mysql数据表设计经验汇总篇

一，命名，见名知意，命名规范，命名可读性高，尽量使用英文，采用驼峰命名。

1，表名：customer_id,order_date,product_name

2,字段名：customer_id,order_date,product_name

3, 索引名：idx_customer_id,idx_order_date

Tips

1) 表名，字段名必须使用小写字母，禁止使用数字开头，禁止使用拼音，并且一般不使用英文缩写。

2）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

二， 选择合适的字段类型

设计表前，需要选择合适的字段类型，比如说：

1，根据数据类型选择字段类型：不同的数据类型应该使用不同的数据类型

1），整数型数据可以使用INT或者BIGINT类型

2），浮点型数据可以使用FLOAT或者DOUBLE类型

3），字符型数据可以使用VARCHAR或CHAR类型

2, 考虑数据长度。

1）如果某个字段数据长度不会超过10个字母，则可以使用CHAR(10)类型代替VARCHAR(50)类型，以节省空间。

2）如果存储的值太大，建议字段类型修改为text,同时抽出单独一张表，用主键与之对应。

3，注意精度和小数位数：

对于需要精确数值计算的字段(如货币和百分比)，应该选择带有精度和小数位数的字段类型(如DECIMAL).

4，考虑数据完整性：字段类型也应该考虑到数据完整性

日期型数据应该使用DATE或DATETIME类型，以确保输入的日期格式正确。

三，主键设计要合理，MySQL的实现以及二叉树

主键的设计在数据库中非常重要，它用于唯一标识表中的每一行数据，并且在数据操作和查询中起到关键作用。通常主键的设计，不要与业务相关联，因为业务是会发生变化的，应当使用自增的id,并且保持主键的连续性。比如说可以使用优化的雪花ID(分布式系统)[uuid不推荐使用]。

四，选择合适的字段长度

首先问大家一个问题，数据库字段长度表示字符长度还是字节长度？

在mysql中，VARCHAR和CHAR类型表示字符长度，而其他类型表示的长度都是表示字节长度。

CHAR(10)表示字符长度是10

bigint(4)表示显示长度是4个字节，但因为bigint实际长度是8个字节，所以bigint(4)的实际长度就是8个字节。

所以在设计表时需要考虑一个字段的长度，比如一个用户名字段(它的长度5-20个字符)，你觉得应该设置多长呢？可以考虑设置为VARCHAR(32),需要注意用户名字段长度一般设置为2的n次方，注意java中Hash Map的长度(2的n次方)

五，优先考虑逻辑删除，而不是物理删除

什么是物理删除？什么是逻辑删除？

1）物理删除：把数据以硬盘中删除，可释放存储空间。

2）逻辑删除：给数据添加一个字段，比如is_deleted,以标识该数据已经逻辑删除。

为什么推荐使用逻辑删除，不推荐物理删除呢？

1）数据恢复困难

2）物理删除会导致索引树重构。

六，每个表需要添加通用字段

1）id: 主键，一个表必须得有主键，必须

2）create_time: 创建时间

3）creater: 创建人

4）update_time: 修改时间，必须，更新记录时，需要更新它

5）update_by： 修改人，非必须

6）remark: 数据记录备注，非必须

七，一张表的字段不宜过多

建表的时候一张表的字段不要太多，尽量不超过20个，超出的话优先考虑撤分，也就是通常的查询表，详情表

1）查询效率：当表中保持的数据数量很大时，查询操作需要检查的数据也会随之增加；如果表的字段数过多，查询操作就需要读取更多的数据，这会导致查询效率变慢。

2）存储空间：表的字段数越多，每一行数据占用的存储空间也就越大。对于大型数据库来说，这个可能会导致磁盘空间的浪费。

3）数据库设计复杂性：当表的字段数过多时，数据库的设计和维护支持变得更加复杂，这可能涉及到索引和关联表的设计，以确保数据的完整性和一致性，

八，定义字段尽可能NOT NULL

如果没有特殊的理由，一般都建议将字段定义为NOT NULL:

1) 首先，NOT NULL 可以防止出现空指针问题

2）其次，NULL值存储也需要额外的空间的，它也会导致比较运算更为复杂，使用优化器，难以优化SQL,

3) NULL值可能会导致索引失效。

如果将字段默认设置成一个空字符串或常量值，并没有什么不同，且都不会影响到应用逻辑，那就可以将这个字段设置为NOT NULL

九，合理添加索引

当设计表时，需要考虑哪些字段需要加索引，可以遵循以下几个原则：

1，根据在查询中使用了某个字段作为查询条件，那么这个字段应该建立索引。例如，在用户表中，如果需要根据用户的姓名进行查询，那么就应该为姓名字段建立索引。

2，区分度高的字段优先：如果一个字段的取值范围非常小，例如：性别只有男和女两种可能，那么这个字段就不适合建立索引。相反，如果某一个字段的取值范围很大且区分度高，例如：用户ID,那么就这个字段就非常适合建立索引。

3，不要建立过多索引：每个表所建立的索引数量应该控制在一个合理的范围内，一般不要超过5个，因为过多的索引会导致写入速度变慢，并占用更多的存储空间。

4，联合索引优化：在某些情况下，可以通过联合索引的方式来优化查询速度，减少所需的索引数量。例如：在用户表中，如果需要根据用户姓名和年龄进行查询，那么可以将这两个字段组合成联合索引。

假设你有一个订单表，包含订单ID，用户ID，订单金额，订单状态等字段，现在需要根据用户ID和订单状态进行查询，可以考虑为用户ID和订单状态这个两个字段建立联合索引，例如：

CREATE TABLE order_tab (
    id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    user_id int(11) NOT NULL,
    amount decimal(10,2) NOT NULL,
    status varchar(20) NOT NULL,
    create_time datetime NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_user_status(user_id,status)USING KTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

十，不需要严格遵守3NF,通过业务字段冗余来减小表关联，简单来说就是反范式设计，常见形式是在第三范式(3NF)的基础上，进一步进行冗余，从而减少表关联。

回顾一下什么是数据库三范式(3NF)?

第一范式：对属性的原子性，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：对记录的唯一性，要求记录有唯一标识，即实体的唯一性，即不存在部分依赖；

第三范式：对字段的冗余性，要求任何字段，不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余，即不存在传递依赖；

假设需要设计一个产品订单表，包含以下字段：订单ID,用户ID,订单日期，产品名称，产品价格，产品数量以及订单总价，正常情况下，可能会分别设计订单表和产品表，并使用外键进行关联，例如：

订单表

CREATE TABLE order (
    'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    'user_id' int(11) NOT NULL,
    'order_date' date NOT NULL,
    'product_id' int(11) NOT NULL,
    'quantity' int(11) NOT NULL,
    PRIMARY KEY ('id'),
    FOREIGN KEY('product')REFENCES 'product'('id')
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

十一，避免使用MYSQL保留字

如果库名，表名，字段名等属性含有保留字，SQL语句必须用反引号来引用属性名称，这将使得SQL语句书写，SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。

如果你需要使用这些保留字作为表名，列名或者其他标识符，你可以考虑以下方法来避免冲突：

1，在标识符前或后添加下划线：例如，将表名命名为 "my_table",列名命名为 "column_name".

2, 使用不同的单词或短语：例如，将表名命名为 "orders_table",列名命名为 "column_name".

3，使用反引号(): 将标识符括起来：例如，将表名命名为 "table",列名命名为 "column",请注意，使用反引号时要小心，确保使用正确的语法和规范。

常见保留字：

ADD ALL ALTER AND AS BETWEEN BY CASE DELETE FROM GROUP HAVING INSERT INFO JOIN LIKE

十二，不搞外键关联一般都在代码维护

在数据库设计中，使用外键关联是一种良好的实践，可以确保数据库的完整性和一致性，外键关联可以帮助维护表之间的关系，防止无效或不一致的数据插入，更新或删除操作。然而，在某些情况下，也存在一些缺点，这可能是导致现在不太推荐使用外键关联的原因之一，以下是一些这种情况：

1，可能会导致性能问题，尤其是在对大型数据里进行操作时，这是因为每次插入，更新或删除操作，都需要进行约束检查，这可能会导致额外的开销和延迟。

2，可能会限制数据库的灵活性和可扩展性，例如：如果需要对数据库进行分区或垂直分割，外键关联可能会导致额外的安全性和限制。

3，可能会导致死锁和死循环，特别是在进行开发操作时，这可能会导致数据库出现不稳定的状态，从而影响系统的性能和可用性

4，可能会导致数据库的维护和管理成本的增加，这是因为外键关联需要额外的管理和维护工作，例如：添加，修改或删除外键约束时需要额外的测试和验证。

因此，在决定是否使用外键关联时，需要考虑实际业务需求和场景，并进行数权衡和决策。在某些情况下，可以采用其他方法来保证数据的完整性和一致性。例如，使用应用程序逻辑和数据库触发器来实现约束检查和数据操作。同时，需要注意数据库设计的基本原则和最佳实践，例如，避免数据冗余，遵循规范化原则和正常化理论等。

十三，字段注释

设计表时，每个字段的含义要注释清楚，包括拨号类型。比如说：

'order_status' varchar(2) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '订单状态01；待支付02；已支付03；已发货04；已完成05；'

十四，时间的类型选择

时间类型的选择一般都要好好考虑，因为不同的类型存储的格式不同。

对于MYSQL来说，主要有 date ,datetime ,time,timestamp和year.

1, date: 表示的日期值，格式 yyyy-mm-dd,范围1000-01-01到9999-12-31,3个字节

2，time：表示的时间值，格式 hh:mm:ss,范围-838:59:59到838:59:59,3个字节

3，datetime：表示日期时间值，格式 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 范围1000-01-01 00:00:00到9999-12-31 23:59:59,8个字节，跟时区无关

4，timestamp: 表示的时间戳值，格式为yyyymmddhhmmss,范围1970-01-01 00:00:01 到2038-01-19 03:14:07,4个字节 跟时区无关

5，year: 年份值，格式为yyyy,范围1901到2155,1个字节

推荐优先使用datetime类型来保存日期和时间，因为存储范围更大，跟时区无关。

十五，SQL编写的一些优化经验

1，避免使用SELECT * FROM 语句，应该只选择需要的列以减少网络传输和提高查询性能。

2，使用索引来提高查询速度，特别是在对大型表进行查询时。

3，避免使用外键约束，因为他们可能会导致性能问题，特别是在对大型表进行插入，更新和删除操作时。

4，使用LIMIT 1来限制查询结果只有一条记录。

5，避免在where子句中使用OR来连接条件，应使用UNION来连接查询。

6，注意优化LIMIT源分页问题，可以使用OFFSET来替代LIMIT.

7,使用where条件限制要查询的数据，避免返回多余的行。

8，尽量避免在索引列上使用MYSQL的内置函数，这可能导致索引无效。

9，应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这可能导致索引无效。

10，应尽量避免where子句中使用 != 或 <> 操作符，这可能导致索引无效。

11，使用联合索引的时候，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

12，对查询进行优化，应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

13，如果插入数据过多，考虑批量插入。

14，在适当的时候，使用覆盖索引。

15，使用EXPLAIN分析 你SQL所计划