1、波及业务上的批改 / 删除数据，在失去业务方、CTO 的邮件批准前方可执行，执行前提前做好备份，必要时可逆。
2、所有上线需要必须走工单零碎，口头告诉视为有效。
3、在对大表做表构造变更时，如批改字段属性会造成锁表，并会造成从库提早，从而影响线上业务，必须在凌晨 0:00 后业务低峰期执行，另对立用工具 pt-online-schema-change 防止锁表且升高提早执行工夫。
应用范例：
#pt-online-schema-change –alter=”add index IX_id_no(id_no)”
–no-check-replication-filters –recursion-method=none –user=dba
–password=123456 D=test,t=t1 –execute
对于 MongoDB 创立索引要在后盾创立，防止锁表。
应用范例：
db.t1.createIndex({idCardNum:1},{background:1})
4、所有线上业务库均必须搭建 MHA 高可用架构，防止单点问题。
5、给业务方开权限时，明码要用 MD5 加密，至多 16 位。权限如没有特殊要求，均为 select 查问权限，并做库表级限度。
6、删除默认空明码账号。
delete from mysql.user where user=” and password=”;
flush privileges;
7、汇总库开启 Audit 审计日志性能，呈现问题时方可追溯。
行为规范
8、禁止一个 MySQL 实例寄存多个业务数据库，会造成业务耦合性过高，一旦呈现问题会殃及池鱼，减少了定位故障问题的难度。通常采纳多实例解决，一个实例一个业务库，互不烦扰。
9、禁止在主库上执行后盾治理和统计类的性能查问，这种简单类的 SQL 会造成 CPU 的升高，进而会影响业务。
10、批量荡涤数据，须要开发和 DBA 独特进行审查，应避开业务高峰期时段执行，并在执行过程中察看服务状态。
11、促销流动等应提前与 DBA 当面沟通，进行流量评估，比方提前一周减少机器内存或扩大架构，避免 DB 呈现性能瓶颈。
12、禁止在线上做数据库压力测试。
根本标准
13、禁止在数据库中存储明文明码。
14、应用 InnoDB 存储引擎。
- 反对事务，行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
- InnoDB 表防止应用 COUNT(*) 操作，因外部没有计数器，须要一行一行累加计算，计数统计实时要求较强能够应用 memcache 或者 Redis。
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15、表字符集对立应用 UTF8。
- 不会产生乱码危险。
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16、所有表和字段都须要增加中文正文。
- 不便别人、不便本人。
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17、不在数据库中存储图片、文件等大数据。
- 图片、文件更适宜于 GFS 分布式文件系统，数据库里寄存超链接即可。
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18、防止应用存储过程、视图、触发器、事件。
MySQL 是 OLTP 利用，最善于简略的增、删、改、查操作，但对逻辑计算剖析类的利用，并不适宜，所以这部分的需要最好通过程序上实现。
19、防止应用外键，外键用来爱护参照完整性，可在业务端实现。
- 外键会导致父表和子表之间耦合，非常影响 SQL 性能，呈现过多的锁期待，甚至会造成死锁。
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20、对事务一致性要求不高的业务，如日志表等，优先选择存入 MongoDB。
- 其本身反对的 sharding 分片性能，加强了横向扩大的能力，开发不必过多调整业务代码。
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库表设计规范
21、表必须有主键，例如自增主键。
- 这样能够保证数据行是依照程序写入，对于 SAS 传统机械式硬盘写入性能更好，依据主键做关联查问的性能也会更好，并且还不便了数据仓库抽取数据。从性能的角度来说，应用 UUID 作为主键是个最不好的办法，它会使插入变得随机。
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22、禁止应用分区表。
- 分区表的益处是对于开发来说，不必批改代码，通过后端 DB 的设置，比方对于工夫字段做拆分，就能够轻松实现表的拆分。但这外面波及一个问题，查问的字段必须是分区键，否则会遍历所有的分区表，并不会带来性能上的晋升。此外，分区表在物理构造上仍旧是一张表，此时咱们更改表构造，一样不会带来性能上的晋升。所以应采纳切表的模式做拆分，如程序上须要对历史数据做查问，可通过 union all 的形式关联查问。另外随着工夫的推移，历史数据表不再须要，只需在从库上 dump 进去，即便捷地迁徙至备份机上。
字段设计规范
23、用 DECIMAL 代替 FLOAT 和 DOUBLE 存储准确浮点数。
浮点数的毛病是会引起精度问题，请看上面一个例子：
mysql> CREATE TABLE t3 (c1 float(10,2),c2 decimal(10,2));
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> insert into t3 values (999998.02, 999998.02);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> select * from t3;
| c1 | c2 |
| 999998.00 | 999998.02 |
1 row in set (0.00 sec)
能够看到 c1 列的值由 999998.02 变成了 999998.00，这就是 float 浮点数类型的不精确性造成的。因而对货币等对精度敏感的数据，应该用定点数示意或存储。
24、应用 TINYINT 来代替 ENUM 类型。
采纳 enum 枚举类型，会存在扩大的问题，例如用户在线状态，如果此时减少了：5 示意请勿打扰、6 示意散会中、7 示意隐身对好友可见，那么减少新的 ENUM 值要做 DDL 批改表构造操作了。
25、字段长度尽量按理论须要进行调配，不要随便调配一个很大的容量。
抉择字段的个别准则是保小不保大，能用占用字节少的字段就不必大字段。比方主键，强烈建议用 int 整型，不必 uuid，为什么？省空间啊。空间是什么？空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记录，谁快谁慢太显著了。波及几个表做 join 时，成果就更显著了。更小的字段类型域名交易占用的内存就更少，占用的磁盘空间和磁盘 I / O 也会更少，而且还会占用更少的带宽。
有不少开发人员在设计表字段时，只有是针对数值类型的全副用 int，但这不肯定适合，就比方用户的年龄，一般来说，年龄大都在 1~100 岁之间，长度只有 3，那么用 int 就不适宜了，能够用 tinyint 代替。又比方用户在线状态，0 示意离线、1 示意在线、2 示意来到、3 示意繁忙、4 示意隐身等，其实相似这样的状况，用 int 都是没有必要的，节约空间，采纳 tinyint 齐全能够满足需要，int 占用的是 4 字节，而 tinyint 才占用 1 个字节。
int 整型有符号（signed）最大值是 2147483647，而无符号（unsigned）最大值是 4294967295，如果你的需要没有存储正数，那么倡议改成有符号（unsigned），能够减少 int 存储范畴。
int(10) 和 int(1) 没有什么区别，10 和 1 仅是宽度而已，在设置了 zerofill 扩大属性的时候有用，例：
root@localhost(test)10:39>create table test(id int(10) zerofill,id2 int(1));
Query OK, 0 rows affected (0.13 sec)
root@localhost(test)10:39>insert into test values(1,1);
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
root@localhost(test)10:56>insert into test values(1000000000,1000000000);
Query OK, 1 row affected (0.05 sec)
root@localhost(test)10:56>select * from test;
| id | id2 |
| 0000000001 | 1 |
| 1000000000 | 1000000000 |
2 rows in set (0.01 sec)
26、字段定义为 NOT NULL 要提供默认值。
从应用层角度来看，能够缩小程序判断代码，比方你要查问一条记录，如果没默认值，你是不是得先判断该字段对应变量是否被设置，如果没有，你得通过 java 把该变量置为 ” 或者 0，如果设了默认值，判断条件可间接略过。
NULL 值很难进行查问优化，它会使索引统计更加简单，还须要 MySQL 外部进行非凡解决。
27、尽可能不应用 TEXT、BLOB 类型。
- 减少存储空间的占用，读取速度慢。
索引标准
28、索引不是越多越好，按理论须要进行创立。
- 索引是一把双刃剑，它能够进步查问效率但也会升高插入和更新的速度并占用磁盘空间。适当的索引对利用的性能至关重要，而且在 MySQL 中应用索引它的速度是极快的。遗憾的是，索引也有相干的开销。每次向表中写入时（如 INSERT、UPDATEH 或 DELETE），如果带有一个或多个索引，那么 MySQL 也要更新各个索引，这样索引就减少了对各个表的写入操作的开销。只有当某列被用于 WHERE 子句时，能力享受到索引的性能晋升的益处。如果不应用索引，它就没有价值，而且会带来保护上的开销。
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29、查问的字段必须创立索引。
- 如：1、SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 条件列；2、多表 JOIN 的字段。
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30、不在索引列进行数学运算和函数运算。
无奈应用索引，导致全表扫描。
例：SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;
因为 MySQL 不像 Oracle 那样反对函数索引，即便 d 字段有索引，也会间接全表扫描。
应改为 —–>
SELECT * FROM t WHERE d >= ‘2016-01-01’;
31、不在低基数列上建设索引，例如‘性别’。
有时候，进行全表浏览要比必须读取索引和数据表更快，尤其是当索引蕴含的是均匀散布的数据集是更是如此。对此典型的例子是性别，它有两个均匀分布的值（男和女）。通过性别须要读取大略一半的行。在种状况下进行全表扫描浏览要更快。
32、不应用 % 前导的查问，如 like‘%xxx’。
无奈应用索引，导致全表扫描。
低效查问
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘%de%’;
—–>
高效查问
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘de%’;
33、不应用反向查问，如 not in / not like。
无奈应用索引，导致全表扫描。
34、防止冗余或反复索引。
联结索引 IX_a_b_c(a,b,c) 相当于 (a)、(a,b)、(a,b,c)，那么索引 (a)、(a,b) 就是多余的。
SQL 设计规范
35、不应用 SELECT，只获取必要的字段。*
耗费 CPU 和 IO、耗费网络带宽；
无奈应用笼罩索引。
36、用 IN 来替换 OR。
低效查问
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;
—–>
高效查问
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
37、防止数据类型不统一。
SELECT * FROM t WHERE id = ’19’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE id = 19;
38、缩小与数据库的交互次数。
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(3,’Bernice’);
—–>
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’), (2,’Belle’),(3,’Bernice’);
Update … where id in (1,2,3,4);
Alter table tbl_name add column col1, add column col2;
39、回绝大 SQL，拆分成小 SQL。
低效查问
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 = ‘mysql’;
能够分解成上面这些查问来代替
—–>
高效查问
SELECT * FROM tag WHERE tag = ‘mysql’
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234
SELECT * FROM post WHERE post_id in (123, 456, 567, 9098, 8904);
40、禁止应用 order by rand()
SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4;
—->
SELECT FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()1000) LIMIT 4;