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11条MySQL规范，你知道的有几个？ Java架构师追风 2019-08-28 16:36:08( 二 )

MySQL规范


如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询 。
· TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引
因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的 。
3、避免使用ENUM类型
· 修改ENUM值需要使用ALTER语句
· ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作
· 禁止使用数值作为ENUM的枚举值
4、尽可能把所有列定义为NOT NULL
原因：
· 索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间；
· 进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理
5、使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07 。
TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高
超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储 。
经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：
· 缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
· 缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间
6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
· 非精准浮点：float,double
· 精准浮点：decimal
Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度 。占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储9位数字，并且小数点要占用一个字节 。可用于存储比bigint更大的整型数据 。
四、索引设计规范1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率 。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率 。
因为mysql优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能 。
2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6版本之前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好
3、每个Innodb表必须有个主键
Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的 。
每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的 。
不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长） 。
主键建议使用自增ID值 。
五、常见索引列建议· 出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
· 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好
· 多表join的关联列
六、如何选择索引列的顺序建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少 。
· 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）；
· 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）；
· 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引） 。
七、避免建立冗余索引和重复索引因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间 。
· 重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
· 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、优先考虑覆盖索引对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引 。
覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引
覆盖索引的好处：
· 避免Innodb表进行索引的二次查询
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，
如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据 。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询，减少了IO操作，提升了查询效率 。


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