本文大部分转至沈剑老师，加上自己的一些见解。
本文前提
高并发环境
规则要点
1） 数据库字符集使用utf8mb4
无乱码风险、万国码
2）禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量大的情况下，这些功能很可能将数据库拖死，业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长存储与索引，CPU计算还是上移吧
3）禁止存储大文件或者大照片
使用路程存储。建个存储文件的服务器，或者用云端Azure的blob文件存储
4）表名必须英文
5）单实例表数目必须小于500
6）单表列数目必须小于30
7）表必须有主键，建议不要用自增长主键
无主键的表删除，在row模式的主从架构，会导致备库夯住
不用自增长主键是因为当插入数据时，数据库首先会查询最大的索引值，然后再进行插入操作。所以，使用较短的string类型或者guid直接插入。
8）禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
外键会导致表与表之间耦合，update与delete操作都会涉及相关联的表，十分影响sql 的性能，甚至会造成死锁。高并发情况下容易造成数据库性能，大数据高并发业务场景数据库使用以性能优先
9）须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL（其他数据库差不多）来说更难优化
null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理记录的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的处理性能会降低很多
null值需要更多的存储空，无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识
对null 的处理时候，只能采用is null或is not null，而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。如：where name!=’alunchen’，如果存在name为null值的记录，查询结果就不会包含name为null值的记录
10）禁止使用TEXT、BLOB大类型
会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能
11）单表索引个数，建议控制在5个以内
字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了
12）禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似
13）建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
能够更加有效的过滤数据
14）禁止使用SELECT *
消耗数据库IO性能
不能有效的利用覆盖索引
15）禁止使用INSERT INTO tableA VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性
容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
16）禁止使用属性隐式转换
SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13800138000 会导致全表扫描，而不能命中phone索引。因为phone是字符串类型，
SQL语句带入的是整形，故不会命中索引，加个引号就好了：
SELECT uid FROM t_user WHERE phone=’13800138000’
17）禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>=‘2017-02-15‘ 会导致全表扫描
正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp(‘2017-02-15 00:00:00‘)
18）禁止负向查询，以及%开头的模糊查询
负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
%开头的模糊查询，会导致全表扫描。
一般来说，WHERE过滤条件不会只带这么一个“负向查询条件”，还会有其他过滤条件，举个例子：查询我已完成订单之外的订单（好拗口）：
SELECT oid FROM t_order WHERE uid=123 AND status != 1;
订单表5000w数据，但uid=123就会迅速的将数据量过滤到很少的级别（uid建立了索引），此时再接上一个负向的查询条件就无所谓了，扫描的行数本身就会很少。
但如果要查询所有已完成订单之外的订单：
SELECT oid FROM t_order WHERE status != 1;
这就挂了，立马CPU100%，status索引会失效，负向查询导致全表扫描。
19）禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能
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