一，设计规范
三大范式
第一范式1NF：属性不可分【反例：address可1分为国家，省市，地区】
第二范式2NF：属性完全依赖主键
【反例：订单编号和商品编号位于同一张表中，前者与订单信息强相关，后者与商品信息强相关】【该拆表了】
第三范式3NF：不允许数据冗余【两张表很多属性相同】
命名规范
1，命名规范：小写+下划线，不能使用保留关键字
【MySQL对象名默认规定大小写敏感，且在生产环境中MySQL通常运行在Linux系统下，Linux系统本身也是大小写敏感的。】
【https://dev.mysql.com/doc/mysqld-version-reference/en/keywords-8-0.html
建议在设计数据表之后逐一排查有没有使用关键字。】
字段规范
原则：
- 尽可能选择存储空间最小的字段【栗子：IP转化为整型存储】、
- 非负型数据优先使用无符号存储
1，char VS varchar
? char 定长 浪费空间 查询速度快
? varchar 变长 节省空间 查询速度较慢
? 出于存储空间的考虑，优先选择varchar
2，避免使用text，blob，如果一定要使用，单独出扩展表
? 【MySQL内存临时表不支持text，blob这样的大数据类型，只能使用磁盘临时表完成，并且会导致二次查询】
3，同财务相关的最好使用定点数decimal
4，日期类型选择
- DATETIME：记录年月日时分秒，表示的时间范围最大
- 如果记录的日期要让不同时区的人使用，使用TIMESTAMP
其他规范
1，为什么选择Innodb？【行级锁高并发，支持事务，缓存索引和数据，支持热备】
2，字符集通常选用UTF-8
3，所有表和字段都需要添加注释
4，禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息
5，尽可能把所有列定义为 NOT NULL
二，索引规范
索引的适用情况
- 对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效。
- 对于中到大型的表，索引就非常有效。
添加索引的位置
where子句中的字段
联合索引
联合索引又称为复合索引，指查询中同时包含多个索引。
最左前缀匹配原则：MySQL遵循最左优先，所以在where子句中通常将使用最频繁的索引放在前面
索引使用注意事项
- 单表索引最好不超过5个【索引可以提高查询效率，但是同时会减小插入更新效率】
三，开发规范
禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询
禁止使用 order by rand() 进行随机排序
WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算
拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
- 大 SQL 逻辑上比较复杂，需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL
- MySQL 中，一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算
- SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION
- UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
- UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
用join操作代替子查询
使用join关联的表最好不超过5个
对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or
外键是否需要问题
对于互联网行业，注重高并发，不推荐使用外键。【外键的本质就是将数据一致性交给数据库处理】
对于传统软件行业，对并发量没有那么高，通过使用外键来降低开发成本也是可取的
参考资料
一份非常完整的MySQL规范
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622786252178335118&wfr=spider&for=pc