1. 【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)。(unsigned 无符号位 没毛病)
说明:任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
2. 【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。 正例:getter_admin，task_config，level3_name 反例:GetterAdmin，taskConfig，level_3_name(以前说实话数据库起名字大小写都是看心情，不过还是需要注意规范，另外对数据库字段的命名方式使用_分割，有些人就会疑问，比如说java里面命名都是驼峰式命名，数据库名称和DO对应起来在spring里还需要转化一下。但规范就是规范，数据库字段不要使用大写就代表着不建议使用驼峰式命名了。)
3. 【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。(这个估计没人会用复数形式吧)
4. 【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。
5. 【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。(起一个索引的名字而已)
说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
6. 【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。(刚毕业那会做的日本系统，那时候很多开发规范，里面凡是设计到钱。汇率等信息，java都是用BigDecimal)
7. 【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。
8. 【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。(都是好规范，经常按着规范来能省很多心，不能一时图快)
9. 【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unsigned bigint、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified 的类型均为 date_time 类型。(表设计里面主键一般都是自增id，不会拿自己生成的id作为主键，增加创建时间和开始时间也能追溯到数据的变化，不仅如此，日常开发的时候你可能在一张表中会有多条**_update_time来记录状态变化的时间)
10. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。
正例:tiger_task / tiger_reader / mpp_config
11. 【推荐】库名与应用名称尽量一致。
12. 【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。(好习惯，为了以后维护这块的人着想)
13. 【推荐】字段允许适当冗余，以 高性能，但是必须考虑数据同步的情况。冗余字段应遵循:(适度的字段冗余并没有什么不妥，尤其在表数据量很大的时候，你来个连表查询估计能把数据库拖死)
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。
14. 【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。
15. 【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 升检 索速度。
正例:无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。 对象 年龄区间 类型 表示范围 人 150 岁之内 unsigned tinyint 无符号值:0 到 255 龟 数百岁 unsigned smallint 无符号值:0 到 65535 恐龙化石 数千万年 unsigned int 无符号值:0 到约 42.9 亿 太阳 约50亿年 unsigned bigint 无符号值:0到约10的19次方 (二)索引规约
1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，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 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。(墨菲定律：一、任何事都没有表面看起来那么简单；二、所有的事都会比你预计的时间长；三、会出错的事总会出错；四、如果你担心某种情况发生，那么它就更有可能发生。有唯一特性还不建立唯一索引真是浪费数据库的能力，数据库的唯一校验比代码准多了)
2. 【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。(这个我觉得不能算强制吧，数据量大可以，很多项目数据量都能小，一年都没10万数据，join 4 5张表我都见过,但是关联的字段需要有索引是必须的)
说明:即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
3. 【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。(这个说实话没注意过)
4. 【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。 (左模糊或者全模糊是不会触发一般设置的索引的，会比较慢)
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。
5. 【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。 (MySQL在查询时最多只能使用一个索引。因此，如果WHERE条件已经占用了索引，那么在排序中就不使用索引了)
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。(可以根据explain来查看是不是user filesort)
6. 【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:主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是一种查询的一种 效果，用explain的结果，extra列会出现:using index。
7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明:MySQL 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。
正例:先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联:
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id(这样写主要是避免mysql取出前offset里过多的不需要的数据，其实只要取出id，最后在根据id来查询出需要的所有数据。哈哈，感谢阿里开发文档，最近有个功能就是由于这个问题导致sql查询在200ms以上，感觉找到了更好的优化方案，之前做过排序按书签方式 ，记录上次查询最新/大的id值，在往后取出一定数量的值，后来发现using filesort排序会导致更慢，但是如果不按时间排序，又不能按书签这种方式取出数据。)
8. 【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 ，速度非常慢，这个 index 级别比较 range 还低，与全表扫 是小巫见大巫。(全索引扫描并不一定就比全表扫描好，取决于数据存储位置。如果数据在内存，那么这两种没有太大区别。如果数据在磁盘，全表扫描比全索引扫描要好，这是因为，全表扫描是顺序读数据，sequential read，是顺序IO而全索引扫描，可能会产生随机读(reandom read),随机IO,显然，顺序读要比随机读快很多。)
9. 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。(所以说不必建立那么多索引，把where后所有的查询字段都加上索引是一件很傻的操作，其实就千万级数据来说，在我实际经验中基本使用了索引都不会太慢，不过using filesort非常慢)
正例:如果 where a=? and b=? ，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判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如:where a>? and b=? 那么即使 a 的区分度更高，也必须把 b 放在索引的最前列。(待去考证为什么)
10. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解:
1)误认为一个查询就需要建一个索引。(只要用到的索引能把数据查询范围缩小很多就可以了，比如说原来1000万数据，其中光item_id字段就能把范围降到100以内，那么查询条件里那些begin_time字段就不用一起建立组合索引了)
2)误认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。(难道不会拖慢吗？)
3)误认为唯一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
(三)SQL规约1. 【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。(这个还真没考较过，常用COUNT（1）一般用来计算数量的列也不会为NULL，现在想想有点后怕，一个BUG就这么产生了)
2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, 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。(谨记)
3. 【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(sum(col)还能导致NULL，长知识了)。
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;
4. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。注意:NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。 说明:
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。
5. 【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。(这个是必须的)
6. 【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:(概念解释)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，则为级联更新。 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。(自从毕业了，没用过数据库外键，都是代码里面逻辑外键)。
7. 【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。(谨记)
8. 【强制】数据订正时，删除和修改记录时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。(不知道这个订正指的是什么范围)
9. 【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。(有时候感觉in比or方便啊，为什么能避免则避免呢)
10. 【参考】如果有全球化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，那么字符计数方法 注意:(说实话，不要觉得utf-8比gbk在存储中文会多占用空间，以现在互联网企业的硬件配置，影响程序运行速度的往往是程序写的烂)
说明:
SELECT LENGTH("轻松工作"); 返回为12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作"); 返回为4 如果要使用表情，那么使用 utfmb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。
11. 【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。(说实话，不要觉得utf-8比gbk在存储中文会多占用空间，以现在互联网企业的硬件配置，影响程序运行速度的往往是程序写的烂)
(四)ORM规约
1. 【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。(不能嫌麻烦)
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。
2. 【强制】POJO 类的 Boolean 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。(一般数据库里很少会用BOOLEAN类型存储数据，多为0 1)
说明:参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在中增加映射，是必须的。 在 MyBatis Generator 生成的代码中，需要进行适当的修改。
3. 【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与之对应。
说明:配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。(这个真是经验，mybatis使用时尽量使用resultMap,能减少DO类的耦合)
4. 【强制】xml 配置中参数注意:#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。(#是把参数当一个字符串替换，而$则是直接把值替换，类似于 a = '123' 和 a = 123的区别)
5. 【强制】iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推 荐使用。(内存截取数据不能用)
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，线上因为这个原因曾经出现过 OOM。
正例:在 sqlmap.xml 中引入 #start#, #size#
Map map = new HashMap(); map.put("start", start);
map.put("size", size);
6. 【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。(没用过HashMap作为返回值，一般数据库返回的如果是多条数据基本都是List)
7. 【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 gmt_modified 字段值为当前时间。
8. 【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，尽量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。(适当的冗余是有必要的，不需要改动字段还得在代码里手动赋上相同的值)
9. 【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。(事务一直感觉自己没用好)
10. 【参考】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;表示不为空且不为 null 时执行;表示不为 null 值时 执行。
