本文共 1281 字，大约阅读时间需要 4 分钟。
在数据库设计中，我们遵循以下原则以确保高效稳定运行：
存储引擎选择：使用InnoDB存储引擎。这种引擎支持事务、行级锁和高效的并发性能，且CPU和内存缓存机制优化了资源利用率。
字符集设置：推荐使用utf8mb4字符集。这种字符集无需转码，避免乱码风险，同时支持包含emoji表情和部分不常见汉字。
注释规范：表和字段必须添加注释。清晰的注释有助于让其他开发人员理解字段功能，尤其在后期维护时至关重要。
计算字段禁止：禁止在数据库中执行计算。存储过程、视图、触发器和Event等功能应尽量避免，尤其在高并发情况下，这些功能可能导致数据库性能下降。
文件存储管理：文件应存储在文件系统中，而不是数据库内。数据库内存储URI链接以避免占用过多磁盘空间。
数据量控制：单表记录数量应控制在千万级以内，以确保数据库运行效率。
规范命名有助于提高代码可读性和维护性：
命名风格：库名、表名和字段名应采用小写且下划线分隔的命名方式。索引名应区分为非唯一索引（idxxxx）和唯一索引（uniqxxx）。
主键设置：每个表必须有主键，通常采用自增主键。选择较短的数据类型可减少索引占用，提高查询性能。
外键管理：避免使用数据库外键约束。外键控制应通过应用程序实现，以减少耦合度和性能开销。
字段设计需考虑数据存储和查询优化：
字段类型选择：字段应定义为NOT NULL，并提供默认值。null值会增加索引和查询复杂性，影响性能。
避免大数据类型：禁止使用TEXT和BLOB类型。如需存储大文本信息，建议单独创建表，并通过主键关联。
货币处理：使用整数存储货币，避免小数带来的精度问题。
手机号存储：使用varchar类型存储手机号码，以支持数学运算和格式化显示。
冗余数据设计：在范式设计中适当添加冗余字段，尤其是那些不经常修改的字段，以提高查询性能。
合理设计索引可显著提升查询性能：
索引位置：在更新频繁或区分度较低的属性上禁止建立索引。例如，“性别”字段不需要索引。
组合索引：确保高区分度字段位于索引的最左边。组合索引可提升查询性能，但需谨慎选择字段。
搜索优化：禁止左模糊或全模糊查询。建议使用搜索引擎功能解决这些情况。
编写高效SQL语句是数据库性能的关键：
查询优化：禁止使用SELECT *，只获取必要字段，并明确列属性。
插入操作：使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)时，需显示指定列属性。
比较操作：请使用“同类型”比较，避免全表扫描。
函数和计算：避免在WHERE条件中使用函数或计算。推荐使用日期范围查询。
查询防范：禁止负向查询和模糊查询（如%开头的条件）。
大数据查询：避免使用JOIN和子查询，以免占用大量内存。
事务设计：保持事务粒度尽可能小，避免一次更新大量数据。
数据更新：分批次更新数据，减少锁级别对数据库性能的影响。
通过遵循以上规范，我们可以设计出高效、稳定的数据库系统，确保在高并发场景下也能良好运行。
转载地址：http://habfk.baihongyu.com/