阿里巴巴开发规范手册MySQL

1、MySQL 数据库

1.1、建表规约

1) 表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint（1 表示是，0 表示否）。
说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
注意：POJO 类中的任何布尔类型的变量，都不要加 is 前缀，所以，需要在设置从 is_xxx 到 Xxx 的映射关系。数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。
正例：表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。

2) 表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。

说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。

正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name
反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name

3) 表名不使用复数名词。

说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于 DO 类名也是单数形式，符合表达习惯。

4) 禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。

5) 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。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

6) 小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。

说明：在存储的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数并分开存储。

7)【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。

8)【强制】varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效率。

9)【强制】表必备三字段：id, create_time, update_time。

说明：其中 id 必为主键，类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型。
10)【推荐】表的命名最好是遵循“业务名称_表的作用”。

正例：alipay_task / force_project / trade_config
11) 【推荐】库名与应用名称尽量一致。

12) 【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。

13)【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：

不是频繁修改的字段。
不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
不是唯一索引的字段。

正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。

14）【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。

说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。

15）【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。

正例：如下表，其中无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。对象年龄区间类型字节表示范围

人 150 岁之内 tinyint unsigned 1 无符号值：0 到 255

龟数百岁 smallint unsigned 2 无符号值：0 到 65535

恐龙化石数千万年 int unsigned 4 无符号值：0 到约 42.9 亿

太阳约 50 亿年 bigint unsigned 8 无符号值：0 到约 10 的 19 次方

1.2、索引规约

1）【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2）【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。

说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

1.3、SQL 语句

1）【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

2）【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为 NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为 0。

3）【强制】当某一列的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为 NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。

正例：使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;

4）【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。

说明：NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。

NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。
NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。

5）【强制】代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。

6）【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明：以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。

7）【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。

8）【强制】数据订正（特别是删除、修改记录操作）时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。

9）【推荐】in 操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个之内。

10）【参考】如果有国际化需要，所有的字符存储与表示，均以 utf-8 编码，注意字符统计函数的区别。

说明：
SELECT LENGTH("轻松工作")；返回为 12
SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作")；返回为 4
如果需要存储表情，那么选择 utf8mb4 来进行存储，注意它与 utf-8 编码的区别。

11）【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但 TRUNCATE 无事务且不触发 trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。

说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

1.4、ORM 映射

1）【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。

说明：

增加查询分析器解析成本。
增减字段容易与 resultMap 配置不一致。
无用字段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。

2）【强制】POJO 类的布尔属性不能加 is，而数据库字段必须加 is_，要求在 resultMap 中进行字段与属性之间的映射。

说明：参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在中增加映射，是必须的。在 MyBatis Generator 生成的代码中，需要进行对应的修改。

3）【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义；反过来，每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。

说明：配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。

4）【强制】sql.xml 配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。

【强制】iBATIS 自带的 queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。

说明：其实现方式是在数据库取到 statementName 对应的 SQL 语句的所有记录，再通过 subList 取 start,size 的子集合。
正例：

Map<String, Object> map = new HashMap<>(); 
map.put("start", start); 
map.put("size", size);

5）【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。

说明：resultClass=”Hashtable”，会置入字段名和属性值，但是值的类型不可控。

6）【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的 gmt_modified 字段值为当前时间。

【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为 POJO 类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行 update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行 SQL 时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增加 binlog 存储。

7）【参考】@Transactional 事务不要滥用。事务会影响数据库的 QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。

8）【参考】<isEqual>中的 compareValue 是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件；<isNotEmpty>表示不为空且不为 null 时执行；<isNotNull>表示不为 null 值时执行。

2、工程结构

2.1、应用分层

1）【推荐】图中默认上层依赖于下层，箭头关系表示可直接依赖，如：开放接口层可以依赖于 Web 层，也可以直接依赖于 Service 层，依此类推：

开放接口层：可直接封装 Service 方法暴露成 RPC 接口；通过 Web 封装成 http 接口；进行网关安全控制、流量控制等。
终端显示层：各个端的模板渲染并执行显示的层。当前主要是 velocity 渲染，JS 渲染，JSP 渲染，移动端展示等。
Web 层：主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理等。
Service 层：相对具体的业务逻辑服务层。

Manager 层：通用业务处理层，它有如下特征：

对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息。
对 Service 层通用能力的下沉，如缓存方案、中间件通用处理。
与 DAO 层交互，对多个 DAO 的组合复用。

DAO 层：数据访问层，与底层 MySQL、Oracle、Hbase 等进行数据交互。
外部接口或第三方平台：包括其它部门 RPC 开放接口，基础平台，其它公司的 HTTP 接口。

2）【参考】（分层异常处理规约）在 DAO 层，产生的异常类型有很多，无法用细粒度的异常进行 catch，使用 catch(Exception e)方式，并 throw new DAOException(e)，不需要打印日志，因为日志在 Manager/Service 层一定需要捕获并打印到日志文件中去，如果同台服务器再打日志，浪费性能和存储。在 Service 层出现异常时，必须记录出错日志到磁盘，尽可能带上参数信息，相当于保护案发现场。如果 Manager 层与 Service 同机部署，日志方式与 DAO 层处理一致，如果是单独部署，则采用与 Service 一致的处理方式。Web 层绝不应该继续往上抛异常，因为已经处于顶层，如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染，那么就应该直接跳转到友好错误页面，加上用户容易理解的错误提示信息。开放接口层要将异常处理成错误码
和错误信息方式返回。

3）【参考】分层领域模型规约：

DO（Data Object）：此对象与数据库表结构一一对应，通过 DAO 层向上传输数据源对象。
DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，Service 或 Manager 向外传输的对象。
BO（Business Object）：业务对象，由 Service 层输出的封装业务逻辑的对象。
AO（Application Object）：应用对象，在 Web 层与 Service 层之间抽象的复用对象模型，极为贴近展示层，复用度不高。
VO（View Object）：显示层对象，通常是 Web 向模板渲染引擎层传输的对象。
Query：数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过 2 个参数的查询封装，禁止使用 Map 类来传输。