
      对象         年龄区间             类型                          表示范围
      人           150 岁之内     unsigned tinyint        无符号值:0 到 255
      龟           数百岁         unsigned smallint     无符号值:0 到 65535
    恐龙化石       数千万年        unsigned int        无符号值:0 到约 42.9 亿
     太阳         约50亿年        unsigned bigint       无符号值:0到约10的19次方

##(二)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。 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 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。(墨菲定律:一、任何事都没有表面看起来那么简单;二、所有的事都会比你预计的时间长;三、会出错的事总会出错;四、如果你担心某种情况发生,那么它就更有可能发生。有唯一特性还不建立唯一索引真是浪费数据库的能力,数据库的唯一校验比代码准多了)

2. 【强制】 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。(这个我觉得不能算强制吧,数据量大可以,很多项目数据量都能小,一年都没10万数据,join 4 5张表我都见过,但是关联的字段需要有索引是必须的)

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。(这个说实话没注意过)

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。 (左模糊或者全模糊是不会触发一般设置的索引的,会比较慢)

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。 (MySQL在查询时最多只能使用一个索引。因此,如果WHERE条件已经占用了索引,那么在排序中就不使用索引了)

正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c
反例:索引中有范围查找,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。(可以根据explain来查看是不是user filesort)

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:主键索引、唯一索引、普通索引,而覆盖索引是一种查询的一种 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 a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id(这样写主要是避免mysql取出前offset里过多的不需要的数据,其实只要取出id,最后在根据id来查询出需要的所有数据。哈哈,感谢阿里开发文档,最近有个功能就是由于这个问题导致sql查询在200ms以上,感觉找到了更好的优化方案,之前做过排序按书签方式 ,记录上次查询最新/大的id值,在往后取出一定数量的值,后来发现using filesort排序会导致更慢,但是如果不按时间排序,又不能按书签这种方式取出数据。)

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:

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 ,速度非常慢,这个 index 级别比较 range 还低,与全表扫 是小巫见大巫。(全索引扫描并不一定就比全表扫描好,取决于数据存储位置。如果数据在内存,那么这两种没有太大区别。如果数据在磁盘,全表扫描比全索引扫描要好,这是因为,全表扫描是顺序读数据,sequential read,是顺序IO而全索引扫描,可能会产生随机读(reandom read),随机IO,显然,顺序读要比随机读快很多。)

9. 【推荐】建组合索引的时候,区分度最高的在最左边。(所以说不必建立那么多索引,把where后所有的查询字段都加上索引是一件很傻的操作,其实就千万级数据来说,在我实际经验中基本使用了索引都不会太慢,不过using filesort非常慢)

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 a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高,也必须把 b 放在索引的最前列。(待去考证为什么)

10. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解:

1)误认为一个查询就需要建一个索引。(只要用到的索引能把数据查询范围缩小很多就可以了,比如说原来1000万数据,其中光item_id字段就能把范围降到100以内,那么查询条件里那些begin_time字段就不用一起建立组合索引了)
2)误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。(难道不会拖慢吗?)
3)误认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

(三)SQL规约

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。 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。(这个还真没考较过,常用COUNT(1)一般用来计算数量的列也不会为NULL,现在想想有点后怕,一个BUG就这么产生了)

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。(谨记)

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(sum(col)还能导致NULL,长知识了)

正例:可以使用如下方式来避免sum的NPE问题:
SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table;

4. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。注意:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。 说明:

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. 【强制】 在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。(这个是必须的)

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,则为级联更新。 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。(自从毕业了,没用过数据库外键,都是代码里面逻辑外键)

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。(谨记)

8. 【强制】数据订正时,删除和修改记录时,要先 select,避免出现误删除,确认无误才能执行更新语句。(不知道这个订正指的是什么范围)

9. 【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。(有时候感觉in比or方便啊,为什么能避免则避免呢)

10. 【参考】如果有全球化需要,所有的字符存储与表示,均以 utf-8 编码,那么字符计数方法 注意:(说实话,不要觉得utf-8比gbk在存储中文会多占用空间,以现在互联网企业的硬件配置,影响程序运行速度的往往是程序写的烂)

说明:
SELECT LENGTH("轻松工作"); 返回为12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作"); 返回为4 如果要使用表情,那么使用 utfmb4 来进行存储,注意它与 utf-8 编码的区别。

11. 【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。(说实话,不要觉得utf-8比gbk在存储中文会多占用空间,以现在互联网企业的硬件配置,影响程序运行速度的往往是程序写的烂)

(四)ORM规约

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。(不能嫌麻烦)

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。

2. 【强制】POJO 类的 Boolean 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。(一般数据库里很少会用BOOLEAN类型存储数据,多为0 1)

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,需要进行适当的修改。

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;反过来,每一个表也必然有一个与之对应。

说明:配置映射关系,使字段与 DO 类解耦,方便维护。(这个真是经验,mybatis使用时尽量使用resultMap,能减少DO类的耦合)

4. 【强制】xml 配置中参数注意:#{},#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。(#是把参数当一个字符串替换,而$则是直接把值替换,类似于 a = '123' 和 a = 123的区别)

5. 【强制】iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推 荐使用。(内存截取数据不能用)

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,线上因为这个原因曾经出现过 OOM。
正例:在 sqlmap.xml 中引入 #start#, #size#
Map map = new HashMap(); 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。(没用过HashMap作为返回值,一般数据库返回的如果是多条数据基本都是List)

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

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,尽量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。(适当的冗余是有必要的,不需要改动字段还得在代码里手动赋上相同的值)

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。(事务一直感觉自己没用好)

10. 【参考】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。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL Java
【MySQL+java+jpa】MySQL数据返回项目的感悟
【MySQL+java+jpa】MySQL数据返回项目的感悟
48 1
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL Java
【IDEA】java后台操作mysql数据库驱动常见错误解决方案
【IDEA】java后台操作mysql数据库驱动常见错误解决方案
109 0
|
16天前
|
NoSQL Java 关系型数据库
Liunx部署java项目Tomcat、Redis、Mysql教程
本文详细介绍了如何在 Linux 服务器上安装和配置 Tomcat、MySQL 和 Redis,并部署 Java 项目。通过这些步骤,您可以搭建一个高效稳定的 Java 应用运行环境。希望本文能为您在实际操作中提供有价值的参考。
89 26
|
20天前
|
JavaScript 安全 Java
java版药品不良反应智能监测系统源码,采用SpringBoot、Vue、MySQL技术开发
基于B/S架构,采用Java、SpringBoot、Vue、MySQL等技术自主研发的ADR智能监测系统,适用于三甲医院,支持二次开发。该系统能自动监测全院患者药物不良反应,通过移动端和PC端实时反馈,提升用药安全。系统涵盖规则管理、监测报告、系统管理三大模块,确保精准、高效地处理ADR事件。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL Java
MySQL索引优化与Java应用实践
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
32 2
|
1月前
|
监控 前端开发 Java
【技术开发】接口管理平台要用什么技术栈?推荐:Java+Vue3+Docker+MySQL
该文档介绍了基于Java后端和Vue3前端构建的管理系统的技术栈及功能模块,涵盖管理后台的访问、登录、首页概览、API接口管理、接口权限设置、接口监控、计费管理、账号管理、应用管理、数据库配置、站点配置及管理员个人设置等内容,并提供了访问地址及操作指南。
|
2月前
|
SQL Java 关系型数据库
java连接mysql查询数据(基础版,无框架)
【10月更文挑战第12天】该示例展示了如何使用Java通过JDBC连接MySQL数据库并查询数据。首先在项目中引入`mysql-connector-java`依赖,然后通过`JdbcUtil`类中的`main`方法实现数据库连接、执行SQL查询及结果处理,最后关闭相关资源。
184 6
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL Java
java协程操作mysql数据库
本文介绍了如何在Java项目中使用虚拟线程和协程操作MySQL数据库,并通过代码示例展示了如何利用CompletableFuture实现非阻塞数据库连接和操作。
34 2
java协程操作mysql数据库
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【Java面试题汇总】MySQL数据库篇(2023版)
聚簇索引和非聚簇索引、索引的底层数据结构、B树和B+树、MySQL为什么不用红黑树而用B+树、数据库引擎有哪些、InnoDB的MVCC、乐观锁和悲观锁、ACID、事务隔离级别、MySQL主从同步、MySQL调优
【Java面试题汇总】MySQL数据库篇(2023版)
|
3月前
|
算法 Oracle Java
Java字符串拼接技术演进及阿里巴巴的贡献
本文主要讲述了Java字符串拼接技术的演进历程,以及阿里巴巴贡献的最新实现 PR 20273。
141 11