(一) 建表规约
【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。 【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
【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。
【强制】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。
【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。
【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。
【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。
【强制】表必备三字段：id, gmt_create, gmt_modified。 说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified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。
【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
【推荐】库名与应用名称尽量一致。
【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。
【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。【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。
【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 150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
(二) 索引规约
【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。
【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。
【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。【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。
【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。
【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。
【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 a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
【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。
【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。
【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
【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。
(三) SQL语句
【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count()，count()是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。 说明：count(*)会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。
【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
【强制】当某一列的值全是NULL时，count(col)的返回结果为0，但sum(col)的返回结果为NULL，因此使用sum()时需注意NPE问题。 正例：可以使用如下方式来避免sum的NPE问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;
【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。 说明：NULL与任何值的直接比较都为NULL。 1） NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。 2） NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。 3） NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。
反例：在SQL语句中，如果在null前换行，影响可读性。select * from table where column1 is null and column3 is not null; 而ISNULL(column)是一个整体，简洁易懂。从性能数据上分析，ISNULL(column)执行效率更快一些。【强制】代码中写分页查询逻辑时，若count为0应直接返回，避免执行后面的分页语句。
【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。 说明：（概念解释）学生表中的student_id是主键，那么成绩表中的student_id则为外键。如果更新学生表中的student_id，同时触发成绩表中的student_id更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。
【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
【强制】数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。
【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。 说明：对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。 正例：select t1.name from table_first as t1 , table_second as t2 where t1.id=t2.id; 反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出1052异常：Column ‘name’ in field list is ambiguous。
【推荐】SQL语句中表的别名前加as，并且以t1、t2、t3、…的顺序依次命名。 说明：1）别名可以是表的简称，或者是根据表出现的顺序，以t1、t2、t3的方式命名。2）别名前加as使别名更容易识别。 正例：select t1.name from table_first as t1, table_second as t2 where t1.id=t2.id;
【推荐】in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估in后边的集合元素数量，控制在1000个之内。
【参考】因国际化需要，所有的字符存储与表示，均采用utf8字符集，那么字符计数方法需要注意。 说明： SELECT LENGTH(“轻松工作”)； 返回为12 SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”)； 返回为4 如果需要存储表情，那么选择utf8mb4来进行存储，注意它与utf8编码的区别。
【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但TRUNCATE无事务且不触发trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。 说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。
(四) ORM映射
【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。 说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与resultMap配置不一致。3）无用字段增加网络消耗，尤其是text类型的字段。
【强制】POJO类的布尔属性不能加is，而数据库字段必须加is_，要求在resultMap中进行字段与属性之间的映射。 说明：参见定义POJO类以及数据库字段定义规定，在sql.xml增加映射，是必须的。
【强制】不要用resultClass当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义
；反过来，每一个表也必然有一个 与之对应。 说明：配置映射关系，使字段与DO类解耦，方便维护。 【强制】sql.xml配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现SQL注入。
【强制】iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。 说明：其实现方式是在数据库取到statementName对应的SQL语句的所有记录，再通过subList取start,size的子集合。
正例：
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put(“start”, start);
map.put(“size”, size);【强制】不允许直接拿HashMap与Hashtable作为查询结果集的输出。 反例：某同学为避免写一个<resultMap>，直接使用HashTable来接收数据库返回结果，结果出现日常是把bigint转成Long值，而线上由于数据库版本不一样，解析成BigInteger，导致线上问题。
【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的gmt_modified字段值为当前时间。
【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为POJO类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行SQL时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增加binlog存储。
【参考】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
【参考】
中的compareValue是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件； 表示不为空且不为null时执行； 表示不为null值时执行。