1.【强制】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.【强制】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.【强制】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.【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等。
5.【强制】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.【强制】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。
【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。
8.【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，前者现在时表示主动式创建，后者过去分词表示被动式更新
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：
1） 不是频繁修改的字段。
2） 不是唯一索引的字段。
3） 不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
正例：各业务线经常冗余存储商品名称，避免查询时需要调用 IC 服务获取。
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：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 | 120 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 43 亿 |
| 太阳 | 约 50 亿年 | bigint unsigned | 8 | 无符号值：0 到约 10 的 19 次方 |
1.【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，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，数据类型保持绝对一致；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。
3.【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据 实际文本区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%
以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
4.【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明：索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
5.【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索
引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c
反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无
法排序。
6.【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。
说明：如果一本书需要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这
个目录就是起到覆盖索引的作用。
正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效
果，用 explain 的结果，extra 列会出现：using index。
7.【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当
offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL
改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联：
SELECT t1.* FROM 表 1 as t1, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where t1.id=t2.id
8.【推荐】SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts
最好。
说明：
1） consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。
2） ref 指的是使用普通的索引（normal index）。
3） range 对索引进行范围检索。
反例：explain 表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级别比较 range
还低，与全表扫描是小巫见大巫。
9.【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
正例：如果 where a=? and b=?，a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即可。
说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=?
那么即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即建立组合索引 idx_d_c。
10.【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
11.【参考】创建索引时避免有如下极端误解：
1） 索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2） 吝啬索引的创建。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
3） 抵制惟一索引。认为惟一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。