MySQL准入规范有哪些

这篇文章给大家介绍MySQL准入规范有哪些，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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一、数据库设计

1、表结构设计

 -表中的自增列（auto_increment属性）推荐使用bigint类型
  -首选使用非空的唯一键， 其次选择自增列或发号器
    不使用更新频繁的列，尽量不选择字符串列，不使用UUID MD5 HASH
  -业务中选择性很少的状态status、类型type等字段推荐使用tinytint或者smallint类型
  -业务中IP地址字段推荐使用int类型
  -业务活跃的大表中必须有行数据的创建时间字段create_time和最后更新时间字段update_time
  -表中所有字段必须都是NOT NULL属性，业务可以根据需要定义DEFAULT值
  -用decimal存储精确浮点数(不要用浮点类型)
  -不推荐使用enum，set，blob，text等类型，对于大表必须将text、blob等类型字段拆分或者独立建表

2、索引设计

 -避免冗余索引 ：避免将同一个字段都建立索引，索引的建立需要根据访问的SQL语句来评估
  -一次查询，一个表只能用到一个索引，不要对每个查询条件的字段都单独建立索引
  -单张表索引数量不超过7，单个索引字段数不超过5  
  -不在null列上加索引
  -不在低基数列上建立索引，例如“性别” 
  -复合索引字段排序，区分度最大的字段放在前面
  -核心SQL优先考虑覆盖索引
  -对字符串使用前缀索引
  -前缀长度不超过8个字符 ，必须是最左前缀

3、字符集及校验集

 -数据库和表的字符集必须一致，且所有表的字符集必须一致，只能是utf8；数据库中所有表采用统一的校验集
  -主、从数据库的字符集必须一致
  -前端程序字符集或者环境变量中的字符集，与数据库、表的字符集必须一致

4、其他要求

 -不推荐使用外键，临时表，视图，自定义函数，存储过程以及触发器
  -SSD硬盘上，单表数据行数不能超过5000万或者存储空间不得大于30GB
  -SAS硬盘上，单表数据行数不能超过2000万或者存储空间不得大于15GB
  -上线前DBA必须根据1年内的业务访问量和数据增长量，给出库、表的扩展方案

二、SQL编写

1、select

 -SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成“select *”
  -SELECT语句禁止使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内

2、DML

 -INSERT语句必须指定具体的字段名称，不要写成INSERT VALUES(……)形式 
  -SQL语句在程序中传入的参数值类型必须与字段在数据库中的类型相同

3、多表联合查询

 -多表连接查询推荐使用别名，且SELECT列表中要用别名引用字段，数据库.表格式，如“select a.cid  from iknow_qb. tblreply a where …”
  -生产系统中，单个查询中不推荐将3张表以上（包括3张表）做连接
  -生产系统中，强烈不推荐使用外关联，包括左外关联，右外关联和全外关联
  -在多表连接的查询中，驱动表须要选择结果集较小的表
  -禁止写成多层子查询嵌套的SQL语句，推荐改写成表顺序连接的格式
  -尽量不要在INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句中进行多表连接操作

4、事务

 -事务中INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句操作的行数控制在2000，以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在2000
  -批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep，具体值由DBA给出，并且程序必须有中断处理能力
  -对于有auto_increment属性字段的表的插入操作，并发需要控制在200/s以内
  -SQL级别/事务级别/主从数据库中的表存储引擎类型要一致，存储引擎混合使用会导致主从数据不一致或主从同步中断
  -对于同步延迟不敏感的只读查询，必须放到从库上执行；对于同步延迟敏感的只读查询，可以放到主库上执行
  -前端程序中尽量不要使用set语句，包括set names、set sql_mode和set isolation_level等

5、表扫描方式：

 -SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE要有WHERE子句，且WHERE子句的条件必需使用索引查找
  -生产数据库中强烈不推荐大表上发生全表扫描，但对于5000行以下的静态表可以全表扫描
  -业务中大表全表扫描和全表导出（dump）推荐放在备份库或者线下读库中进行
  -WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找(如like '%aj%')，必须有其他查询条件
  -WHERE子句中的索引列或组合索引前导列上不能使用函数

6、排序和分组

 -有distinct、order by和group by子句的查询，中间结果集限制10000行以内
  -对于大结果集（中间结果集超过10000行）的排序、分组放到程序端实现

7、其他要求

 -单个SQL语句的大小限制在5MB以内
  -生产数据库中SQL语句的中间结果集和最终结果集必须限制在5MB以内
  -生产数据库中SQL语句禁止使用提示，如force index，ignore index，straight_join，sql_no_cache等
  -禁止使用全文检索功能
  -禁止使用事件（EVENT）功能
  -程序中不要使用或操作mysql库和test库，禁止创建test或以test开头的库
  -禁止在mysql中使用用户自定义变量
  -线上数据库中不要进行业务的实时统计或者汇总等计算操作，可导出后利用其它工具或者在线下备份库中完成
  -减少与数据库的交互次数 
        INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 
        REPLACE  INTO、INSERT IGNORE 、INSERT INTO VALUES(),(),()
        UPDATE … WHERE ID IN(A,B,C,…)
  -不使用负向查询，例如 not in，!= ，not like
  -不在索引列进行数学运算和函数运算 
  -不使用%前导的查询，例如like “%abc”
  -避免大表数据类型间的隐式转换(这个经常出性能问题)会导致索引失效，例如数字转字符串

三、MySQL相关特点介绍

1、MySQL对SQL的处理特点

 -SQL请求处理只能使用一个核
  -没有SQL编译缓存,SQL存储过程都是硬解析
  -索引上不支持运算对比
  -大多情况下一个Query只能使用一个索引
  -不支持Hash jion(MariaDB目前支持)
  -基于线程的对外服务模型(连接数太高,性能下降严重)
  -子查询支持较差，外层查询一般走不了索引

2、MySQL支持的存储大小

 -单个表空间64T, 每个表只有一个表空间,也就是每个单表最大64T
  -Innodb Logfile 加起来不能超过512G
  -每行大小限制65535 byte 
  -每个表最多1027个字段
  -每个表最多64个普通索引

3、MySQL生产参考指标

 -单实例最好不要超过1T, 周边LOG除外,最大不建议超过5T
  -一般的OLTP单表建议最大不要超过10G 
  -通常在有buffer命中的情况下:
        Select 可以达到3-6W/S
        Insert 在聚集索引连续的情况可以到2w-3W/S
        在聚集索引不连续的情况下有可能也就是200-300/S
        UPDATE数据在内存的情况下可以达到3K/S
        DELETE数据在内存的情况下可以达到1k/s,有可能更少
  -数据库的瓶颈： IO能力 ,想办法用顺序IO,减少随机IO

四、建表审核

建库或者建表，需要提前找DBA评估建表语句，并填写表及SQL审核模板：

SQL审核模板.doc

五、容量评估

1、容量评估概述
        所有的数据库上线：新建集群、新建数据库、新建表，都需要提前进行容量评估，防止后续因容量问题而又对已上线的业务进行调整、扩容、迁移等操作，从而对线上业务造成影响。容量包括：访问量(读写)、数据及增长量、磁盘空间容量. 

2、表容量
        表容量主要从表的 记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一般对于OLTP的表，建议单表不要超过2000W行数据量，总大小15G以内。访问量：单表读写量在1600/s以内。
        对于单表数据量上百万的表，每行记录长度不要过长，不要和text、blob等字段类型放在同一个表中。(MySQL数据页大小为16K，每行记录越长，每个数据页存储的记录数就越少，因此在对数据进行检索时，会产生更多的IO) 

3、实例容量
        MySQL是基于线程的服务模型，因此在一些并发较高的场景下，单实例并不能充分利用服务器的CPU资源，吞吐量反而会卡在mysql层，特别是对于mysql5.5版本。在mysql 5.6版本中 做了很大优化，而且percona 版本有thread pool ，可以充分应对高并发场景下CPU上下文切换消耗过高的问题。
        单实例QPS吞吐量一般控制在20000/s以内，写入量还需考虑从库延迟问题，对于mysql5.6版本可以考虑进行分库后再分表，充分利用5.6版本基于库级别的多线程复制，从而提高写入的吞吐量。 

4、磁盘空间
        服务器一般会承载多个数据库实例，因此在各个实例上线前，需要对各个实例进行 数据量的评估，以及1-2年内 主要的几个大表的增长量情况，对数据量的评估，尽量精确到每个字段。对于增长量不是特别快的业务(半年就翻倍的情况)，建议1-2年的数据量，最终占磁盘使用率的70%以内。同时，对于一些数据增长较快，可以考虑使用大的慢盘进行数据归档。 

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