MySQL数据库设计总结第19行

第1行：一般情况下，可以选择MyISAM存储引擎。如果需要事务支持，则需要使用InnoDB存储引擎。

注意：MyISAM存储引擎的B树索引有一个主要限制：参与索引的所有字段的长度总和不能超过1000字节。此外，MyISAM数据和索引是分离的，而InnoDB的数据存储是按簇索引组织的，主键是默认的簇索引。虽然MyISAM的查询性能普遍比InnoDB高，但是InnoDB基于主键的查询性能非常高。

规则2：命名规则。

1. 数据库和表的名称应尽可能与所提供的业务模块的名称一致。
2. 服务于同一子模块的一类表应以子模块的名称（或单词的一部分）作为前缀或后缀
3. 表名称尝试包含与存储数据匹配的单词
4. 字段名称也应尽量与实际数据保持一致
5. 联合索引名称应尽量包含所有字段名称或索引键的缩写，并且每个字段名称都应包含在索引名称中。顺序应与索引中索引键的索引顺序一致，并尽量包含类似于idx的前缀或后缀，以表明该对象类型是索引。
6. 其他对象（例如约束）应尽可能包含它们所属的表或其他对象的名称，以表明它们各自的关系

规则 3：数据库字段类型的定义

1. 计算而且排序往往需要使用CPU字段，所以应该尽量选择速度更快的字段，比如使用TIMESTAMP（4字节，最小值1970-01-01 00:00:00）而不是 DateTime （8 个字节，最小值 1001-01-01 00:00:00），将浮点和字符类型替换为整数
2. 对可变长度字段使用 varchar，不要使用 char
3. 对于二进制多媒体数据、管道数据（如日志）、非常大的文本数据，不要放在数据库字段中

规则4：业务逻辑要读取的表执行过程必须有一个初始值。避免因负数或无穷大的值导致业务失败读出来

规则5：无需拘泥于范式理论，适度冗余，让Query最小化。 Join

第6行：访问频率较低的大字段从数据表中拆分出来。一些大字段占用大量空间，并且输入频率比其他字段少得多。这种情况下，通过拆分字段就可以避免频繁查询时读取大字段，造成IO资源的浪费。

规则7：对于大表可以考虑水平分割。大表影响查询效率。根据公司特点，分拆方法有很多种。例如，可以基于时间来分发基于时间增加的数据。按id划分的数据可以根据id%数据库数量进行拆分。

1。数据库索引

第8行：公司要求的相关索引是根据实际设计，根据SQL语句构造的状态来确定的。公司不需要就不要建索引，也不允许联合索引。其中有多个字段（或主键）。特别是，该字段根本不会出现在条件语句中。 ？一些使用的表包含很少的记录，甚至只有一条记录。为了满足约束要求，必须创建索引或设置主键。

规则11：对于值不重复且经常作为查询条件的字段，必须建立唯一索引（主键默认为唯一索引），并且该字段的条件必须是搜索条件应该放在第一位。该区域无需创建联合索引。

第12行：对于经常请求且值不唯一的字段，还应该考虑设置普通索引。字段条件放在查询语句的第一个位置。对于联合索引也使用相同的方法。

规则13：当公司通过非唯一索引访问数据时，必须考虑通过索引值返回的记录密度。原则上，最大可能密度不能高于0.2。如果密度太高，则无法使用。是时候创建索引了。

如果通过该索引查找的数据量超过表中所有数据的20%，就需要考虑建立索引的成本。由于索引扫描会产生随机I/O，因此全表顺序扫描的顺序I/O效率要低很多。数据库系统在优化查询时可能不会使用该索引。

规则14：需要共享索引（或共享主键）的数据库必须注意索引的顺序。 SQL语句中的匹配条件也必须与索引的顺序一致。

注意：不正确的索引也会导致严重的后果。

第15行：表中多个字段查询作为查询条件，不包含其他索引，共享字段值不重复。可以在这多个字段上建立唯一的联合索引。假设索引字段为( a1,a2,...an)，则查询条件为 (a1 on val1,a2 on val2,...am on valm)m=12 and a=12 and c=2的语句，不能使用这个联合索引。

规则 17：当重要公司获得数据表访问权限时。但如果无法通过索引访问数据，则要保证顺序访问的记录数是有限的，原则上不要超过10条。

2. 查询语句和应用系统的优化

规则18：合理构建Query语句

1. Insert语句中，根据测试，在插入1000条时效率最高一次插入一批。如果超过 1,000 个项目，则必须拆分。如果多次执行同一个插入，必须分批合并。请注意，查询语句的长度要小于mysqld的max_allowed_pa​​cket参数
2. 查询条件中各种逻辑运算符的执行顺序是and、or、in，所以在避免查询条件时应该尝试使用in 。在大集合中使用
3. 永远使用小结果集驱动大记录集，因为在mysql中只有一种Join方法，Nested Join，这意味着mysql的join是通过嵌套循环实现的。采用小结果集驱动大记录集的原理，通过减少嵌套循环的次数来减少IO总量和CPU运算次数。
4. 尽可能优化Nested Join的内循环。
5. 只取你需要的列，尽量不要使用select *
6. 只使用最有效的过滤字段，Where子句中的过滤条件最好少一些
7. 尝试复杂的连接和子查询Mysql以避免这样做并发性能不是很好。当并发量过高时，整体性能会急剧下降。这主要是由于Mysql内部资源的争用锁检查造成的。 MyIsam 使用表锁，InnoDB 使用行锁。

规则19：应用系统的优化

1. 合理使用缓存。更改频率较低的部分活动数据通过应用层缓存存储在内存中，从而将性能提高几个数量级。
2. 重复合并相同的查询以减少 PO 数量。
3. 最小交易相关性原则

作者：腾讯云+社区