一、基础规范
第一条：必须使用InnoDB存储引擎
第二条：必须使用utf8mb4字符集
utf8mb4是utf8的超集，emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码，故需要升级至utf8mb4。
第二条：数据表、数据字段必须加入中文注释
第三条：禁止使用存储过程、视图、触发器、Event
第四条：禁止存储大文件或者大照片
二、表和字段设计规范
第一条：禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
第二条：必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
a）null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化
b）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
c）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
d）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!=’shenjian’，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
第三条：禁止使用TEXT、BLOB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
第四条：禁止使用小数存储国币
曾经踩过这样的坑，100元分3天摊销，每天摊销100/3元，结果得到3个33.33。后来实施对账系统，始终有几分钱对不齐，郁闷了很久（不是几分钱的事，是业务方质疑的眼神让研发很不爽），最后发现是除法惹的祸。
解决方案：使用“分”作为单位，这样数据库里就是整数了。
三、索引设计规范
第一条：单表索引建议控制在5个以内
第二条：单索引字段数不允许超过5个
第三条：禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
a）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
b）“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
第四条:建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
四、SQL使用规范
第一条：禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
a）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
b）不能有效的利用覆盖索引
c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
第二条：禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性
第三条：禁止使用属性隐式转换
SELECT uid FROM t_user WHERE phone=13812345678 会导致全表扫描，而不能命中phone索引
这个坑大家没踩过么？
phone是varchar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=’13812345678’
第四条：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‘)
第五条：禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
大表指的是数据量在1000万以上的表
第六条：只允许使用内网域名，而不是ip连接数据库
第七条：禁止使用OR条件，必须改为IN查询
第八条：禁止使用负向查询NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，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：查询沈剑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。
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