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数据库设计全过程# MySQL表设计经验汇总篇

表设计是每一个后端程序员都无法避开的一块砖,而且这块砖一不小心就很容易烫手,本篇笔记就是为了帮助大家在设计表时能够轻松拿捏。

1.命名规范

数据库表名、字段名、索引名等都需要命名规范。命名可读性要高,尽量使用英文,采用驼峰或者下划线分割的方式,让人见名知意。

反例:这些命名过于简单,缺乏描述性,很难让人理解它的含义。

1表名:a、b、c 2字段名:aaa、bbb、ccc 3索引名:index1、index2、index3

正例:这些命名就让人见名知意。

1表名:customers、orders、products 2字段名:customer_id、order_date、product_name 3索引名:idx_customer_id、idx_order_date

TIP

●表名、字段名必须使用小写字母,禁止使用数字开头,禁止使用拼音,并且一般不使用英文缩写。

●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。

2.选择合适的字段类型

设计表时,需要选择合适字段类型:


MySQL 8.0 字段类型速查表(常用)
类型分类类型名称占用空间说明
整数类型TINYINT1 字节-128 ~ 127(有符号) / 0 ~ 255(无符号)
SMALLINT2 字节-32,768 ~ 32,767
MEDIUMINT3 字节-8,388,608 ~ 8,388,607
INT / INTEGER4 字节-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647
BIGINT8 字节±9.2×10¹⁸(64位)
小数类型DECIMAL(M,D)依赖精度精确小数,适合用于金钱等场景(不受浮点误差)
FLOAT4 字节单精度浮点(约 7 位精度)
DOUBLE8 字节双精度浮点(约 16 位精度)
字符串类型CHAR(n)n 字节定长字符串,最多 255 个字符(不建议用于变长数据)
VARCHAR(n)n+1 ~ n+2 字节变长字符串,最大 65535 字节(受字符集和行宽限制)
TEXT最大 64KB长文本,不适合索引、排序
TINYTEXT最大 255B非常短文本
MEDIUMTEXT最大 16MB中等长度文本
LONGTEXT最大 4GB超长文本
日期时间类型DATE3 字节'1000-01-01' 到 '9999-12-31'
DATETIME8 字节'1000-01-01 00:00:00' ~ '9999-12-31 23:59:59'
TIMESTAMP4 字节从 1970 到 2038(受限于 UNIX 时间戳)
TIME3 字节'−838:59:59' 到 '838:59:59'
YEAR1 字节表示年份,如 2024
JSON 类型JSON动态存储结构化 JSON 数据,支持索引部分字段
布尔类型BOOLEAN / BOOL1 字节实际为 TINYINT(1),0 为假,非 0 为真
二进制类型BINARY(n)定长固定长度的二进制数据
VARBINARY(n)变长可变长度的二进制数据
BLOB 系列TINYBLOB ~ LONGBLOB与 TEXT 系列对应,用于存储二进制大对象

📝 注意事项(MySQL 8.0 以后):

  • ✅ 整数类型中的 INT(11) 等「显示宽度」写法已被弃用
  • ✅ 推荐使用 UNSIGNED(无符号)提高正整数主键范围
  • JSON 类型可以用作结构化字段,但不要滥用(查询复杂度高)
  • TEXT/BLOB 类型不支持默认值,且无法参与 FULLTEXT 索引(除特殊配置)

3. 主键设计要合理

主键的设计在数据库中非常重要,它用于唯一标识表中的每一行数据,并且在数据操作和查询中起到关键作用。通常主键的设计,不要与业务相关联,因为业务是会发生变化的,应当使用自增的 id,并且保持主键的连续性。比如说可以使用优化的雪花 id 等等。

4.选择合适的字段长度

首先问大家一个问题,数据库字段长度表示字符长度还是字节长度?

在mysql中,varchar和char类型表示字符长度,而其他类型表示的长度都表示字节长度。

char(10)表示字符长度是10。

注意!!

MySQL 8.0 开始,所有整型类型的显示宽度语法(如 INT(11), BIGINT(4))都被废弃

以后写表结构时,直接写:BIGINTBIGINT UNSIGNED 即可

不要使用 (4)(11) 等旧的显示宽度写法(容易误解 + 已废弃)

所以在设计表时需要充分考虑一个字段的长度,比如一个用户名字段(它的长度5~20个字符),你觉得应该设置多长呢?可以考虑设置为 varchar(32)。需要注意字段长度一般设置为2的n次方。

5.优先考虑逻辑删除,而不是物理删除

什么是物理删除?什么是逻辑删除?

●物理删除:把数据从硬盘中删除,可释放存储空间

●逻辑删除:给数据添加一个字段,比如is_deleted,以标记该数据已经逻辑删除。

为什么推荐用逻辑删除,不推荐物理删除呢?

●数据恢复困难。

●物理删除会导致索引树重构

6.每个表都需要添加通用字段

●id: 主键,一个表必须得有主键,必须

●create_time: 创建时间

●creator :创建人

●update_time: 修改时间,必须,更新记录时,需要更新它

●update_by :修改人,非必须

●remark :数据记录备注,非必须

7.一张表的字段不宜过多

建表的时候一张表的字段不要太多了。尽量不超过 20 个。超出的话优先考虑拆分,也就是通常的查询表,详情表。

●查询效率:当表中保存的数据数量很大时,查询操作需要检索的数据也会随之增加。如果表的字段数过多,查询操作就需要读取更多的数据,这会导致查询效率变慢。

●存储空间:表的字段数越多,每一行数据占用的存储空间也就越大。对于大型数据库来说,这可能会导致磁盘空间的浪费。

●数据库设计复杂性:当表的字段数过多时,数据库的设计和维护变得更加复杂。这可能涉及到索引和关联表的设计,以确保数据的完整性和一致性。

8.定义字段尽可能not null

如果没有特殊的理由, 一般都建议将字段定义为 NOT NULL 。为什么呢?

●首先,NOT NULL 可以防止出现空指针问题。

●其次,NULL值存储也需要额外的空间的,它也会导致比较运算更为复杂,使优化器难以优化SQL。

●NULL值有可能会导致索引失效

如果将字段默认设置成一个空字符串或常量值并没有什么不同,且都不会影响到应用逻辑, 那就可以将这个字段设置为NOT NULL。

9.合理添加索引

当设计表时,需要考虑哪些字段需要加索引,可以遵循以下几个原则:

●根据查询条件进行选择(高频使用):如果在查询中使用了某个字段作为查询条件,那么这个字段就应该建立索引。例如,在用户表中,如果需要根据用户的姓名进行查询,那么就应该为姓名字段建立索引。

●区分度高的字段优先:如果一个字段的取值范围非常小,例如性别只有男女两种可能,那么这个字段就不适合建立索引。相反,如果一个字段的取值范围很大且区分度高,例如用户ID,那么这个字段就非常适合建立索引。

●不要建立过多的索引:每个表所建立的索引数量应该控制在一个合理的范围内,一般不要超过5个。因为过多的索引会导致写入速度变慢,并占用更多的存储空间。

●联合索引优化:在某些情况下,可以通过联合索引的方式来优化查询速度,减少所需的索引数量。例如,在用户表中,如果需要根据用户姓名和年龄进行查询,那么可以将这两个字段组合成联合索引。

假设你有一个订单表,包含订单ID、用户ID、订单金额、订单状态等字段。现在需要根据用户ID和订单状态进行查询,可以考虑为用户ID和订单状态这两个字段建立联合索引,例如:

sql
CREATE TABLE order_tab (
    id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    user_id int(11) NOT NULL,
    amount decimal(10,2) NOT NULL,
    status varchar(20) NOT NULL,
    create_time datetime NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_user_status (user_id, status) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

10.不需要严格遵守 3NF,通过业务字段冗余来减少表关联

简单来说就是反范式设计。常见形式是在第三范式(3NF)的基础上,进一步进行冗余,从而减少表关联。

回顾下什么是数据库三范式(3NF)?

●第一范式:对属性的原子性,要求属性具有原子性,不可再分解;

●第二范式:对记录的唯一性,要求记录有唯一标识,即实体的唯一性,即不存在部分依赖;

●第三方式:对字段的冗余性,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖;

假设需要设计一个产品订单表,包含以下字段:订单ID、用户ID、订单日期、产品名称、产品价格、产品数量以及订单总价。正常情况下,可能会分别设计订单表和产品表,并使用外键进行关联,例如:

sql
CREATE TABLE order (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`order_date` date NOT NULL,
`product_id` int(11) NOT NULL,
`quantity` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `product` (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE product (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`price` decimal(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

这个设计方式符合范式要求,但在查询时需要进行表关联操作,可能会降低查询效率。为了提高查询效率,我们可以使用反范式的设计方式,将订单表中的产品名称、产品价格和订单总价冗余存储到订单表中,从而避免关联查询。例如:

sql
CREATE TABLE order (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`order_date` date NOT NULL,
`product_name` varchar(255) NOT NULL,
`product_price` decimal(10,2) NOT NULL,
`quantity` int(11) NOT NULL,
`total_price` decimal(10,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

通过这种反范式的设计方式,我们可以避免表关联操作,提高查询效率。但同时也带来了一些缺点,例如数据冗余、数据更新困难等。因此,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。

  1. 避免使用MySQL保留字

如果库名、表名、字段名等属性含有保留字时,SQL语句必须用反引号来引用属性名称,这将使得SQL语句书写、SHELL脚本中变量的转义等变得非常复杂。

如果你需要使用这些保留字作为表名、列名或其他标识符,你可以考虑以下方法来避免冲突:

1在标识符前或后添加下划线:例如,将表名命名为 "my_table",列名命名为 "column_name"。

2使用不同的单词或短语:例如,将表名命名为 "orders_table",列名命名为 "order_status"。

3使用反引号()将标识符括起来:例如,将表名命名为 "table",列名命名为 "column`"。请注意,在使用反引号时要小心,确保使用正确的语法和规范

12.不搞外键关联,一般都在代码维护

在数据库设计中,使用外键关联是一种良好的实践,可以确保数据的完整性和一致性。外键关联可以帮助维护表之间的关系,防止无效或不一致的数据插入、更新或删除操作。然而,在某些情况下,也存在一些缺点,这可能是导致现在不太推荐使用外键关联的原因之一。以下是一些这种情况:

1可能会导致性能问题,尤其是在对大型数据集进行操作时。这是因为每次插入、更新或删除操作都需要进行约束检查,这可能会导致额外的开销和延迟。

2可能会限制数据库的灵活性和可扩展性。例如,如果需要对数据库进行分区或垂直分割,外键关联可能会导致额外的复杂性和限制。

3可能会导致死锁和死循环,特别是在进行并发操作时。这可能会导致数据库出现不稳定的状态,从而影响系统的性能和可用性。

4可能会导致数据库的维护和管理成本的增加。这是因为外键关联需要额外的管理和维护工作,例如添加、修改或删除外键约束时需要额外的测试和验证。

因此,在决定是否使用外键关联时,需要考虑实际业务需求和场景,并进行权衡和决策。在某些情况下,可以采用其他方法来保证数据的完整性和一致性,例如使用应用程序逻辑或数据库触发器来实现约束检查和数据操作。同时,需要注意数据库设计的基本原则和最佳实践,例如避免数据冗余、遵循规范化原则和正常化理论等。

13.字段注释

设计表时每个字段的含义要注释清楚,包括枚举类型。比如说:

14.时间的类型选择

时间类型的选择一般都要好好考虑,因为不同的类型存储的格式不同。

对于MySQL来说,主要有date、datetime、time、timestamp 和 year。

●date :表示的日期值, 格式yyyy-mm-dd,范围1000-01-01 到 9999-12-31,3字节

●time :表示的时间值,格式 hh:mm:ss,范围-838:59:59 到 838:59:59,3字节

●datetime:表示的日期时间值,格式yyyy-mm-dd hh:mm:ss,范围1000-01-01 00:00:00到9999-12-31 23:59:59```,8字节,跟时区无关

●timestamp:表示的时间戳值,格式为yyyymmddhhmmss,范围1970-01-01 00:00:01到2038-01-19 03:14:07,4字节,跟时区有关

●year:年份值,格式为yyyy。范围1901到2155,1字节

推荐优先使用datetime类型来保存日期和时间,因为存储范围更大,且跟时区无关。

15.SQL 编写的一些优化经验

1避免使用SELECT * FROM 语句,应该只选择需要的列,以减少网络传输和提高查询性能。

2使用索引来提高查询速度,特别是在对大型表进行查询时。

3避免使用外键约束,因为它们可能会导致性能问题,特别是在对大型表进行插入、更新和删除操作时。

4使用LIMIT 1来限制查询结果只有一条记录。

5避免在where子句中使用OR来连接条件,应使用UNION来连接查询。

6注意优化LIMIT深分页问题,可以使用OFFSET来替代LIMIT。

7使用where条件限制要查询的数据,避免返回多余的行。

8尽量避免在索引列上使用MySQL的内置函数,这可能导致索引失效。

9应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作,这可能导致索引失效。

10应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,这可能导致索引失效。

11使用联合索引时,注意索引列的顺序,一般遵循最左匹配原则。

12对查询进行优化,应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

13如果插入数据过多,考虑批量插入。

14在适当的时候,使用覆盖索引。

15使用EXPLAIN 分析你SQL的计划。

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