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数据库建表18个小技巧

时间:2024-08-19 14:26:35浏览次数:14  
标签:建表 name 18 数据库 主键 索引 字段 NULL id

1 名字

建表的时候,给字段索引起个好名字,真的太重要了。

见名知意

名字就像字段索引的一张脸,可以给人留下第一印象。

好的名字,言简意赅,见名知意,让人心情愉悦,能够提高沟通和维护成本。

坏的名字,模拟两可,不知所云。而且显得杂乱无章,看得让人抓狂。

反例:

用户名称字段定义成:yong_hu_ming、用户_name、name、user_name_123456789

你看了可能会一脸懵逼,这是什么骚操作?

正例:

用户名称字段定义成:user_name

温馨提醒一下,名字也不宜过长,尽量控制在30个字符以内。

大小写

名字尽量都用小写字母,因为从视觉上,小写字母更容易让人读懂。

反例:

字段名:PRODUCT_NAME、PRODUCT_name

全部大写,看起来有点不太直观。而一部分大写,一部分小写,让人看着更不爽。

正例:

字段名:product_name

名字还是使用全小写字母,看着更舒服。

分隔符

很多时候,名字为了让人好理解,有可能会包含多个单词。

那么,多个单词间的分隔符该用什么呢?

反例:

字段名:productname、productName、product name、product@name

单词间没有分隔,或者单词间用驼峰标识,或者单词间用空格分隔,或者单词间用@分隔,这几种方式都不太建议。

正例:

字段名:product_name

强烈建议大家在单词间用_分隔。

表名

对于表名,在言简意赅,见名知意的基础之上,建议带上业务前缀

如果是订单相关的业务表,可以在表名前面加个前缀:order_

例如:order_pay、order_pay_detail等。

如果是商品相关的业务表,可以在表名前面加个前缀:product_

例如:product_spu,product_sku等。

这样做的好处是为了方便归类,把相同业务的表,可以非常快速的聚集到一起。

另外,还有有个好处是,如果哪天有非订单的业务,比如:金融业务,也需要建一个名字叫做pay的表,可以取名:finance_pay,就能非常轻松的区分。

这样就不会出现同名表的情况。

字段名称

字段名称是开发人员发挥空间最大,但也最容易发生混乱的地方。

比如有些表,使用flag表示状态,另外的表用status表示状态。

可以统一一下,使用status表示状态。

如果一个表使用了另一个表的主键,可以在另一张表的名后面,加_id_sys_no,例如:

在product_sku表中有个字段,是product_spu表的主键,这时候可以取名:product_spu_id或product_spu_sys_no。

还有创建时间,可以统一成:create_time,修改时间统一成:update_time。

删除状态固定为:delete_status。

其实还有很多公共字段,在不同的表之间,可以使用全局统一的命名规则,定义成相同的名称,以便于大家好理解。

索引名

在数据库中,索引有很多种,包括:主键、普通索引、唯一索引、联合索引等。

每张表的主键只有一个,一般使用:id或者sys_no命名。

普通索引和联合索引,其实是一类。在建立该类索引时,可以加ix_前缀,比如:ix_product_status。

唯一索引,可以加ux_前缀,比如:ux_product_code。

2 字段类型

在设计表时,我们在选择字段类型时,可发挥空间很大。

时间格式的数据有:date、datetime和timestamp等等可以选择。

字符类型的数据有:varchar、char、text等可以选择。

数字类型的数据有:int、bigint、smallint、tinyint等可以选择。

说实话,选择很多,有时候是一件好事,也可能是一件坏事。

如何选择一个合适的字段类型,变成了我们不得不面对的问题。

如果字段类型选大了,比如:原本只有1-10之间的10个数字,结果选了bigint,它占8个字节。

其实,1-10之间的10个数字,每个数字1个字节就能保存,选择tinyint更为合适。

这样会白白浪费7个字节的空间。

如果字段类型择小了,比如:一个18位的id字段,选择了int类型,最终数据会保存失败。

所以选择一个合适的字段类型,还是非常重要的一件事情。

以下原则可以参考一下:

  1. 尽可能选择占用存储空间小的字段类型,在满足正常业务需求的情况下,从小到大,往上选。
  2. 如果字符串长度固定,或者差别不大,可以选择char类型。如果字符串长度差别较大,可以选择varchar类型。
  3. 是否字段,可以选择bit类型。
  4. 枚举字段,可以选择tinyint类型。
  5. 主键字段,可以选择bigint类型。
  6. 金额字段,可以选择decimal类型。
  7. 时间字段,可以选择timestamp或datetime类型。

3 字段长度

前面我们已经定义好了字段名称,选择了合适的字段类型,接下来,需要重点关注的是字段长度了。

比如:varchar(20),biginit(20)等。

那么问题来了,varchar代表的是字节长度,还是字符长度呢?

答:在mysql中除了varcharchar是代表字符长度之外,其余的类型都是代表字节长度。

biginit(n) 这个n表示什么意思呢?

假如我们定义的字段类型和长度是:bigint(4),bigint实际长度是8个字节。

现在有个数据a=1,a显示4个字节,所以在不满4个字节时前面填充0(前提是该字段设置了zerofill属性),比如:0001。

当满了4个字节时,比如现在数据是a=123456,它会按照实际的长度显示,比如:123456。

但需要注意的是,有些mysql客户端即使满了4个字节,也可能只显示4个字节的内容,比如会显示成:1234。

所以bigint(4),这里的4表示显示的长度为4个字节,实际长度还是占8个字节。

4 字段个数

我们在建表的时候,一定要对字段个数做一些限制。

我之前见过有人创建的表,有几十个,甚至上百个字段,表中保存的数据非常大,查询效率很低。

如果真有这种情况,可以将一张大表拆成多张小表,这几张表的主键相同。

建议每表的字段个数,不要超过20个。

5 主键

在创建表时,一定要创建主键

因为主键自带了主键索引,相比于其他索引,主键索引的查询效率最高,因为它不需要回表。

此外,主键还是天然的唯一索引,可以根据它来判重。

单个数据库中,主键可以通过AUTO_INCREMENT,设置成自动增长的。

但在分布式数据库中,特别是做了分库分表的业务库中,主键最好由外部算法(比如:雪花算法)生成,它能够保证生成的id是全局唯一的。

除此之外,主键建议保存跟业务无关的值,减少业务耦合性,方便今后的扩展。

不过我也见过,有些一对一的表关系,比如:用户表和用户扩展表,在保存数据时是一对一的关系。

这样,用户扩展表的主键,可以直接保存用户表的主键。

6 存储引擎

mysql8以前的版本,默认的存储引擎是myisam,而mysql8以后的版本,默认的存储引擎变成了innodb

之前我们还在创建表时,还一直纠结要选哪种存储引擎?

myisam的索引和数据分开存储,而有利于查询,但它不支持事务和外键等功能。

innodb虽说查询性能,稍微弱一点,但它支持事务和外键等,功能更强大一些。

以前的建议是:读多写少的表,用myisam存储引擎。而写多读多的表,用innodb。

但虽说mysql对innodb存储引擎性能的不断优化,现在myisam和innodb查询性能相差已经越来越小。

所以,建议我们在使用mysql8以后的版本时,直接使用默认的innodb存储引擎即可,无需额外修改存储引擎。

7 NOT NULL

在创建字段时,需要选择该字段是否允许为NULL

我们在定义字段时,应该尽可能明确该字段NOT NULL

为什么呢?

我们主要以innodb存储引擎为例,myisam存储引擎没啥好说的。

主要有以下原因:

  1. 在innodb中,需要额外的空间存储null值,需要占用更多的空间。
  2. null值可能会导致索引失效。
  3. null值只能用is null或者is not null判断,用=号判断永远返回false。

因此,建议我们在定义字段时,能定义成NOT NULL,就定义成NOT NULL。

但如果某个字段直接定义成NOT NULL,万一有些地方忘了给该字段写值,就会insert不了数据。

这也算合理的情况。

但有一种情况是,系统有新功能上线,新增了字段。上线时一般会先执行sql脚本,再部署代码。

由于老代码中,不会给新字段赋值,则insert数据时,也会报错。

由此,非常有必要给NOT NULL的字段设置默认值,特别是后面新增的字段。

例如:

alter table product_sku add column  brand_id int(10) not null default 0;

8 外键

在mysql中,是存在外键的。

外键存在的主要作用是:保证数据的一致性完整性

例如:

create table class (
  id int(10) primary key auto_increment,
  cname varchar(15)
);

有个班级表class。

然后有个student表:

create table student(
  id int(10) primary key auto_increment,
  name varchar(15) not null,
  gender varchar(10) not null,
  cid int,
  foreign key(cid) references class(id)
);

其中student表中的cid字段,保存的class表的id,这时通过foreign key增加了一个外键。

这时,如果你直接通过student表的id删除数据,会报异常:

a foreign key constraint fails

必须要先删除class表对于的cid那条数据,再删除student表的数据才行,这样能够保证数据的一致性和完整性。

顺便说一句:只有存储引擎是innodb时,才能使用外键。

如果只有两张表的关联还好,但如果有十几张表都建了外键关联,每删除一次主表,都需要同步删除十几张子表,很显然性能会非常差。

因此,互联网系统中,一般建议不使用外键。因为这类系统更多的是为了性能考虑,宁可牺牲一点数据一致性和完整性

除了外键之外,存储过程触发器也不太建议使用,他们都会影响性能。

9 索引

在建表时,除了指定主键索引之外,还需要创建一些普通索引

例如:

create table product_sku(
  id int(10) primary key auto_increment,
  spu_id int(10) not null,
  brand_id int(10) not null,
  name varchar(15) not null
);

在创建商品表时,使用spu_id(商品组表)和brand_id(品牌表)的id。

像这类保存其他表id的情况,可以增加普通索引:

create table product_sku (
  id int(10) primary key auto_increment,
  spu_id int(10) not null,
  brand_id int(10) not null,
  name varchar(15) not null,
  KEY `ix_spu_id` (`spu_id`) USING BTREE,
  KEY `ix_brand_id` (`brand_id`) USING BTREE
);

后面查表的时候,效率更高。

但索引字段也不能建的太多,可能会影响保存数据的效率,因为索引需要额外的存储空间。

建议单表的索引个数不要超过:5个。

如果在建表时,发现索引个数超过5个了,可以删除部分普通索引,改成联合索引

顺便说一句:在创建联合索引的时候,需要使用注意最左匹配原则,不然,建的联合索引效率可能不高。

对于数据重复率非常高的字段,比如:状态,不建议单独创建普通索引。因为即使加了索引,如果mysql发现全表扫描效率更高,可能会导致索引失效。

10 时间字段

时间字段的类型,我们可以选择的范围还是比较多的,目前mysql支持:date、datetime、timestamp、varchar等。

varchar类型可能是为了跟接口保持一致,接口中的时间类型是String。

但如果哪天我们要通过时间范围查询数据,效率会非常低,因为这种情况没法走索引。

date类型主要是为了保存日期,比如:2020-08-20,不适合保存日期和时间,比如:2020-08-20 12:12:20。

datetimetimestamp类型更适合我们保存日期和时间

但它们有略微区别。

  • timestamp:用4个字节来保存数据,它的取值范围为1970-01-01 00:00:01 UTC ~ 2038-01-19 03:14:07。此外,它还跟时区有关。
  • datetime:用8个字节来保存数据,它的取值范围为1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59。它跟时区无关。

优先推荐使用datetime类型保存日期和时间,可以保存的时间范围更大一些。

温馨提醒一下,在给时间字段设置默认值是,建议不要设置成:0000-00-00 00:00:00,不然查询表时可能会因为转换不了,而直接报错

11 金额字段

mysql中有多个字段可以表示浮点数:float、double、decimal等。

floatdouble可能会丢失精度,因此推荐大家使用decimal类型保存金额。

一般我们是这样定义浮点数的:decimal(m,n)。

其中n是指小数的长度,而m是指整数加小数的总长度。

假如我们定义的金额类型是这样的:decimal(10,2),则表示整数长度是8位,并且保留2位小数。

12 json 字段

我们在设计表结构时,经常会遇到某个字段保存的数据值不固定的需求。

举个例子,比如:做异步excel导出功能时,需要在异步任务表中加一个字段,保存用户通过前端页面选择的查询条件,每个用户的查询条件可能都不一样。

这种业务场景,使用传统的数据库字段,不太好实现。

这时候就可以使用MySQL的json字段类型了,可以保存json格式的结构化数据。

保存和查询数据都是非常方便的。

MySQL还支持按字段名称或者字段值,查询json中的数据。

13 唯一索引

唯一索引在我们实际工作中,使用频率相当高。

你可以给单个字段,加唯一索引,比如:组织机构code。

也可以给多个字段,加一个联合的唯一索引,比如:分类编号、单位、规格等。

单个的唯一索引还好,但如果是联合的唯一索引,字段值出现null时,则唯一性约束可能会失效。

创建唯一索引时,相关字段一定不能包含null值,否则唯一性会失效。

14 字符集

mysql中支持的字符集有很多,常用的有:latin1、utf-8、utf8mb4、GBK等。

latin1容易出现乱码问题,在实际项目中使用比较少。

GBK支持中文,但不支持国际通用字符,在实际项目中使用也不多。

从目前来看,mysql的字符集使用最多的还是:utf-8utf8mb4

其中utf-8占用3个字节,比utf8mb4的4个字节,占用更小的存储空间。

但utf-8有个问题:即无法存储emoji表情,因为emoji表情一般需要4个字节。

由此,使用utf-8字符集,保存emoji表情时,数据库会直接报错。

所以,建议在建表时字符集设置成:utf8mb4,会省去很多不必要的麻烦。

15 排序规则

不知道,你关注过没,在mysql中创建表时,有个COLLATE参数可以设置。

例如:

CREATE TABLE `order` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `code` varchar(20) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  `name` varchar(30) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `un_code` (`code`),
  KEY `un_code_name` (`code`,`name`) USING BTREE,
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

它是用来设置排序规则的。

字符排序规则跟字符集有关,比如:字符集如果是utf8mb4,则字符排序规则也是以:utf8mb4_开头的,常用的有:utf8mb4_general_ciutf8mb4_bin等。

其中utf8mb4_general_ci排序规则,对字母的大小写不敏感。说得更直白一点,就是不区分大小写。

而utf8mb4_bin排序规则,对字符大小写敏感,也就是区分大小写。

说实话,这一点还是非常重要的。

假如order表中现在有一条记录,name的值是大写的YOYO,但我们用小写的yoyo去查,例如:

select * from order where name='yoyo';

如果字符排序规则是utf8mb4_general_ci,则可以查出大写的YOYO的那条数据。

如果字符排序规则是utf8mb4_bin,则查不出来。

由此,字符排序规则一定要根据实际的业务场景选择,否则容易出现问题。

16 大字段

我们在创建表时,对一些特殊字段,要额外关注,比如:大字段,即占用较多存储空间的字段。

比如:用户的评论,这就属于一个大字段,但这个字段可长可短。

但一般会对评论的总长度做限制,比如:最多允许输入500个字符。

如果直接定义成text类型,可能会浪费存储空间,所以建议将这类字段定义成varchar类型的存储效率更高。

当然,我还见过更大的字段,即该字段直接保存合同数据。

一个合同可能会占几Mb

在mysql中保存这种数据,从系统设计的角度来说,本身就不太合理。

像合同这种非常大的数据,可以保存到mongodb中,然后在mysql的业务表中,保存mongodb表的id。

17 冗余字段

我们在设计表的时候,为了性能考虑,提升查询速度,有时可以冗余一些字段。

举个例子,比如:订单表中一般会有userId字段,用来记录用户的唯一标识。

但很多订单的查询页面,或者订单的明细页面,除了需要显示订单信息之外,还需要显示用户ID和用户名称。

如果订单表和用户表的数据量不多,我们可以直接用userId,将这两张表join起来,查询出用户名称。

但如果订单表和用户表的数据量都非常多,这样join是比较消耗查询性能的。

这时候我们可以通过冗余字段的方案,来解决性能问题。

我们可以在订单表中,可以再加一个userName字段,在系统创建订单时,将userId和userName同时写值。

当然订单表中历史数据的userName是空的,可以刷一下历史数据。

这样调整之后,后面只需要查询订单表,即可查询出我们所需要的数据。

不过冗余字段的方案,有利也有弊。

对查询性能有利。

但需要额外的存储空间,还可能会有数据不一致的情况,比如用户名称修改了。

我们在实际业务场景中,需要综合评估,冗余字段方案不适用于所有业务场景。

18 注解

我们在做表设计的时候,一定要把表和相关字段的注释加好。

例如下面这样的:

CREATE TABLE `sys_dept` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '名称',
  `pid` bigint NOT NULL COMMENT '上级部门',
  `valid_status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '有效状态 1:有效 0:无效',
  `create_user_id` bigint NOT NULL COMMENT '创建人ID',
  `create_user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '创建人名称',
  `create_time` datetime(3) DEFAULT NULL COMMENT '创建日期',
  `update_user_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '修改人ID',
  `update_user_name` varchar(30)  DEFAULT NULL COMMENT '修改人名称',
  `update_time` datetime(3) DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  `is_del` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除 1:已删除 0:未删除',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  KEY `index_pid` (`pid`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='部门';

表和字段的注释,都列举的非常详细。

特别是有些状态类型的字段,比如:valid_status字段,该字段表示有效状态, 1:有效 0:无效。

让人可以一目了然,表和字段是干什么用的,字段的值可能有哪些。

最怕的情况是,你在表中创建了很多status字段,每个字段都有1、2、3、4、5、6、7、8、9等多个值。

没有写什么注释。谁都不知道1代表什么含义,2代表什么含义,3代表什么含义。可能刚开始你还记得。但系统上线使用一年半载之后,可能连你自己也忘记了这些status字段,每个值的具体含义了,埋下了一个巨坑。

由此,我们在做表设计时,一定要写好相关的注释,并且经常需要更新这些注释。

标签:建表,name,18,数据库,主键,索引,字段,NULL,id
From: https://www.cnblogs.com/binbingg/p/18367233

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