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）。
- 说明： 任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
- 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： hap_admin， rdc_config， level3_name
- 反例： HapAdmin， rdcConfig， level_3_name
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。
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。
- 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。
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。
9.【强制】 表必备三字段： id, create_date, last_update_date。
- 说明： 其中 id 必为主键，类型为 unsigned bigint、单表时自增、步长为 1。 create_date,last_update_date 的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新。
10.【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
- 正例： hap_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：
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。
| 对象 | 年龄区间 | 类型 | 字节 | 表示范围 |
|---|---|---|---|---|
| 人 | 150岁之内 | unsigned tinyint | 1 | 无符号值： 0 到 255 |
| 龟 | 数百岁 | unsigned smallint | 2 | 无符号值： 0 到 65535 |
| 恐龙化石 | 数千万年 | unsigned int | 4 | 无符号值： 0 到约 42.9 亿 |
| 太阳 | 约 50 亿年 | unsigned bigint | 8 | 无符号值： 0 到约 10 的 19 次方 |
索引规约
1.【强制】 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.【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。
- 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。
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。
- 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.【强制】 对于布尔类型的字段（性别/是否/01）这种，不推荐使用索引
- 说明：性别字段只有两个值，冗余性太高，定位性太差，维护成本较高，加了也不会对查询效率有所提高，所以这种字段不适合加牵引
6.【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。
7.【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。
8.【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：
1 | SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id |
9.【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，与全表扫描是小巫见大巫。
10.【推荐】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=? ， 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。
11.【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换， 导致索引失效。
12.【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、严重拖慢更新和新增速度。
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
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。
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：
1 | SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g)) FROM table; |
4.【强制】 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.【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。
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：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.【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、 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。
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。
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，注意字符统计函数的区别。
- 说明：
1 | SELECT LENGTH("轻松工作")；\\返回为 12 |
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。
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。
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。
- 说明：
- 增加查询分析器解析成本.
- 增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
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。
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。
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：
1 | Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); |
6.【强制】 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.【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， 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】