阿里手册是阿里工程师多年一线经验的结晶，遵循其中的约定与规范，能很大程度的减少某些未知的隐患。

其规约强度由强到弱分为强制、推荐、参考三大类。

本文详细解读了阿里手册的MySQL部分，如果是一些很明确的、不需要过多解释的约定，本文不会解读。

本文分为四部分：

• 建表规约
• 索引规约
• SQL语句
• ORM映射

1 建表规约

【强制】表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint (1 表示是，0 表示否)。
说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
注意：POJO 类中的任何布尔类型的变量，都不要加 is 前缀，所以，需要在<resultMap>设置 从 is_xxx 到 Xxx 的映射关系。数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的 命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。
正例：表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。

解读：从优化角度来讲，应该按字段的用途来定义合适的类型。表达是与否，用长度为1个字节的tinyint足以。

 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只 出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。 
说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、 表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。 
正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name 反例:AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name

解读：Win环境下开发，代码中用的表名是小写，本地数据库用的是大写，那么在win环境下没有问题，但发布到linux环境会有问题。Linux下MySQL安装完后默认：区分表名的大小写，不区分列名的大小写

MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则：

（1）数据库名与表名是严格区分大小写

（2）表的别名是严格区分大小写

（3）列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的

（4）变量名也是严格区分大小写的

【强制】表名不使用复数名词。
说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于 DO 类名也是单数 形式，符合表达习惯。

【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。

【强制】主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明：pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。

【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。
说明：float 和 double 在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不 正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。

解读：float和double都是浮点型，而decimal是定点型。MySQL 浮点型和定点型可以用类型名称后加（M，D）来表示，M表示该值的总共长度，D表示小数点后面的长度。

FLOAT和DOUBLE在不指定精度时，默认会按照实际的精度来显示，而DECIMAL在不指定精度时，默认整数为10，小数为0。所以建议在定义表时，定义（M，D）。

float和double在设置超过定义长度的数值时，会自动四舍五入，decimal会截断，并给出一条警告。

精度损失问题：float和double类型的列，在做sum计算时，会丢失精度，而decimal会精确计算。

【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。 

解读：从优化角度来说，如果一个表的所有字段都是定长的，那么每一条数据也就是定长的，数据库就可以直接计算出下一条数据的偏移量，查询速度会更快。

【强制】varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长 度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。 

解读：MySQL5.0以上版本，varchar最大可以存储65535字节数据（内容开头用1-2个字节存储长度信息，超过255时用两个字节，所以最大65535）。

我们通常编码设置为U8，每个字符最多占3个字节，那么最大长度不能超过21845。

若定义的时候超过上述限制，则varchar字段会被强行转为text类型，并产生warning。

此外，受MYSQL行长度限制影响，MySQL要求一个行的定义长度不能超过65535。若定义的表长度超过这个值，则提示ERROR 1118 (42000): Row size too large。

数据库中定义的varchar(20)指的是20个字符。

关于5000的建议：由于通常定义的U8每个字符占3个字节，那么5000字符需要15000个字节，考虑行最大长度限制和别的列，以及查询性能，推荐5000。

【强制】表必备三字段:id, gmt_create, gmt_modified。 
说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified 的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新。 

【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
正例： alipay_task / force_project / trade_config

【推荐】库名与应用名称尽量一致。 

【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。 

【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：
1） 不是频繁修改的字段。
2） 不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
正例： 商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。

【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
说明： 如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。

解读：超过后对各方面性能影响较大，淘新闻出现过一次表过大引发的故障。

【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。
正例： 人都在150岁之内，用tinyint unsigned存储（取值范围：0-255）。
其中无符号值可以避免误存负数， 且扩大了表示范围

2 索引规约

【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。
说明： 不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的； 另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

解读：墨菲定律：如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。

【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致； 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
说明： 即使双表 join 也要注意表索引、 SQL 性能。

【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
说明： 索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

解读：区分度是指不重复的索引值和数据表的记录总数的比值，范围(0,1]，值越高则查询效率越高。

对于blob,text,varchar的列必须使用前缀索引，MySQL不允许索引这些列的完整长度。

最好选择足够长的前缀保证较高的区分度，也不能太长（节省空间）。

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明： 索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。 order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例： where a=? and b=? order by c; 索引： a_b_c
反例： 索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如： WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b 无法排序。

解读：file_sort即在order by时发生的文件排序，如果排序时没有用到索引，就会产生file_sort。

只有当索引的列顺序和order by子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，才能用索引排序。如果查询需要关联多张表，只有当order by子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引排序。

【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作， 避免回表。
说明： 如果一本书需要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。
正例： 能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果， extra 列会出现： using index。

解读：如果一个索引包含所有需要查询的字段的值，称之为“覆盖索引”。

由于覆盖索引必须要存储索引列的值，哈希索引、空间索引和全文索引都不存储列的值，MySQL只有B-Tree索引可以做覆盖索引。如：对id,name,title三个字段建立索引，在索引中会存储这三个列的值，如果查询：select id,name,title from table where id < 10; 通过explain会看到extra为using index。

如果查询select * from table where id < 10;就不会使用覆盖索引，因为索引中没有包含所有的列值。

【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明： MySQL 的limit查询并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。

解读：案例

select count(*) from user_game_info; // 共有956176条数据

select * from user_game_info a limit 900000, 20; // 此查询耗时0.547S

select t1.* from user_game_info t1, (select id from user_game_info limit 900000, 20) t2 where t1.id = t2.id; // 优化后耗时0.178S

【推荐】 SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别， 要求是 ref 级别， 如果可以是 consts最好。
说明：
1） consts 单表中最多只有一个匹配行（ 主键或者唯一索引） ，在优化阶段即可读取到数据。
2） ref 指的是使用普通的索引（ normal index） 。
3） range 对索引进行范围检索。
反例： explain 表的结果， type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级别比较 range 还低，与全表扫描是小巫见大巫。

解读：这里说的是explain中的type字段（连接类型）。

常见的几种类型有：all、index、range、ref、eq_ref、const，从左到右效率依次增强。

1）All:全表扫描

2）Index:先扫描全部索引，再回表获取数据，性能不比all强

3）Range:有范围的索引扫描，between/and/>/</in/or可触发

4）Ref:查找条件列使用了索引而且不为主键和unique

5）Eq_ref:优化器已知查询结果只有一个，在使用了主键或唯一索引的情况下触发

6）Const:将主键放到where后面做等值查询，例如：select * from user_game_info where id = 100;

【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
正例： 如果 where a=? and b=? ， 如果 a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a索引即可。
说明： 存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如： where c>? andd=? 那么即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列， 即索引 idx_d_c。

【推荐】 防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。 

解读：例如，给上文提到的tb_user_account表的username(varchar)字段加索引，由于字段是varchar类型的，所以上图中的查询类型匹配，命中索引，下图是用int类型匹配的，无法命中索引。

隐式转换规则：

1）两个参数至少有一个是 NULL 时，比较的结果也是 NULL，例外是使用 <=> 对两个 NULL 做比较时会返回 1，这两种情况都不需要做类型转换

2）两个参数都是字符串，会按照字符串来比较，不做类型转换

3）两个参数都是整数，按照整数来比较，不做类型转换

4）十六进制的值和非数字做比较时，会被当做二进制串

5）有一个参数是 TIMESTAMP 或 DATETIME，并且另外一个参数是常量，常量会被转换为 timestamp

6）有一个参数是 decimal 类型，如果另外一个参数是 decimal 或者整数，会将整数转换为 decimal 后进行比较，如果另外一个参数是浮点数，则会把 decimal 转换为浮点数进行比较

7）所有其他情况下，两个参数都会被转换为浮点数再进行比较

【参考】创建索引时避免有如下极端误解：
1） 宁滥勿缺。 认为一个查询就需要建一个索引。
2） 宁缺勿滥。 认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。
3） 抵制惟一索引。 认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

3 SQL语句

【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)， count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明： count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

【强制】 count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数， 注意 count(distinctcol1, col2) 如果其中一列全为 NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为 0。 

【强制】当某一列的值全是 NULL 时， count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。
正例： 可以使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题： SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g))FROM table;

【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
说明： NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
1） NULL<>NULL 的返回结果是 NULL， 而不是 false。
2） NULL=NULL 的返回结果是 NULL， 而不是 true。
3） NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。

【强制】 在代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。 
解读：先查询COUNT，后查询分页数据

【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
说明：以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id是主键，那么成绩表中的 student_id则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新， 即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群； 级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险； 外键影响数据库的插入速度。

【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。 

【强制】数据订正（特别是删除、 修改记录操作） 时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。 

解读：手动执行SQL来修改或删除数据时，先用where后的条件select一遍，确认数据无误后，在执行update或delete。

【推荐】 in 操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个之内。 

【参考】 如果有国际化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，注意字符统计函数的区别。
说明：SELECT LENGTH(“轻松工作”)； 返回为 12，统计字节数SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”)； 返回为 4，统计字符数如果需要存储表情，那么选择 utf8mb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。

解读：utf8可以存储3个字节的数据，utf8mb4可以存储四个字节，专门用来兼容4个字节的unicode，utf8mb4是utf8的超集，将编码从utf8改为utf8mb4无需额外转换。

Emoji表情不在utf8的3个字节的表示范围之内，可以用utf8mb4存储。

【参考】 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE无事务且不触发 trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。说明： TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。 

4 ORM映射

【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。
说明：
1） 增加查询分析器解析成本。 
2） 增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
3）无用字段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。

解读：可以更好的利用“覆盖索引”。

【强制】 POJO 类的布尔属性不能加 is，而数据库字段必须加 is_，要求在 resultMap 中进行字段与属性之间的映射。
说明： 参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在<resultMap>中增加映射，是必须的。在 MyBatis Generator 生成的代码中，需要进行对应的修改。

【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义； 反过来，每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。
说明： 配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。

【强制】sql.xml 配置参数使用： #{}， #param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。 

解读：#与$的区别：在预编译中的处理是不一样的。#{} 在预处理时，会把参数部分用一个占位符 ? 代替，如：

select * from user where name = ?;

而 ${} 则只是简单的字符串替换，在动态解析阶段，该 sql 语句会被解析成

select * from user where name = 'zhangsan’;

以上，#{} 的参数替换是发生在 DBMS 中，而 ${} 则发生在动态解析过程中。

【强制】 iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。
说明：其实现方式是在数据库取到 statementName对应的SQL语句的所有记录，再通过 subList取 start,size 的子集合。
正例： Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("start", start);map.put("size", size);

【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。
说明： resultClass=”Hashtable”， 会置入字段名和属性值，但是值的类型不可控。

【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。 传入为 POJO 类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL时， 不要更新无改动的字段，一是易出错； 二是效率低； 三是增加 binlog 存储。 

【参考】 @Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。 

【参考】 <isEqual>中的 compareValue 是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件； <isNotEmpty>表示不为空且不为 null 时执行； <isNotNull>表示不为 null 值时执行。