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MySQL开发的三十六条军规

2022-06-17 14:16:12   0  举报

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AI智能生成

MySQL开发的三十六条军规

数据库

开发

Java

MySQL

规范

作者其他创作

大纲/内容

背景

•来自一线的实战经验 •每一军规背后都是血淋淋教训 •丌要华丽，叧要实用 •若有一条让你有所受益，慰矣 •主要针对数据库开发人员

总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性； 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。

一.核心军规(5)

尽量别在数据库做运算

•别让脚趾头想事情 •那是脑瓜子的职责

让数据库多做她擅长的事

尽量别在数据库做运算 复杂运算移到程序端CPU 尽可能简单应用MySQL

实例: md5() / Order by Rand()

控制单表数据量

一年内的单表数据量预估

纯INT不超1000W 含CHAR不超500W

合理分表不超载

USERID DATE AREA

建议单库不超过300-400个表

保持表身段苗条

表字段数少而精

√ IO高效  √全表遍历  √表修复快 √提高并发 √alter table快

单表多少字段合适？

单表1G体积 500W行评估

顺序读1G文件需N秒 单行不超过200Byte 单表不超50个纯INT字段 单表不超20个CHAR(10)字段

单表字段数上限控制在20~50个

平衡范式不冗余

平衡是门艺术 严格遵循三大范式？ 效率优先、提升性能 没有绝对的对与错 适当时牺牲范式、加入冗余 但会增加代码复杂度

拒绝3B

数据库并发像城市交通 非线性增长

拒绝3B 大SQL (BIG SQL) 大事务 (BIG Transaction) 大批量 (BIG Batch)

二.字段类军规(6) 

用好数值字段类型

三类数值类型：

TINYINT(1Byte) SMALLINT(2B) MEDIUMINT(3B) INT(4B)、BIGINT(8B)

FLOAT(4B)、DOUBLE(8B)

DECIMAL(M,D)

BAD CASE：

INT(1) VS INT(11)

BIGINT AUTO_INCREMENT

DECIMAL(18,0)

将字符转化为数字

数字型VS字符串型索引

更高效 查询更快 占用空间更小

实例：用无符号INT存储IP，而非CHAR(15)

INT UNSIGNED INET_ATON() INET_NTOA()

优先使用ENUM或SET

优先使用ENUM或SET 字符串 可能值已知且有限

存储

ENUM占用1字节，转为数值运算 SET视节点定，最多占用8字节 比较时需要加‘ 单引号(即使是数值)

实例

`sex` enum('F','M') COMMENT '性别' `c1` enum('0','1','2','3') COMMENT '职介审核'

避免使用NULL字段

很难进行查询优化 NULL列加索引，需要额外空间 含NULL复合索引无效

实例

<strike>`a` char(32) DEFAULT NULL `b` int(10) NOT NULL</strike> `c` int(10) NOT NULL DEFAULT 0

少用并拆分TEXT/BLOB

TEXT类型处理性能远低于VARCHAR 强制生成硬盘临时表 浪费更多空间 VARCHAR(65535)==>64K (注意UTF-8)

•尽量不用TEXT/BLOB数据类型

•若必须使用，则拆分到单独的表

实例：

CREATE TABLE t1 ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, data text NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB;

不在数据库里存图片

子主题

三.索引类军规(5) 

谨慎合理添加索引

 改善查询  减慢更新  索引不是越多越好

•能不加的索引尽量不加

综合评估数据密度和数据分布 最好不超过字段数20%

•结合核心SQL优先考虑覆盖索引

•实例

不要给“性别”列创建索引

字符字段必须建前缀索引

区分度 单字母区分度：26 4字母区分度：26*26*26*26=456,976 5字母区分度： 26*26*26*26*26=11,881,376 6字母区分度： 26*26*26*26*26*26=308,915,776

字符字段必须建前缀索引

`pinyin` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '小区拼音', KEY `idx_pinyin` (`pinyin`(8)), ) ENGINE=InnoDB

不在索引列做运算

不在索引列进行数学运算或函数运算 无法使用索引 导致全表扫描

实例

<strike>BAD:select * from table WHERE to_days(current_date) – to_days(date_col) <= 10</strike> GOOD: select * from table WHERE date_col >= DATE_SUB('2011-10-22',INTERVAL 10 DAY);

自增列或全局ID做INNODB主键

• 对主键建立聚簇索引 • 二级索引存储主键值 • 主键不应更新修改 • 按自增顺序插入值 • 忌用字符串做主键 • 聚簇索引分裂 • 推荐用独立于业务的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主键 • 若不指定主键，InnoDB会用唯一且非空值索引代替

尽量不用外键

•线上OLTP系统（线下系统另论）

外键可节省开发量 有额外开销 逐行操作 可‘到达’其它表，意味着锁 高并发时容易死锁

•由程序保证约束

四.SQL类军规(15)

SQL语句尽可能简单

大SQL VS 多个简单SQL

传统设计思想 BUT MySQL NOT 一条SQL叧能在一个CPU运算 5000+ QPS的高幵发中，1秒大SQL意味着？ 可能一条大SQL就把整个数据库堵死

拒绝大SQL，拆解成多条简单SQL

<div>简单SQL缓存命中率更高</div><div>减少锁表时间，特别是MyISAM</div><div>用上多CPU</div>

保持事务(连接)短小

保持事务/DB连接短小精悍

事务/连接使用原则：即开即用，用完即关 不事务无关操作放到事务外面, 减少锁资源的占用 不破坏一致性前提下，使用多个短事务代替长事务

举例

发贴时的图片上传等待 大量的sleep连接

尽可能避免使用SP存储过程/TRIG触发器/FUNC函数

线上OLTP系统（线下库另论）

尽可能少用存储过程 尽可能少用触发器 减用使用MySQL函数对结果进行处理

由客户端程序负责

尽量不用 SELECT *

用SELECT * 时

•更多消耗CPU、内存、IO、网络带宽 •先向数据库请求所有列，然后丢掉不需要列？

尽量不用SELECT * ，只取需要数据列

•更安全的设计：减少表变化带来的影响 •为使用covering index提供可能性 •Select/JOIN减少硬盘临时表生成，特别是有TEXT/BLOB时

实例 

【错误】SELECT * FROM tag WHERE id = 999184 

【改正后】SELECT keyword FROM tag WHERE id = 999184

改写OR

改写OR为IN()

同一字段，将or改写为in()

•OR效率：O(n) •IN 效率：O(Log n) •当n很大时，OR会慢很多

注意控制IN的个数，建议n小于200

实例

【错误】Select * from opp WHERE phone=‘12347856' or phone=‘42242233' 

【修改后】 Select * from opp WHERE phone in ('12347856' , '42242233')

改写OR为UNION

不同字段，将or改为union

•减少对不同字段进行 "or" 查询 •Merge index往往很弱智 •如果有足够信心：set global optimizer_switch='index_merge=off';

实例

【错误】Select * from opp WHERE phone='010-88886666' or cellPhone='13800138000';

【优化后】 Select * from opp WHERE phone='010-88886666' union Select * from opp WHERE cellPhone='13800138000';

避免负向查询和% 前缀模糊查询

避免负向查询

NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等

避免 % 前缀模糊查询

B+ Tree 使用不了索引 导致全表扫描

实例

MySQL> select * from post WHERE title like ‘北京%' ;  298 rows in set (0.01 sec)  MySQL> select * from post WHERE title like '%北京%' ;  572 rows in set (3.27 sec)

减少COUNT(*)

COUNT(*)的几个例子

几个有趣的例子

COUNT(COL) VS COUNT(*) COUNT(*) VS COUNT(1) COUNT(1) VS COUNT(0) VS COUNT(100)

子主题

示例

子主题

结论

COUNT(*)=count(1) COUNT(0)=count(1) COUNT(1)=count(100) COUNT(*) !=count(col) WHY?

MyISAM VS INNODB

不带 WHERE COUNT() 带 WHERE COUNT()

COUNT(*)的资源开销大，尽量<strike>不用</strike>少用

计数统计

实时统计：用memcache，双向更新，凌晨跑基准 非实时统计：尽量用单独统计表，定期重算

LIMIT高效分页

传统分页

Select * from table limit 10000,10;

LIMIT原理

Limit 10000,10 偏移量越大，则越慢

反页方式

推荐分页

select * from table WHERE id>=23423 limit 11;  #10+1 (每页10条) select * from table WHERE id>=23434 limit 11;

分页方式二

Select * from table WHERE id >= ( select id from table limit 10000,1 ) limit 10;

分页方式三

SELECT * FROM table INNER JOIN (SELECT id FROM table LIMIT 10000,10) USING (id) ;

分页方式四

程序取ID：select id from table limit 10000,10; Select * from table WHERE id in (123,456…) ;

•可能需按场景分析并重组索引

实例

MySQL> select sql_no_cache * from post limit 10,10; 10 row in set (0.01 sec)  MySQL> select sql_no_cache * from post limit 20000,10; 10 row in set (0.13 sec)  MySQL> select sql_no_cache * from post limit 80000,10; 10 rows in set (0.58 sec)  MySQL> select sql_no_cache id from post limit 80000,10; 10 rows in set (0.02 sec)  MySQL> select sql_no_cache * from post WHERE id>=323423 limit 10; 10 rows in set (0.01 sec)  MySQL> select * from post WHERE id >= ( select sql_no_cache id from post limit 80000,1 ) limit 10 ; 10 rows in set (0.02 sec)

用UNION ALL 而非 UNION

若无需对结果进行去重，则用UNION ALL UNION有去重开销

实例

MySQL> SELECT * FROM detail20091128 UNION ALL  SELECT * FROM detail20110427 UNION ALL  SELECT * FROM detail20110426 UNION ALL  SELECT * FROM detail20110425 UNION ALL  SELECT * FROM detail20110424 UNION ALL  SELECT * FROM detail20110423;

分解联接保证高并发

高并发DB不建议进行两个表以上的JOIN

适当分解联接保证高幵发

可缓存大量早期数据 使用了多个MyISAM表 对大表的小ID IN() 联接引用同一个表多次

实例： 

MySQL> Select * from tag JOIN tag_post on tag_post.tag_id=tag.id JOIN post on tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag=‘二手玩具’;   MySQL> Select * from tag WHERE tag=‘二手玩具’;  MySQL> Select * from tag_post WHERE tag_id=1321;  MySQL> Select * from post WHERE post.id in (123,456,314,141)

GROUP BY 去除排序

GROUP BY 实现 分组 自劢排序 •无需排序：Order by NULL •特定排序：Group by DESC/ASC

实例 

MySQL> select phone,count(*) from post group by phone limit 1 ; 1 row in set (2.19 sec)  MySQL> select phone,count(*) from post group by phone order by null limit 1; 1 row in set (2.02 sec)

同数据类型的列值比较

原则

数字对数字，字符对字符

数值列不字符类型比较

同时转换为双精度 进行比对

字符列不数值类型比较

字符列整列转数值 不会使用索引查询

实例

字符列不数值类型比较  字段：`remark` varchar(50) NOT NULL COMMENT '备注,默认为空',  MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM gift WHERE `deal_id` = 640 AND remark=115127;  1 row in set (0.14 sec)  MySQL>SELECT `id`, `gift_code` FROM pool_gift WHERE `deal_id` = 640 AND remark='115127';  1 row in set (0.005 sec)

Load data 导数据

批量数据快导入

 成批装载比单行装载更快，不需要每次刷新缓存  无索引时装载比索引装载更快  Insert values ,values，values 减少索引刷新  Load data比insert快约20倍

尽量不用 INSERT ... SELECT

延迟 同步出错

打散大批量更新

大批量更新凌晨操作，避开高峰

凌晨丌限制 白天上限默认为100条/秒（特殊再议）

实例：

update post set tag=1 WHERE id in (1,2,3);  sleep 0.01;  update post set tag=1 WHERE id in (4,5,6);  sleep 0.01; ……

Know Every SQL

MySQLsla EXPLAIN SHOW PROFILE Show Slow Log Show Processlist SHOW QUERY_RESPONSE_TIME(Percona) MySQLdumpslow

五.约定类军规(5)

隔离线上线下

构建数据库的生态环境

•开发无线上库操作权限

开发不能上生产操作

原则：线上连线上，线下连线下

实时数据用real库 模拟环境用sim库 测试用qa库 开发用dev库

案例：

子主题

禁止未经DBA确认的子查询

MySQL子查询 大部分情况优化较差 特别WHERE中使用IN id的子查询 一般可用JOIN改写

实例: 

MySQL> select * from table1 where id in (select id from table2);  MySQL> insert into table1 (select * from table2); //可能导致复制异常

永远不在程序端显式加锁

永远不在程序端对数据库显式加锁

•外部锁对数据库不可控 •高并发时是灾难 •极难调试和排查

并发扣款等一致性问题

•采用事务 •相对值修改 •Commit前二次较验冲突

统一字符集为UTF8

字符集：

MySQL 4.1 以前叧有latin1 为多语言支持增加多字符集 也带来了N多问题 保持简单

统一字符集：UTF8

校对规则：utf8_general_ci

乱码：SET NAMES UTF8

统一命名规范

•库表等名称统一用小写 Linux VS Windows MySQL库表大小写敏感 字段名的大小写丌敏感

索引命名默认为“idx_字段名”

库名用缩写，尽量在2~7个字母

DataSharing ==> ds

注意避免用保留字命名

举例: Select * from return;  Select * from `return`;

保留字一览表

ADD ALL ALTER GOTO GRANT GROUP PURGE RAID0 RANGE ANALYZE AND AS HAVING HIGH_PRIORITY HOUR_MICROSECOND READ READS REAL ASC ASENSITIVE BEFORE HOUR_MINUTE HOUR_SECOND IF REFERENCES REGEXP RELEASE BETWEEN BIGINT BINARY IGNORE IN INDEX RENAME REPEAT REPLACE BLOB BOTH BY INFILE INNER INOUT REQUIRE RESTRICT RETURN CALL CASCADE CASE INSENSITIVE INSERT INT REVOKE RIGHT RLIKE CHANGE CHAR CHARACTER INT1 INT2 INT3 SCHEMA SCHEMAS SECOND_MICROSECOND CHECK COLLATE COLUMN INT4 INT8 INTEGER SELECT SENSITIVE SEPARATOR CONDITION CONNECTION CONSTRAINT INTERVAL INTO IS SET SHOW SMALLINT CONTINUE CONVERT CREATE ITERATE JOIN KEY SPATIAL SPECIFIC SQL CROSS CURRENT_DATE CURRENT_TIME KEYS KILL LABEL SQLEXCEPTION SQLSTATE SQLWARNING CURRENT_TIMESTAMP CURRENT_USER CURSOR LEADING LEAVE LEFT SQL_BIG_RESULT SQL_CALC_FOUND_ROWS SQL_SMALL_RESULT DATABASE DATABASES DAY_HOUR LIKE LIMIT LINEAR SSL STARTING STRAIGHT_JOIN DAY_MICROSECOND DAY_MINUTE DAY_SECOND LINES LOAD LOCALTIME TABLE TERMINATED THEN DEC DECIMAL DECLARE LOCALTIMESTAMP LOCK LONG TINYBLOB TINYINT TINYTEXT DEFAULT DELAYED DELETE LONGBLOB LONGTEXT LOOP TO TRAILING TRIGGER DESC DESCRIBE DETERMINISTIC LOW_PRIORITY MATCH MEDIUMBLOB TRUE UNDO UNION DISTINCT DISTINCTROW DIV MEDIUMINT MEDIUMTEXT MIDDLEINT UNIQUE UNLOCK UNSIGNED DOUBLE DROP DUAL MINUTE_MICROSECOND MINUTE_SECOND MOD UPDATE USAGE USE EACH ELSE ELSEIF MODIFIES NATURAL NOT USING UTC_DATE UTC_TIME ENCLOSED ESCAPED EXISTS NO_WRITE_TO_BINLOG NULL NUMERIC UTC_TIMESTAMP VALUES VARBINARY EXIT EXPLAIN FALSE ON OPTIMIZE OPTION VARCHAR VARCHARACTER VARYING FETCH FLOAT FLOAT4 OPTIONALLY OR ORDER WHEN WHERE WHILE FLOAT8 FOR FORCE OUT OUTER OUTFILE WITH WRITE X509 FOREIGN FROM FULLTEXT PRECISION PRIMARY PROCEDURE XOR YEAR_MONTH ZEROFILL