本文給大家介紹阿里巴巴總結的一套 MySQL 數據庫設計規范。

在現代軟件開發中，高效而合理的數據庫設計是確保應用性能和可維護性的關鍵要素。以下規范旨在提供一套針對 MySQL 數據庫設計的標準和最佳實踐，以支持開發者創建既健壯又可擴展的數據存儲方案。

本文大綱如下：

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一、建表規約

1. 【強制】表達是與否概念的字段，必須使用 is_xxx 的方式命名，數據類型是 unsigned tinyint(1 表示是，0 表示否)。說明：任何字段如果為非負數，必須是 unsigned。正例：表達邏輯刪除的字段名 is_deleted，1 表示刪除，0 表示未刪除。
2. 【強制】表名、字段名必須使用小寫字母或數字，禁止出現數字開頭，禁止兩個下劃線中間只出現數字。數據庫字段名的修改代價很大，因為無法進行預發布，所以字段名稱需要慎重考慮。說明：MySQL 在 Windows 下不區分大小寫，但在 Linux 下默認是區分大小寫。因此，數據庫名、表名、字段名，都不允許出現任何大寫字母，避免節外生枝正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name
3. 【強制】表名不使用復數名詞。說明：表名應該僅僅表示表里面的實體內容，不應該表示實體數量，對應于 Model 類名也是單數形式，符合表達習慣。
4. 【強制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，請參考 MySQL 官方保留字。
5. 【強制】主鍵索引名為 pk字段名；唯一索引名為 uk字段名；普通索引名則為 idx_字段名。說明：pk* 即 primary key；uk* 即 unique key；idx_ 即 index 的簡稱。
6. 【強制】小數類型為 decimal，禁止使用 float 和 double。說明：在存儲的時候，float 和 double 都存在精度損失的問題，很可能在比較值的時候，得到不正確的結果。如果存儲的數據范圍超過 decimal 的范圍，建議將數據拆成整數和小數并分開存儲。
7. 【強制】如果存儲的字符串長度幾乎相等，使用 char 定長字符串類型。
8. 【強制】varchar 是可變長字符串，不預先分配存儲空間，長度不要超過 5000，如果存儲長度大于此值，定義字段類型為 text，獨立出來一張表，用主鍵來對應，避免影響其它字段索 引效率。
9. 【強制】表必備三字段：id，created_at，updated_at。說明：其中 id 必為主鍵，類型為 bigint unsigned、單表時自增、步長為 1。created_at，updated_at 的類型均為 datetime 類型。
10. 【推薦】表的命名最好是遵循“業務名稱_表的作用”。正例：alipay_task / force_project / trade_config
11. 【推薦】庫名與應用名稱盡量一致。
12. 【推薦】如果修改字段含義或對字段表示的狀態追加時，需要及時更新字段注釋。
13. 【推薦】字段允許適當冗余，以提高查詢性能，但必須考慮數據一致。冗余字段應遵循：

1. 不是頻繁修改的字段。
2. 不是 varchar 超長字段，更不能是 text 字段。
3. 不是唯一索引的字段。正例：商品類目名稱使用頻率高，字段長度短，名稱基本一不變，可在相關聯的表中冗余存儲類目名稱，避免關聯查詢。

14. 【推薦】單表行數超過 500 萬行或者單表容量超過 2GB，才推薦進行分庫分表。說明：如果預計三年后的數據量根本達不到這個級別，請不要在創建表時就分庫分表。
15. 【參考】合適的字符存儲長度，不但節約數據庫表空間、節約索引存儲，更重要的是提升檢索速度。正例:如下表，其中無符號值可以避免誤存負數，且擴大了表示范圍。

二、索引規約

1. 【強制】業務上具有唯一特性的字段，即使是多個字段的組合，也必須建成唯一索引。說明：不要以為唯一索引影響了 insert 速度，這個速度損耗可以忽略，但提高查找速度是明顯的；另外，即使在應用層做了非常完善的校驗控制，只要沒有唯一索引，根據墨菲定律，必然有臟數據產生。
2. 【強制】超過三個表禁止 join。需要 join 的字段，數據類型必須絕對一致；多表關聯查詢時，保證被關聯的字段需要有索引。說明：即使雙表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
3. 【強制】在 varchar 字段上建立索引時，必須指定索引長度，沒必要對全字段建立索引，根據實際文本區分度決定索引長度即可。說明：索引的長度與區分度是一對矛盾體，一般對字符串類型數據，長度為 20 的索引，區分度會高達 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名， 索引長度))/count(*)的區分度來確定。
4. 【強制】頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊，如果需要請走搜索引擎來解決。說明：索引文件具有 B-Tree 的最左前綴匹配特性，如果左邊的值未確定，那么無法使用此索引。
5. 【推薦】如果有 order by 的場景，請注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是組合索引的一部分，并且放在索引組合順序的最后，避免出現 file_sort 的情況，影響查詢性能。正例：where a=? and b=? order by c；索引：a_b_c反例：索引如果存在范圍查詢，那么索引有序性無法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b；索引 a_b 無法排序。
6. 【推薦】利用覆蓋索引來進行查詢操作，避免回表。說明：如果一本書需要知道第 11 章是什么標題，會翻開第 11 章對應的那一頁嗎?目錄瀏覽一下就好，這個目錄就是起到覆蓋索引的作用。正例：能夠建立索引的種類分為主鍵索引、唯一索引、普通索引三種，而覆蓋索引只是一種查詢的一種效 果，用 explain 的結果，extra 列會出現：using index。
7. 【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。說明：MySQL 并不是跳過 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放棄前 offset 行，返回 N 行，那當 offset 特別大的時候，效率就非常的低下，要么控制返回的總頁數，要么對超過特定閾值的頁數進行 SQL 改寫。正例：先快速定位需要獲取的 id 段，然后再關聯：

SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 條件 LIMIT 100000, 20 ) b where a.id=b.id

1. 【推薦】SQL 性能優化的目標：至少要達到 range 級別，要求是 ref 級別，如果可以是 consts 最好。說明： 1) consts 單表中最多只有一個匹配行(主鍵或者唯一索引)，在優化階段即可讀取到數據。2) ref 指的是使用普通的索引(normal index)。3) range 對索引進行范圍檢索。反例：explain 表的結果，type=index，索引物理文件全掃描，速度非常慢，這個 index 級別比較 range 還低，與全表掃描是小巫見大巫。
2. 【推薦】建組合索引的時候，區分度最高的在最左邊。正例：如果 where a=? and b=? ，如果 a 列的幾乎接近于唯一值，那么只需要單建 idx_a 索引即可。說明：：存在非等號和等號混合時，在建索引時，請把等號條件的列前置。如：where c>? and d=? 那么 即使 c 的區分度更高，也必須把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。
3. 【推薦】防止因字段類型不同造成的隱式轉換，導致索引失效。
4. 【參考】創建索引時避免有如下極端誤解：

1. 寧濫勿缺。認為一個查詢就需要建一個索引。
2. 寧缺勿濫。認為索引會消耗空間、嚴重拖慢記錄的更新以及行的新增速度。
3. 抵制惟一索引。認為業務的惟一性一律需要在應用層通過“先查后插”方式解決。

三、SQL 語句

1. 【強制】不要使用 count(列名)或 count(常量)來替代 count()，count()是 SQL92 定義的 標準統計行數的語法，跟數據庫無關，跟 NULL 和非 NULL 無關。說明：count(*)會統計值為 NULL 的行，而 count(列名)不會統計此列為 NULL 值的行。
2. 【強制】count(distinct col) 計算該列除 NULL 之外的不重復行數，注意 count(distinct col1， col2) 如果其中一列全為 NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回為 0。
3. 【強制】當某一列的值全是 NULL 時，count(col)的返回結果為 0，但 sum(col)的返回結果 為 NULL，因此使用 sum()時需注意 NPE 問題。正例：使用如下方式來避免 sum 的 NPE 問題：SELECT IFNULL(SUM(column)， 0) FROM table;
4. 【強制】使用 ISNULL()來判斷是否為 NULL 值。說明：NULL 與任何值的直接比較都為 NULL。1) NULL<>NULL 的返回結果是 NULL，而不是 false。2) NULL=NULL 的返回結果是 NULL，而不是 true。3) NULL<>1 的返回結果是 NULL，而不是 true。
5. 【強制】代碼中寫分頁查詢邏輯時，若 count 為 0 應直接返回，避免執行后面的分頁語句。
6. 【強制】不得使用外鍵與級聯，一切外鍵概念必須在應用層解決。說明：以學生和成績的關系為例，學生表中的 student_id 是主鍵，那么成績表中的 student_id 則為外 鍵。如果更新學生表中的 student_id，同時觸發成績表中的 student_id 更新，即為級聯更新。外鍵與級聯更新適用于單機低并發，不適合分布式、高并發集群；級聯更新是強阻塞，存在數據庫更新風暴的風險；外鍵影響數據庫的插入速度。
7. 【強制】禁止使用存儲過程，存儲過程難以調試和擴展，更沒有移植性。
8. 【強制】數據訂正(特別是刪除、修改記錄操作)時，要先 select，避免出現誤刪除，確認無誤才能執行更新語句。
9. 【推薦】in 操作能避免則避免，若實在避免不了，需要仔細評估 in 后邊的集合元素數量，控制在 1000 個之內。
10. 【參考】如果有國際化需要，所有的字符存儲與表示，均以 utf-8 編碼，注意字符統計函數的區別。說明：SELECT LENGTH("輕松工作"); 返回為 12，SELECT CHARACTER_LENGTH("輕松工作"); 返回為 4。如果需要存儲表情，那么選擇 utf8mb4 來進行存儲，注意它與 utf-8 編碼的區別。
11. 【參考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系統和事務日志資源少，但 TRUNCATE 無事務且不觸發 trigger，有可能造成事故，故不建議在開發代碼中使用此語句。說明：TRUNCATE TABLE 在功能上與不帶 WHERE 子句的 DELETE 語句相同。

四、ORM 映射

1. 【強制】在表查詢中，一律不要使用 * 作為查詢的字段列表，需要哪些字段必須明確寫明。說明：

增加查詢分析器解析成本。

增減字段容易與 resultMap 配置不一致。

無用字段增加網絡消耗，尤其是 text 類型的字段。

2. 【強制】 POJO 類的布爾屬性不能加 is，而數據庫字段必須加 is_，要求在 resultMap 中進行字段與屬性之間的映射。說明：參見定義 POJO 類以及數據庫字段定義規定，在中增加映射，是必須的。在 MyBatis Generator 生成的代碼中，需要進行對應的修改。
3. 【強制】不要用 resultClass 當返回參數，即使所有類屬性名與數據庫字段一一對應，也需要 定義；反過來，每一個表也必然有一個 POJO 類與之對應。說明：配置映射關系，使字段與 DO 類解耦，方便維護。
4. 【強制】sql.xml 配置參數使用：#{}，#param# 不要使用${} 此種方式容易出現 SQL 注入。
5. 【強制】不允許直接拿 HashMap 與 Hashtable 作為查詢結果集的輸出。說明：resultClass=”Hashtable”，會置入字段名和屬性值，但是值的類型不可控。
6. 【強制】更新數據表記錄時，必須同時更新記錄對應的 updated_at 字段值為當前時間。
7. 【推薦】不要寫一個大而全的數據更新接口。不管是不是自己的目標更新字段，都進行 update table set c1=value1，c2=value2，c3=value3；這是不對的。執行 SQL 時，不要更新無改動的字段，一是易出錯；二是效率低；三是增加 binlog 存儲。
8. 【參考】Spring 項目中的 @Transactional 事務注解不要濫用。事務會影響數據庫的 QPS，另外使用事務的地方需要考慮各方面的回滾方案，包括緩存回滾、搜索引擎回滾、消息補償、統計修正等。

五、總結

設計數據庫時請記住：清晰的規范和一致的實踐是確保數據庫長期穩定運行的關鍵。

阿里巴巴的 MySQL 數據庫設計規范提供了一系列基礎規則和推薦做法，這些規范將幫助維持數據一致性，保障性能，同時也方便未來的擴展和維護。