规范化对云数据库 MySQL 的管理和维护，避免操作不当对云数据库 MySQL 造成不可用等影响。指导数据库开发人员合理编写 SQL，发挥云数据库 MySQL 最优性能。
考虑到云数据库 MySQL 的稳定性和安全性，云数据库 MySQL 限制了 super、shutdown、file 权限，有时在云数据库 MySQL 上执行 set 语句时，会出现如下的报错：
1227-Access denied;you need(at least one of)the SUPER privilege (s) for this operation
解决方法：如果需要 set 修改相关参数，可以使用控制台实例管理页的【数据库管理】>【参数设置】功能完成，如果需要修改的参数不在其中，可以 提交工单 经评估后协助修改，确保实例稳定。
按需授权，一般应用程序只授权 DML（SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE）权限即可。
授权对象最小化原则，一般的应用程序访问用户按库级别来授权。
授权用户访问时只允许特定 IP 或 IP 段访问，可以在控制台配置安全组来做限制，安全组的设置请一定按照控制台提示的标准来操作，如果是公网访问设置安全组的场景，请一定放通所有涉及到的出口 IP。
管理帐号与开发帐号分离。
日常操作规范
禁止使用弱密码，提升数据库实例安全性。
内网连接登录须确保 client 端的云服务器 CVM 与云数据库 MySQL 是同一账号同一地域的机器。
控制台下载的 binlog 日志，若需要在本地解析，须确保客户端 MySQL 版本与云数据库 MySQL 实例版本一致，否则会解析出乱码，建议使用3.4或以上版本的 mysqlbinlog。
控制台上通过内网在 CVM 上下载冷备文件时，请用引号将 url 包起来，否则会出现404报错。
建议事项
尽量避免业务高峰期做 online ddl 操作，可以使用的工具请参考：pt-online-sche-machange。
尽量避免业务高峰期批量操作数据，最好在业务低峰期分批来操作。
尽量避免一个实例跑多个业务，耦合度太高会存在业务之间互相影响的风险。
建议关闭事务自动提交，线上操作养成begin;先行的习惯，降低误操作导致数据丢失的风险，误操作亦可使用云数据库 MySQL 的回档功能（目前支持5天内任意时间点回档），若相关表不涉及跨库跨表的逻辑，可使用快速回档或者极速回档来更快恢复数据，回档新生成的库表名默认是原库表名_bak。
业务有推广活动等，请提前预估资源并做好实例相关优化，如需求量比较大时请及时与对应的服务经理联系。
库表设计规范
MySQL 5.6 及以上版本不支持 MyISAM 引擎（官方 MySQL 8.0 开始也不支持），若有 Memory 引擎的需求建议使用云数据库 Redis 、Memcached；自建数据库迁移到云数据库 MySQL 时，会自动将 MyISAM 引擎转换成 InnoDB 引擎。
存在自增列的表，自增列上必须存在一个单独的索引，若在复合索引中，自增列必须置于第一位。
row_format必须保证为非 fixed。
每张表必须要有主键，即使选不出合适的列做主键，亦必须添加一个无意义的列做主键，MySQL 第一范式标准 InnoDB 辅助索引叶子节点会保存一份主键值，推荐用自增短列作为主键，降低索引所占磁盘空间提升效率，binlog_format为 row 的场景下，批量删数据没主键会导致严重的主从延迟。
字段尽量定义为 NOT NULL 并加上默认值，NULL 会给 SQL 开发带来很多问题导致走不了索引，对 NULL 计算时只能用 IS NULL 和 IS NOT NULL 来判断。
建议事项
通过业务场景分析和数据访问（包括数据库读写 QPS、 TPS、存储空间等）的预估，合理规划数据库使用资源，也可以在控制台云监控界面，配置云数据库 MySQL 实例的各项监控。
建库原则就是同一类业务的表放一个库，不同业务的表尽量避免公用同一个库，尽量避免在程序中执行跨库的关联操作，此操作对后续的快速回档也会产生一定的影响。
字符集统一使用 utf8mb4 降低乱码风险，部分复杂汉字和 emoji 表情必须使用 utf8mb4 方可正常显示，修改字符集只对修改后创建的表生效，故建议新购云数据库 MySQL 初始化实例时即选择 utf8mb4。
小数字段推荐使用 decimal 类型，float 和 double 精度不够，特别是涉及金钱的业务，必须使用 decimal。
尽量避免数据库中使用 text/blob 来存储大段文本、二进制数据、图片、文件等内容，而是将这些数据保存成本地磁盘文件，数据库中只保存其索引信息。
尽量不使用外键，建议在应用层实现外键的逻辑，外键与级联更新不适合高并发场景，降低插入性能，大并发下容易产生死锁。
降低业务逻辑和数据存储的耦合度，数据库存储数据为主，业务逻辑尽量通过应用层实现，尽可能减少对存储过程、触发器、函数、event、视图等高级功能的使用，这些功能移植性、可扩展性较差，若实例中存在此类对象，建议默认不要设置 definer，避免因迁移帐号和 definer 不一致导致的迁移失败。
短期内业务达不到一个比较大的量级，建议禁止使用分区表。分区表主要用作归档管理，多用于快递行业和电商行业订单表，分区表没有提升性能的作用， 除非业务中80%以上的查询走分区字段。
对读压力较大，且一致性要求较低（接受数据秒级延时）的业务场景，建议购买只读实例从库来实现读写分离策略。
索引设计规范
禁止在更新十分频繁、区分度不高的列上建立索引，记录更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。
建复合索引时，区分度最高的列放索引的最左边，例如select xxx where a = x and b = x;，a 和 b 一起建组合索引，a 的区分度更高，则建idx_ab(a,b)。存在非等号和等号混合判断条件时，必须把等号条件的列前置，例如，where a xxx and b = xxx那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列，因为走不到索引 a。
建议事项
单表的索引数建议不超过5个，单个索引中的字段数建议不超过5个，太多起不到过滤作用，索引也占空间，管理起来也耗资源。
选择业务中 SQL 过滤走的最多的并且 cardinality 值比较高的列建索引，业务 SQL 不走的列建索引是无意义的，字段的唯一性越高即代表 cardinality 值越高，索引过滤效果也越好，一般索引列的 cardinality 记录数小于10%我们可认为这是一个低效索引，例如性别字段。
varchar 字段上建索引时，建议指定索引长度，不要直接将整个列建索引，一般 varchar 列比较长，指定一定长度作索引已经区分度够高，没必要整列建索引，整列建索引会显得比较重，增大了索引维护的代价，可以用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*) 来看索引区分度。
避免冗余索引，两个索引 (a,b) (a) 同时存在，则 (a) 属于冗余索引 redundant index，若查询过滤条件为 a 列，(a,b) 索引就够了，不用单独建 (a) 索引。
合理利用覆盖索引来降低 IO 开销，在 InnoDB 中二级索引的叶子节点只保存本身的键值和主键值，若一个 SQL 查询的不是索引列或者主键，走这个索引就会先找到对应主键然后根据主键去找需要找的列，这就是回表，这样会带来额外的 IO 开销，此时我们可以利用覆盖索引来解决这个问题，例如select a,b from xxx where a = xxx，若 a 不是主键，这时候我们可以创建 a,b 两个列的复合索引，这样就不会回表。
SQL 编写规范
UPDATE、DELETE 操作不使用 LIMIT，必须走 WHERE 精准匹配，LIMIT 是随机的，此类操作会导致数据出错。
禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显式指定插入的列属性，避免表结构变动导致数据出错。
SQL 语句中最常见的导致索引失效的情况需注意：
隐式类型转换，如索引 a 的类型是 varchar，SQL 语句写成 where a = 1; varchar 变成了int。
对索引列进行数学计算和函数等操作，例如，使用函数对日期列进行格式化处理。
join 列字符集不统一。
多列排序顺序不一致问题，如索引是 (a,b)，SQL 语句是 order by a b desclike。
模糊查询使用的时候对于字符型xxx%形式可以走到一些索引，其他情况都走不到索引。
使用了负方向查询（not，!=，not in 等）。
建议事项
按需索取，拒绝select ，规避以下问题：
无法索引覆盖，回表操作，增加 I/O。
额外的内存负担，大量冷数据灌入innodb_buffer_pool_size，降低查询命中率。
额外的网络传输开销。
尽量避免使用大事务，建议大事务拆小事务，规避主从延迟。
业务代码中事务及时提交，避免产生没必要的锁等待。
少用多表 join，大表禁止 join，两张表 join 必须让小表做驱动表，join 列必须字符集一致并且都建有索引。
LIMIT 分页优化，LIMIT 80000，10这种操作是取出80010条记录，再返回后10条，数据库压力很大，推荐先确认首记录的位置再分页，例如SELECT FROM test WHERE id = ( SELECT sql_no_cache id FROM test order by id LIMIT 80000,1 ) LIMIT 10 ;。
避免多层子查询嵌套的 SQL 语句，MySQL 5.5 之前的查询优化器把会把 in 改成 exists，会导致索引失效，若外表很大则性能会很差。
说明：
上述情况很难完全避免，推荐方案是不要将此类条件作为主要过滤条件，跟在走索引的主要过滤条件之后则问题不大。
监控上发现全表扫描的量比较大，可以在控制台参数设置log_queries_not_using_indexes，稍后下载慢日志文件分析，但不要开太久以免慢日志暴增。
业务上线之前做有必要的 SQL 审核，日常运维需定期下载慢查询日志做针对性优化。
更多参阅云数据库帮助文档
