简介：MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。一下从四个方面介绍MySQL字段、设计、索引、SQL及基础规范(军规)：
一、基础规范：
（1）禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”，数据库擅长存储与索引。
（2）必须使用InnoDB存储引擎
解读：InnoDB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。
（3）必须使用UTF8字符集，数据表、数据字段必须加入中文注释
解读：UTF8为万国码，无需转码，无乱码风险，节省空间，中文注释便于后期运维。
（4）单表记录控制在1000w，单表字段数控制在30以内
解读：减少单表的查询耗时和降低业务复杂度。
（5）必须使用自增列作为主键，不许使用不用外键
解读：主键建立聚簇索引，外键会导致表与表之间耦合，update与delete操作都会涉及相关联的表，十分影响sql 的性能，甚至会造成死锁。。
（6）库名、表名、字段名：小写，下划线风格，不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼音英文混用
解读：方便运维及查询，见名知意。
（7）不在数据库中存储图片、文件等大数据。
解读：图片、文件更适合于GFS分布式文件系统，数据库里存放超链接即可。
（8）对事务一致性要求不高的业务，如日志表等，优先选择存入MongoDB。
解读：其自身支持的sharding分片功能，增强了横向扩展的能力，开发不用过多调整业务代码。
二、常用字段设计必须遵守：
（1）必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
解读：
a）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
b）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
c）null值需要更多的存储空，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
d）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。
（2）禁止使用TEXT、BLOB类型
解读：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
（3）禁止使用小数存储货币
解读：使用整数吧，小数容易导致钱对不上
（4）必须使用varchar(20)存储手机号
解读：
a）涉及到区号或者国家代号，可能出现+-()
b）手机号会去做数学运算么？
c）varchar可以支持模糊查询，例如：like“138%”
（5）禁止使用ENUM，可使用TINYINT代替
解读：
a）增加新的ENUM值要做DDL操作
b）ENUM的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串？
三、索引设计规范：
（1）单表索引建议控制在5个以内
（2）单索引字段数不允许超过5个
解读：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了
（3）禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
解读：
a）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
b）“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似
（4）建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
解读：能够更加有效的过滤数据
（5）不在索引做列运算
解读：bad case： select id where age +1 = 10;
四、SQL使用规范：
（1）禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
解读：
a）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
b）不能有效的利用覆盖索引
c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（2）禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性
解读：容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（3）禁止使用属性隐式转换
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描，而不能命中phone索引，猜猜为什么？
（4）禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描
正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')
（5）禁止负向查询，以及%开头的模糊查询
解读：
a）负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
b）%开头的模糊查询，会导致全表扫描
（6）禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
解读：会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能
（7）相同字段禁止使用OR条件，必须改为IN查询
解读：旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢？
（8）应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理
（9）拒绝大SQL，拆分成小SQL。
（10）禁止使用order by rand()
（11）OR改写为UNION
mysql的索引合并很弱智
select id from t where phone = ’159′ or name = ‘john’; => select id from t where phone=’159′ union select id from t where name=’jonh’
（12）limit高效分页
limit越大，效率越低
select id from t limit 10000, 10; => select id from t where id > 10000 limit 10;
（13）使用union all替代union
解读：union有去重开销
（14）IP使用int(10)做存储
解读：IP转数字函数inet_aton()、数字转IP函数inet_ntoa()，例如：select inet_aton('255.255.255.255');select inet_ntoa(4294967295);如果IP获取不到可以直接存0代表。
（15）用好数值类型
解读：tinyint(1Byte)、smallint(2Byte)、mediumint(3Byte)、int(4Byte)、bigint(8Byte)，bad case：int(1)/int(11)
