作者介绍 贺春旸,普惠金融MySQL专家,《MySQL管理之道》第一版、第二版作者。曾任职于中国移动飞信、机锋安卓市场,拥有丰富的数据库管理经验。目前致力于MySQL、Linux等开源技术的研究。 DBA操作规范 1、涉及业务上的修改/删除数据,在得到业务方、CTO的邮件批准后方可执行,执行前提前做好备份,必要时可逆。 2、所有上线需求必须走工单系统,口头通知视为无效。 3、在对大表做表结构变更时,如修改字段属性会造成锁表,并会造成从库延迟,从而影响线上业务,必须在凌晨0:00后业务低峰期执行,另统一用工具pt-online-schema-change避免锁表且降低延迟执行时间。 使用范例:
对于MongoDB创建索引要在后台创建,避免锁表。 使用范例:
4、所有线上业务库均必须搭建MHA高可用架构,避免单点问题。 5、给业务方开权限时,密码要用MD5加密,至少16位。权限如没有特殊要求,均为select查询权限,并做库表级限制。 6、删除默认空密码账号。
7、汇总库开启Audit审计日志功能,出现问题时方可追溯。 行为规范 8、禁止一个MySQL实例存放多个业务数据库,会造成业务耦合性过高,一旦出现问题会殃及池鱼,增加了定位故障问题的难度。通常采用多实例解决,一个实例一个业务库,互不干扰。 9、禁止在主库上执行后台管理和统计类的功能查询,这种复杂类的SQL会造成CPU的升高,进而会影响业务。 10、批量清洗数据,需要开发和DBA共同进行审查,应避开业务高峰期时段执行,并在执行过程中观察服务状态。 11、促销活动等应提前与DBA当面沟通,进行流量评估,比如提前一周增加机器内存或扩展架构,防止DB出现性能瓶颈。 12、禁止在线上做数据库压力测试。 基本规范 13、禁止在数据库中存储明文密码。 14、使用InnoDB存储引擎。
15、表字符集统一使用UTF8。 不会产生乱码风险。 16、所有表和字段都需要添加中文注释。 方便他人、方便自己。 17、不在数据库中存储图片、文件等大数据。 图片、文件更适合于GFS分布式文件系统,数据库里存放超链接即可。 18、避免使用存储过程、视图、触发器、事件。 MySQL是OLTP应用,最擅长简单的增、删、改、查操作,但对逻辑计算分析类的应用,并不适合,所以这部分的需求最好通过程序上实现。 19、避免使用外键,外键用来保护参照完整性,可在业务端实现。 外键会导致父表和子表之间耦合,十分影响SQL性能,出现过多的锁等待,甚至会造成死锁。 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。 其自身支持的sharding分片功能,增强了横向扩展的能力,开发不用过多调整业务代码。 库表设计规范 21、表必须有主键,例如自增主键。 这样可以保证数据行是按照顺序写入,对于SAS传统机械式硬盘写入性能更好,根据主键做关联查询的性能也会更好,并且还方便了数据仓库抽取数据。从性能的角度来说,使用UUID作为主键是个最不好的方法,它会使插入变得随机。 22、禁止使用分区表。 分区表的好处是对于开发来说,不用修改代码,通过后端DB的设置,比如对于时间字段做拆分,就可以轻松实现表的拆分。但这里面涉及一个问题,查询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提升。此外,分区表在物理结构上仍旧是一张表,此时我们更改表结构,一样不会带来性能上的提升。所以应采用切表的形式做拆分,如程序上需要对历史数据做查询,可通过union all的方式关联查询。另外随着时间的推移,历史数据表不再需要,只需在从库上dump出来,即便捷地迁移至备份机上。 字段设计规范 23、用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数。 浮点数的缺点是会引起精度问题,请看下面一个例子:
可以看到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。因此对货币等对精度敏感的数据,应该用定点数表示或存储。 24、使用TINYINT来代替ENUM类型。 采用enum枚举类型,会存在扩展的问题,例如用户在线状态,如果此时增加了:5表示请勿打扰、6表示开会中、7表示隐身对好友可见,那么增加新的ENUM值要做DDL修改表结构操作了。 25、字段长度尽量按实际需要进行分配,不要随意分配一个很大的容量。 选择字段的一般原则是保小不保大,能用占用字节少的字段就不用大字段。比如主键,强烈建议用int整型,不用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,谁快谁慢太明显了。涉及几个表做join时,效果就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少,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。 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扩展属性的时候有用,例:
26、字段定义为NOT NULL要提供默认值。 从应用层角度来看,可以减少程序判断代码,比如你要查询一条记录,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,判断条件可直接略过。 NULL值很难进行查询优化,它会使索引统计更加复杂,还需要MySQL内部进行特殊处理。 27、尽可能不使用TEXT、BLOB类型。 增加存储空间的占用,读取速度慢。 索引规范 28、索引不是越多越好,按实际需要进行创建。 索引是一把双刃剑,它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。适当的索引对应用的性能至关重要,而且在MySQL中使用索引它的速度是极快的。遗憾的是,索引也有相关的开销。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,这样索引就增加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,才能享受到索引的性能提升的好处。如果不使用索引,它就没有价值,而且会带来维护上的开销。 29、查询的字段必须创建索引。 如:1、SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE条件列;2、多表JOIN的字段。 30、不在索引列进行数学运算和函数运算。 无法使用索引,导致全表扫描。
31、不在低基数列上建立索引,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,尤其是当索引包含的是平均分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)。通过性别需要读取大概一半的行。在种情况下进行全表扫描浏览要更快。 32、不使用%前导的查询,如like ‘%xxx’。 无法使用索引,导致全表扫描。
33、不使用反向查询,如 not in / not like。 无法使用索引,导致全表扫描。 34、避免冗余或重复索引。 联合索引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、不使用SELECT *,只获取必要的字段。
36、用IN来替换OR。 低效查询 SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30; -----> 高效查询 SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30); 37、避免数据类型不一致。 SELECT * FROM t WHERE id = '19'; -----> SELECT * FROM t WHERE id = 19; 38、减少与数据库的交互次数。 INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,'Bea'); Update … where id in (1,2,3,4); Alter table tbl_name add column col1, add column col2; 39、拒绝大SQL,拆分成小SQL。 低效查询 40、禁止使用order by rand() SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4; ----> SELECT * FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()*1000) LIMIT 4; 相关专题: ◆ 近期热文 ◆ 分布式实时数据处理实战:从选型、应用到优化Oracle 12cR2发布,金融行业准备大规模上了数千台MySQL数据库遭黑客比特币勒索,该怎么破?细说自动化运维的前世今生踩坑CBO,解决那些坑爹的SQL优化问题◆ MVP专栏 ◆ |
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