MySQL数据库设计总结

发表于:2018-7-10 11:16  作者:腾讯云+社区   来源:博客园

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  规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。
  注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节。另外MyISAM数据和索引是分开,而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的,主键是默认的聚簇(cluster)索引,因此MyISAM虽然在一般情况下,查询性能比InnoDB高,但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的。
  规则2:命名规则。
  数据库和表名应尽可能和所服务的业务模块名一致
  服务与同一个子模块的一类表应尽量以子模块名(或部分单词)为前缀或后缀
  表名应尽量包含与所存放数据对应的单词
  字段名称也应尽量保持和实际数据相对应
  联合索引名称应尽量包含所有索引键字段名或缩写,且各字段名在索引名中的顺序应与索引键在索引中的索引顺序一致,并尽量包含一个类似idx的前缀或后缀,以表明期对象类型是索引。
  约束等其他对象也应该尽可能包含所属表或其他对象的名称,以表明各自的关系
  规则3:数据库字段类型定义
  经常需要计算和排序等消耗CPU的字段,应该尽量选择更为迅速的字段,如用TIMESTAMP(4个字节,最小值1970-01-01 00:00:00)代替Datetime(8个字节,最小值1001-01-01 00:00:00),通过整型替代浮点型和字符型
  变长字段使用varchar,不要使用char
  对于二进制多媒体数据,流水队列数据(如日志),超大文本数据不要放在数据库字段中
  规则4:业务逻辑执行过程必须读到的表中必须要有初始的值。避免业务读出为负或无穷大的值导致程序失败
  规则5:并不需要一定遵守范式理论,适度的冗余,让Query尽量减少Join
  规则6:访问频率较低的大字段拆分出数据表。有些大字段占用空间多,访问频率较其他字段明显要少很多,这种情况进行拆分,频繁的查询中就不需要读取大字段,造成IO资源的浪费。
  规则7:大表可以考虑水平拆分。大表影响查询效率,根据业务特性有很多拆分方式,像根据时间递增的数据,可以根据时间来分。以id划分的数据,可根据id%数据库个数的方式来拆分。
  规则8:业务需要的相关索引是根据实际的设计所构造sql语句的where条件来确定的,业务不需要的不要建索引,不允许在联合索引(或主键)中存在多于的字段。特别是该字段根本不会在条件语句中出现。
  规则9:唯一确定一条记录的一个字段或多个字段要建立主键或者唯一索引,不能唯一确定一条记录,为了提高查询效率建普通索引
  规则10:业务使用的表,有些记录数很少,甚至只有一条记录,为了约束的需要,也要建立索引或者设置主键。
  规则11:对于取值不能重复,经常作为查询条件的字段,应该建唯一索引(主键默认唯一索引),并且将查询条件中该字段的条件置于第一个位置。没有必要再建立与该字段有关的联合索引。
  规则12:对于经常查询的字段,其值不唯一,也应该考虑建立普通索引,查询语句中该字段条件置于第一个位置,对联合索引处理的方法同样。
  规则13:业务通过不唯一索引访问数据时,需要考虑通过该索引值返回的记录稠密度,原则上可能的稠密度最大不能高于0.2,如果稠密度太大,则不合适建立索引了。
  当通过这个索引查找得到的数据量占到表内所有数据的20%以上时,则需要考虑建立该索引的代价,同时由于索引扫描产生的都是随机I/O,生其效率比全表顺序扫描的顺序I/O低很多。数据库系统优化query的时候有可能不会用到这个索引。
  规则14:需要联合索引(或联合主键)的数据库要注意索引的顺序。SQL语句中的匹配条件也要跟索引的顺序保持一致。
  注意:索引的顺势不正确也可能导致严重的后果。
  规则15:表中的多个字段查询作为查询条件,不含有其他索引,并且字段联合值不重复,可以在这多个字段上建唯一的联合索引,假设索引字段为 (a1,a2,...an),则查询条件(a1 op val1,a2 op val2,...am op valm)m<=n,可以用到索引,查询条件中字段的位置与索引中的字段位置是一致的。
  规则16:联合索引的建立原则(以下均假设在数据库表的字段a,b,c上建立联合索引(a,b,c))
  联合索引中的字段应尽量满足过滤数据从多到少的顺序,也就是说差异最大的字段应该房子第一个字段
  建立索引尽量与SQL语句的条件顺序一致,使SQL语句尽量以整个索引为条件,尽量避免以索引的一部分(特别是首个条件与索引的首个字段不一致时)作为查询的条件
  Where a=1,where a>=12 and a<15,where a=1 and b<5 ,where a=1 and b=7 and c>=40为条件可以用到此联合索引;而这些语句where b=10,where c=221,where b>=12 and c=2则无法用到这个联合索引。
  当需要查询的数据库字段全部在索引中体现时,数据库可以直接查询索引得到查询信息无须对整个表进行扫描(这就是所谓的key-only),能大大的提高查询效率。
  当a,ab,abc与其他表字段关联查询时可以用到索引
  当a,ab,abc顺序而不是b,c,bc,ac为顺序执行Order by或者group不要时可以用到索引
  以下情况时,进行表扫描然后排序可能比使用联合索引更加有效
  a.表已经按照索引组织好了
  b.被查询的数据站所有数据的很多比例。
  规则17:重要业务访问数据表时。但不能通过索引访问数据时,应该确保顺序访问的记录数目是有限的,原则上不得多于10.
  规则18:合理构造Query语句
  Insert语句中,根据测试,批量一次插入1000条时效率最高,多于1000条时,要拆分,多次进行同样的插入,应该合并批量进行。注意query语句的长度要小于mysqld的参数 max_allowed_packet
  查询条件中各种逻辑操作符性能顺序是and,or,in,因此在查询条件中应该尽量避免使用在大集合中使用in
  永远用小结果集驱动大记录集,因为在mysql中,只有Nested Join一种Join方式,就是说mysql的join是通过嵌套循环来实现的。通过小结果集驱动大记录集这个原则来减少嵌套循环的循环次数,以减少IO总量及CPU运算次数
  尽量优化Nested Join内层循环。
  只取需要的columns,尽量不要使用select *
  仅仅使用最有效的过滤字段,where 字句中的过滤条件少为好
  尽量避免复杂的Join和子查询
  Mysql在并发这块做得并不是太好,当并发量太高的时候,整体性能会急剧下降,这主要与Mysql内部资源的争用锁定控制有关,MyIsam用表锁,InnoDB好一些用行锁。
  规则19:应用系统的优化
  1.合理使用cache,对于变化较少的部分活跃数据通过应用层的cache缓存到内存中,对性能的提升是成数量级的。
  2.对重复执行相同的query进行合并,减少IO次数。
  3. 事务相关性最小原则

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