聊聊数据库建表的15个小技巧

前言

对于后端开发同学来说，访问数据库，是代码中必不可少的一个环节。

系统中收集到用户的核心数据，为了安全性，我们一般会存储到数据库，比如：mysql，oracle等。

后端开发的日常工作，需要不断的建库和建表，来满足业务需求。

通常情况下，建库的频率比建表要低很多，所以，我们这篇文章主要讨论建表相关的内容。

如果我们在建表的时候不注意细节，等后面系统上线之后，表的维护成本变得非常高，而且很容易踩坑。

今天就跟大家一起聊聊，数据库建表的15个小技巧，希望对你会有所帮助。

一、名字

建表的时候，给表、字段和索引起个好名字，真的太重要了。

1、见名知意

名字就像表、字段和索引的一张脸，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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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或_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。

6、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。

二、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。

三、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varchar和char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。

四、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。

五、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。

在单个数据库中，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。

六、存储引擎

在mysql8以前的版本，默认的存储引擎是myslam，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？

myslam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。

而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myslam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myslam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。

七、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，myslam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;

八、外键

在mysql中，是存在外键的。

外键存在的主要作用是：保证数据的一致性和完整性。

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，存储过程和触发器也不太建议使用，他们都会影响性能。

九、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。

如果你对索引失效问题比较感兴趣，可以看看我的另一篇文章《聊聊索引失效的10种场景，太坑了》，里面有非常详细的介绍。

十、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。

而datetime和timestamp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。

十一、金额字段

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

而float和double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。

十二、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。

十三、字符集

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

这4种字符集情况如下：

latin1容易出现乱码问题，在实际项目中使用比较少。

而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-8和utf8mb4。

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。

十四、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_ci、utf8mb4_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。

十五、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。

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