1 命名规范
1、【强制】库名、表名、字段名必须使用小写字母并采用下划线分割，禁止拼音英文混用；（禁用-，-相当于运算符）
2、【建议】库名、表名、字段名在满足业务需求的条件下使用最小长度；
如information --> info；address --> addr等
3、【强制】库名、表名、字段名禁止使用MySQL保留关键字，如from,table等
4、【强制】临时库、临时表名必须以tmp为前缀并以日期为后缀，例如tmp_user_20201231;
5、【强制】备份库、备份表名必须以bak为前缀并以日期为后缀，例如bak_user_20201231;
6、【强制】非唯一索引命名idx_字段1_字段名2，唯一索引uniq_字段名1_字段名2；
2 基本规范
1、【强制】使用INNODB存储引擎
支持事务、行级锁、并发性能更好、CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高；
2、【强制】使用UTF8或UTF8MB4字符集;
万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间；
3、【强制】表、字段必须有comments（中文注释）;
中文注释信息必须保证完整、明确和准确；表和字段含义发生变更时，comments（中文注释）必须做同步修改；
4、【强制】不在数据库中存储图片、文件等大数据；
系统对数据库的读/写速度 < 系统对文件的直接处理速度
数据库对大数据字段的处理，效率不高
5、【强制】禁止在线上做数据库压力测试；
6、【强制】禁止使用存储过程、视图、触发器、Event;
跨库查询，视图等可以考虑用宽表查询
3 库表设计规范
1、【强制】表必须有主键，例如自增主键，使用int或bigint，具体看预估业务量；
主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用；
主键要选择较短的数据类型， Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率；
无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住；
2、【建议】单表字段数目建议不要过多，建议不要超过64
单表字段数太多会使得MySQL处理InnoDB返回数据之间的映射成本太高。
3、【强制】禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
外键用来保护参照完整性，可在业务端实现，对父表和子表的操作会相互影响，降低可用性，甚至会造成死锁。
4.【建议】所有表要有如下系统字段，且按照如下顺序
Name |
Code |
DataType |
Length |
Not Null |
Default |
主键 |
id |
Bigint或int |
是 |
（表中的第一个字段） |
|
…… |
是 |
其他业务字段 |
|||
删除标识 |
is_delete |
Tinyint |
1 |
是 |
0（未删除） |
创建时间 |
create_time |
DateTime |
是 |
记录创建时间 |
|
更新时间 |
update_time |
DateTime |
是 |
记录更新时间 |
|
创建人 |
create_user |
Varchar（50） |
50 |
是 |
|
更新人 |
update_user |
Varchar（50） |
50 |
是 |
|
时间戳 |
ts |
timestamp |
是 |
当前时间：数据库自动维护 |
4 索引设计规范
索引是一把双刃剑，它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间
1、【建议】单张表中索引数量不超过5个（不包括主键）
索引不是越多越好，按实际需要进行创建，每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能；
2、【建议】单个索引中的字段数不超过5个
对字符串使用前缀索引，前缀索引长度不超过10个字符；如果有一个CHAR(200)列，如果在前10个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。对前10个字符进行索引能够节省大量索引空间，也可能会使查询更快；
3、【强制】创建复合索引时, 必须把区分度高的字段放在前面
4、【建议】不建议在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引，特殊场景除外，例如只有0和1，1只占非常小的部分，只会去查询1的情况。
5、【强制】避免冗余或重复索引
合理创建联合索引（避免冗余），index(a、b、c)相当于index(a)、index(a、b)、index(a、b、c)；
5 字段设计规范
1、【建议】不建议使用TEXT、BLOB类型
会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能；如果实在有某个字段过长需要使用 TEXT、BLOB 类型，则建议独立出来一张表，用主键来对应，避免影响原表的查询效率。
2、【强制】用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数
浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下，浮点数能够表示更大的数据范围；浮点数的缺点是会引起精度问题
3、【强制】字段必须定义合适的数据类型
只存储数字的字段定义成数字类型，只存储字符的字段定义成字符类型, 定长的字符定义成char ，尽可能用存储空间小的类型，只存储日期的字段定义成日期类型，以减少使用过程中的数据类型转换
4、【强制】禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替
增加新的ENUM值要做DDL操作
5、【建议】字段长度尽量按实际需要进行分配，不要随意分配一个很大的容量
VARCHAR(N)，N表示的是字符数不是字节数，比如VARCHAR(255)，可以最大可存储255个汉字，需要根据实际的宽度来选择N；
VARCHAR(N)，N尽可能小，因为MySQL一个表中所有的VARCHAR字段最大长度是65535个字节，进行排序和创建临时表一类的内存操作时，会使用N的长度申请内存；
6、【建议】如果可能的话所有字段均定义为not null且提供默认值
null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化;
null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多;
null值需要更多的存储空间，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识;
对null 的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’shenjian’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录;
7、【建议】建议使用TIMESTAMP存储时间. 因为TIMESTAMP使用4字节，DATETIME使用8个字节,同时TIMESTAMP具有自动赋值以及自动更新的特性，具体看业务需求。
6 SQL设计规范
1、【建议】使用预编译语句prepared statement（针对jdbc及mybatis）
只传参数，比传递SQL语句更高效，一次解析，多次使用，降低SQL注入概率；
2、【强制】禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
无法使用索引导致全表扫描；
3、【强制】避免隐式转换（查询条件左右两侧类型不匹配）
会导致索引失效而全表扫描，如userid为int类型，
select userid from table where userid='1234';相当于隐式地使用了函数将int类型转换为字符串。
4、【强制】禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES (xxx)，必须显示指定插入的列属性，否则容易在增加或者删除字段后出现程序bug。
5、【强制】禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗，不能有效的利用覆盖索引，减少表结构变更带来的影响；
6、【建议】避免使用大表的join, 大表使用子查询
MySQL最擅长的是单表的主键/二级索引查询，大表join会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能；
7、【建议】拒绝大SQL，拆分成小SQL
充分利用多核CPU；
8、【建议】考虑使用limit N，少用limit M, N，特别是大表或M比较大的时候
9、【建议】减少或避免排序，尽量利用索引本身的有序 ，例如where条件中无id时order by id优化器会选择主键索引，但是 where 条件里又没有主键条件，导致全表扫描。
10、【建议】使用union all而不是union
尽量使用UNION ALL，减少使用UNION，因为UNION ALL不去重，而少了排序操作，速度相对比UNION要快，如果没有去重的需求，优先使用UNION ALL；
11、【强制】避免使用全表扫描，配置表和小表（数据总量小于1万条）例外。如果数据量比较小，或认为不会超过10000条数据，可以加上LIMIT限制；
12、【强制】同表的增删字段、索引合并一条DDL语句执行，提高执行效率，减少与数据库的交互。
7 行为规范
1、【强制】大数据量导入、导出数据必须提前通知DBA协助观察(以100w行作为参考基准，具体和表字段数量相关)；
2、【强制】大数据量更新数据，如update、delete操作，需要DBA进行审查，并在执行过程中观察服务负载等各种状况；
3、【强制】禁止有super权限的应用程序账号存在；
4、【强制】促销活动或上线新功能必须提前一周通知DBA进行流量评估；
5、【强制】数据库数据丢失，第一时间联系DBA进行恢复；
6、【强制】不在MySQL数据库中存放业务逻辑；
7、【强制】对特别重要的库表，提前与DBA沟通确定维护和备份优先级；
8、【强制】不在业务高峰期批量更新、查询数据库；