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云数据库 GAUSSDB(FOR MYSQL)-库表设计规范

时间：2024-07-03 11:01:10

云数据库 GAUSSDB(FOR MYSQL) 使用规范

库表设计规范

所有创建的MySQL表必须为InnoDB引擎，适配MySQL的其它引擎不支持事务。
小数类型建议使用DECIMAL，禁止使用FLOAT和DOUBLE。
FLOAT和DOUBLE在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值比较的时候得到的结果有误。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分开存储。

禁用保留字，如DESC、RANGE、MATCH、DELAYED等。

社区MySQL 8.0的保留字与关键字请参见关键字和保留字。

GaussDB (for MySQL)的保留关键字在兼容社区MySQL8.0的基础上，新增了部分保留关键字，需要在业务使用中避免使用保留关键字来命名。

GaussDB(for MySQL)新增的关键字和保留字如表1所示。

表1 GaussDB(for MySQL)新增的保留关键字
保留字	相关场景
EXTRA_HEALTH	高可用
PBS	备份恢复
REDO	主从复制
SLICEID	共享存储
SLOWIO	共享存储
SPACEUSAGE	共享存储
RDS_INSTANT	回收站
RECYCLE_BIN	回收站
RDS_RECYCLE	回收站
RDS_TAC	回收站
RDS_GDB_CTRL	RegionlessDB

数据表必须有主键，可以使用业务相关，有序且具有唯一性的字段作为主键，也可以使用业务无关的自增长字段作为主键。
表字段必须有默认值加NOT NULL，数字类型默认值推荐给0，VARCHAR等字符类型默认值推荐空字符串''。

无主键不仅容易导致主库执行速度慢和复制延迟问题。
避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。
分区表的缺点：
- DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。
- 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。
- 分区表使用较少，存在未知风险。
- 当单台服务器性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。
- 当分区表操作不当导致访问所有分区时，会导致严重的性能问题。
建议表包含两个字段：CREATE_TIME，UPDATE_TIME, 且均为DATETIME类型。

数据仓库拖取数据时可以利用这两个统一字段无需询问业务。

在数据库出现意外时可以判断数据进入数据库和修改的时间，在极端情况可以帮助数据恢复的判断。
VARCHAR是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过2048。
如果存储长度大于此值，定义字段类型为TEXT，或者独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其他字段索引效率。
表单行行内长度不得超过1024字节。
控制单表字段数量，字段上限50个。
如果存储的字符串长度几乎相等，使用CHAR定长字符串类型。
字段允许适当跨表冗余，以避免关联查询，提高查询性能，但必须考虑数据一致。
冗余字段应遵循：
- 不是频繁修改的字段。
- 不是VARCHAR超长字段和TEXT字段。
合适的存储长度（不建议使用LONG TEXT, BLOB等长类型字段），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。
所有的字符存储与表示，均以UTF-8或者utf8mb4编码，表和字段需要有注释信息。
尽量避免使用大事务。
如果在一个事务里进行多个SELECT或UPDATE语句，如果是高频事务，会严重影响MySQL并发能力，因为事务持有的锁等资源只在事务ROLLBACK/COMMIT时才能释放。但同时也要评估数据写入的一致性。
由于全文索引局限性较多，不建议使用全文索引功能。
对于超大表，还需要遵循以下规范。
- 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED，总体来看就是，在满足业务演进的前提下，字段类型尽量短。
- VARCHAR的长度只分配真正需要的空间。
  示例：
  
  CREATE TABLE T1 (A VARCHAR(255));
  
  优化为：
  
  CREATE TABLE T1 (A VARCHAR(满足业务的长度));
- 使用枚举或整数代替字符串类型。
- 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME。
- 单表不要有太多字段，建议在20以内。
- 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束。
- 用整型来存IP。
- 对序列性比较强的的字段进行分区，查询时加上范围条件效率会非常高；
- 对于有有明显的热点的数据，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区。
- 建议使用数据库代理连接数据库，对于一致性要求不高的场景下，将读业务分流到只读节点。对于查询量比较大情况下，可以通过弹性扩展，增加只读节点数量，提升查询性能。