Java学习之道

mysql中如何避免死锁的产生呢？

这里给出一些建议：

• 加锁顺序一致；
• 尽量基于 primary 或 unique key 更新数据。
• 单次操作数据量不宜过多，涉及表尽量少。
• 减少表上索引，减少锁定资源。
• 相关工具：pt-deadlock-logger。

索引命名格式，主要为了区分哪些对象是索引：

• 前缀_表名（或缩写）_字段名（或缩写）；
• 主键必须使用前缀“pk_”；
• UNIQUE 约束必须使用前缀“uk_”；
• 普通索引必须使用前缀“idx_”。

InnoDB 表的注意事项

• 主键列，UNSIGNED 整数，使用 auto_increment；禁止手动更新 auto_increment，可以删除。
• 必须添加 comment 注释。
• 必须显示指定的 engine。
• 表必备三字段：id、 xxx_create、 xxx_modified。
• id 为主键，类型为 unsigned bigint 等数字类型；

备份表/临时表等常见表的设计规范

备份表/临时表等常见表的设计规范如下。

• 备份表，表名必须添加 bak 和日期，主要用于系统版本上线时，存储原始数据，上线完成后，必须及时删除。
• 临时表，用于存储中间业务数据，定期优化，及时降低表碎片。
• 日志类表，首先考虑不入库，保存成文件，其次如果入库，明确其生命周期，保留业务需求的数据，定期清理。
• 大字段表，把主键字段和大字段，单独拆分成表，并且保持与主表主键同步，尽量减少大字段的检索和更新。
• 大表，根据业务需求，从垂直和水平两个维度进行拆分。

垂直拆分：

按列关联度。

水平拆分：

• 按照时间、地域、范围等；
• 冷热数据（历史数据归档）。

字段设计要求

• 根据业务场景需求，选择合适的类型，最短的长度；确保字段的宽度足够用，但也不要过宽。所有字段必须为 NOT NULL，空值则指定 default 值，空值难以优化，查询效率低。比如：人的年龄用 unsigned tinyint（范围 0~255，人的寿命不会超过 255 岁）；海龟就必须是 smallint，但如果是太阳的年龄，就必须是 int；如果是所有恒星的年龄都加起来，那么就必须使用 bigint。
• 表字段数少而精，尽量不加冗余列。
• 单实例表个数必须控制在 2000 个以内。
• 单表分表个数必须控制在 1024 个以内。
• 单表字段数上限控制在 20~50 个。

禁用 ENUM、SET 类型。

• 兼容性不好，性能差。

解决方案：使用 TINYINT，在 COMMENT 信息中标明被枚举的含义。is_disable TINYINT UNSIGNED DEFAULT '0' COMMENT '0:启用 1:禁用 2:异常’。

禁用列为 NULL。

• MySQL 难以优化 NULL 列；
• NULL 列加索引，需要额外空间；
• 含 NULL 复合索引无效。

解决方案：在列上添加 NOT NULL DEFAULT 缺省值。

禁止 VARBINARY、BLOB 存储图片、文件等。

• 禁止在数据库中存储大文件，例如照片，可以将大文件存储在对象存储系统中，数据库中存储路径。

不建议使用 TEXT/BLOB：

• 处理性能差；
• 行长度变长；
• 全表扫描代价大。

解决方案：拆分成单独的表。

存储字节越小，占用空间越小。尽量选择合适的整型，如下图所示。

• 主键列，无负数，建议使用 INT UNSIGNED 或者 BIGINT UNSIGNED；预估字段数字取值会超过 42 亿，使用 BIGINT 类型。
• 短数据使用 TINYINT 或 SMALLINT，比如：人类年龄，城市代码。
• 使用 UNSIGNED 存储非负数值，扩大正数的范围。

int(3)/int(5) 区别

int(3)/int(5) 的区别，如下图所示。

• 正常显示没有区别。
• 3 和 5 仅是最小显示宽度而已。
• 有 zerofill 等扩展属性时则显示有区别。

浮点数与定点数区别

浮点数与定点数区别，如下图所示。

• 浮点数：float、double（或 real）。
• 定点数：decimal（或 numberic）。

从上图中可以观察到：

• 浮点数存在误差问题；
• 尽量避免进行浮点数比较；
• 对货币等对精度敏感的数据，应该使用定点数。

N 解释

字符集都为 UTF8mb4，中文存储占三个字节，而数据或字母，则只占一个字节。

下面看一下字符类型中 N 的解释。

• CHAR(N) 和 VARCHAR(N) 的长度 N，不是字节数，是字符数。
• username 列可以存多少个汉字，占用多少个字节
• username 最多能存储 40 个字符，占用 120 个字节。

IP 处理

一般使用 Char(15) 进行存储，但是当进行查找和统计时，字符类型不是很高效。

MySQL 数据库内置了两个 IP 相关的函数 INET_ATON()、INET_NTOA()，可以实现 IP 地址和整数的项目转换。

因此，我们使用 INT UNSIGNED（占用 4 个字节）存储 IP，非 Char(15)。占 15 个字节。

下图所示，IP：192.168.0.1 与整数之间的转换。

将 IP 的存储从字符型转换成整形，转化后数字是连续的，提高了查询性能，使查询更快，占用空间更小。

TIMESTAMP 处理

同样的方法，我们使用 MySQL 内置的函数(FROM_UNIXTIME()，UNIX_TIMESTAMP())，可以将日期转化为数字，用 INT UNSIGNED 存储日期和时间。

下图示所示，时间 2007-11-30 10:30:19

与整数之间的转换，转化后数字是连续的，占用空间更小，并且可以使用索引提升查询性能。

本案例展示的是，不当的数字类型，导致表无法插入新数据，如下图所示。

当我们使用 load data 进行批量加载数据时，会导致 1467 错误。根据分析，导致 1467 错误是由于 auto_increment 的值，超过了 int 类型的取值范围。

原因分析部分显示，max(seq_id) 为 2147477751，而 int 的范围为 -2147483648~ 2147483647，还剩余空间 5896，而程序需要导入 1 万行，所以报错。

解决办法

将 int 改为 bigint 或者将数据分表。

表大小及使用频率

设计表时，必须考虑表的大小和使用频率，避免由于取值范围过小，导致程序运行失败。

对于 InnoDB 表，要求创建一个与业务无关的主键，比如：每张表以 id 列为主键。但是 id 列非常常见，完全无法表达更深层次的意思，特别是在做两张表的联合查询时，它们都有相同的 id 主键的情况下。

如果你的程序用的是列名，该如何区分 Accounts 表的 id 和 Bugs 的 id 呢？如下图所示，列名 id 并不会使查询变得更加清晰。但如果列名叫作 bug_id 或者 account_id，事情就会变得更加简单。

我们使用主键来定位唯一一条记录，因此主键的列名就应该更加便于理解，如下图所示。

• 在缺陷跟踪数据库中，我们使用 Products 表中的 product_id 主键列来关联产品和对应的联系人。每个账号可能对应很多产品，每个产品又引用了一个联系人，因此产品和帐号之间是多对一的关系
• 随着项目日趋成熟，一个产品可能会有多个联系人，除了多对一的关系外，还需要支持产品到账号的一对多的关系。Products 表中的一行数据必须要存储多个联系人。
• 为了把数据库表结构的改动控制在最小范围内，我们决定将 account_id 的类型修改为 Varchar，这样可以在该列中存储多个账号 id，每个账号 id 之间用逗号分隔。
• 这样的设计似乎是可行的，没有创建额外的表和列，仅仅改变了一个字段的数据类型。然而，我们来看看这样的设计所必须承受的性能和数据完整性问题。所有外键都合并在一个单元格内，查询会变成异常困难。只能通过正则表达式进行模糊匹配，不但可能会返回错误的结果，而且无法使用索引提高性能。例如：查询指定产品的账号时，联合两张表将不能使用任何索引。这样的查询必然会对两张表进行全表扫描，并创建一个交叉结果集，然后使用正则表达式遍历每一行联合后的数据进行匹配。
• 出于性能优化方面的考虑，可能在数据库的结果中需要使用反范式的设计。上述 Products 表中将列表存储为以逗号分隔的字符串，就是反范式的一个实例。这个设计只是简化了存储，但是性能低下。因此你需要谨慎使用反范式的数据库设计。尽可能地使用规范化的数据库设计。
• 根据业务需求，我们如何设计合理的反范式，解决方案是：创建一个交叉表。将 account_id 存储在一张单独的表中，而不是存储在 Products 表中，从而确保每个独立的 account 值都可以占据一行。

这张新表 Contacts，实现了 Products 和 Accounts 的多对多关系。当一张表有指向两张表的外键时，称这种表为交叉表，它实现了两张表之间的多对多关系。这意味着每个产品都可以通过交叉表和多个账号关联；同样地，一个账号也可以通过交叉表和多个产品关联。当我们“查询指定产品的账号”时，就可以直接使用下面的联合查询语句高效实现。

总结回顾

本节课主要讲解一些高性能表设计的规则和案例。

以高性能为目标，库表设计以范式为主，根据特殊业务场景使用反范式，允许必要的空间换时间。

规范数据库的使用原则，统一规范命名，减少性能隐患，减少隐式转换。

高性能表设计的原则：合适的字段、合适的长度、NOT NULL。

从不同角度思考 IP、timestamp 的转换，拓宽设计思路。

规范的命名可提高可读性，反范式设计可提高查询性能。

本课时到这里就结束了，主要讲了范式和反范式、基础规范、命名规范、表设计规范、高性能数据库表实践，下一课时将分享“高性能索引如何设计”。

创建索引规范

最后讲解索引创建规范。各个公司都应形成开发规范，MySQL 创建索引规范如下。

• 命名规范， 各个公司内部统一。
• 考虑到索引维护的成本，单张表的索引数量不超过 5 个，单个索引中的字段数不超过 5 个。
• 表必需有主键，推荐使⽤ UNSIGNED 自增列作为主键。 表不设置主键时 InnoDB 会默认设置隐藏的主键列，不便于表定位数据同时也会增大 MySQL 运维成本（例如主从复制效率严重受损、pt 工具无法使用或正确使用）。
• 唯一键由 3 个以下字段组成，并且在字段都是整形时，可使用唯一键作为主键。其他情况下，建议使用自增列或发号器作主键。
• 禁止冗余索引、禁止重复索引，索引维护需要成本，新增索引时优先考虑基于现有索引进行 rebuild，例如 (a,b,c)和 (a,b)，后者为冗余索引可以考虑删除。重复索引也是如此，例如索引(a)和索引(a,主键ID) 两者重复，增加运维成本并占用磁盘空间，按需删除冗余索引。
• 联表查询时，JOIN 列的数据类型必须相同，并且要建⽴索引。
• 不在低基数列上建⽴索引，例如“性别”。 在低基数列上创建的索引查询相比全表扫描不一定有性能优势，特别是当存在回表成本时。
• 选择区分度（选择率）大的列建立索引。组合索引中，区分度（选择率）大的字段放在最前面。
• 对过长的 Varchar 段建立索引。建议优先考虑前缀索引，或添加 CRC32 或 MD5 伪列并建⽴索引。
• 合理创建联合索引，(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c)。
• 合理使用覆盖索引减少IO，避免排序。

参考：

• 《数据库高效优化：架构、规范与SQL技巧》
• 《拉勾教育专栏：高性能MySQL实战》
• 《拉勾教育专栏：高并发 MySQL 优化实战》
• 文中图片来源：《拉勾教育专栏：高性能MySQL实战》

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标题：数据库表设计注意事项复盘
作者：mmzsblog
地址：https://www.mmzsblog.cn/articles/2020/11/25/1606273152509.html

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