1. 流程
数据库表结构的修改需要相关人员和Leader一起评审，保证符合涉及规范。
不允许使用root账号，所有开发和测试应当分配指定账号，并授予最小数据库权限
2. 数据库与表规范
表命名规范
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常规表表名以 t_开头，t 代表 table 的意思，命名规则即 「t + 模块（包含模块含义的简写）+ 表（包含表含义的简写）」，比如用户模块的教育信息表：t_user_eduinfo。 -
临时表（RD、QA 或 DBA 同学用于数据临时处理的表），命名规则： 「temp 前缀+模块+表+日期后缀」：temp_user_eduinfo_20210719 -
备份表（用于保存和归档历史数据或者作为灾备恢复的数据）命名规则， 「bak 前缀+模块+表+日期后缀」：bak_user_eduinfo_20210719 -
区分位: iz_* [String(1)] 1表示是 0表示否，（禁用 is_,代码生成实体有问题 ) -
状态位: *_status [String(1-2)] 状态字段必须加注释说明每个值代表含义 -
同一个模块的表尽可能使用相同的前缀，表名称尽可能表达含义 -
多个单词以下划线 _ 分隔 -
常规表表名尽量不超过 30 个字符，temp 表和 bak 表视情况而定，也尽量简短为宜，命名应使用小写
数据库对象设计规范
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字符集统一使用 utf8mb4,排序utf8mb4_general_ci -
不允许使用视图、存储过程、触发器 -
数据库引擎统一 innodb -
模块划分和代码中业务模块一致
表设计规范
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不要使用外键 -
表必须有主键，设置为varchar(64)，唯一 -
表必须有create_time(timestamp)字段 -
表必须有update_time(timestamp)字段 -
禁止使用复杂类型，json使用要看情况 -
「需要json连接的字段，类型必须一致，防止隐式转换」 -
严禁使用分区表 -
单表字段数不要太多，建议最多不要大于50个。过度的宽表对性能也是很大的影响。 -
MySQL在处理大表时，性能就开始明显降低，所以建议单表物理大小限制在16GB，表中数据行数控制在2000W内。^[业内的规则是超过2000W性能开始明显降低。但是这个值是灵活的，你可以根据实际情况进行测试来判断，比如阿里的标准就是500W，百度的确是2000W。实际上是否宽表，单行数据所占用的空间都有起到作用的。
] 10. 表字段注释，每个字段必须设置注释说明; 11. 表字段注释，状态类型的字段必须说明取值规则（比如性别sex取值规则）
3. 字段规范
字段命名规范
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字段命名需要表示其实际含义的英文单词或简写， 「单词之间用下划线 _ 进行连接」，如 service_ip、service_port。 -
「各表之间相同意义的字段必须同名」，比如 a 表和 b 表都有创建时间，应该统一为 create_time，不一致会很混乱。 -
多个单词以下划线 _ 分隔 -
字段名尽量不超过 30 个字符， 「命名应该使用小写」
字段设计规范
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「对于精确浮点型数据存储，需要使用DECIMAL」，严禁使用FLOAT和DOUBLE -
禁止使用TEXT、BLOG字段，特殊情况除外 -
「字段使用NOT NULL属性」，可用默认值代替NULL -
区分、状态、类型字段，尽量用String类型，避免数字类型的一些问题 -
字段默认值（字段尽量不设置默认值，采用编码方式加默认值） -
逻辑删除字段，del_flag [int(1)]，1表示删除 0表示未删除 ，可选择加 -
乐观锁字段， update_count[Integer]，可选择加
4. 索引规范
索引命名规范
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唯一索引使用 「uni + 字段名」 来命名：create unique index uni_uid on t_user_basic(uid) 。 -
非唯一索引使用 「idx + 字段名」 来命名：create index idx_uname_mobile on t_user_basic(uname,mobile) 。 -
多个单词以 「下划线 _ 分隔」。 -
索引名尽量不超过50个字符，命名应该使用小写，组合索引的字段不宜太多，不然也不利于查询效率的提升。 -
多单词组成的列名，取尽可能代表意义的缩写，如 test_contact表member_id和friend_id上的组合索引：idx_mid_fid。 -
「理解组合索引最左前缀原则，避免重复建设索引」，如果建立了(a,b,c)，相当于建立了(a), (a,b), (a,b,c)。
索引设计规范
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索引必须创建在索引选择性（区分度）较高的列上，选择性的计算方式为: selecttivity = count(distinct c_name)/count(*) ; 如果区分度结果小于0.2，则不建议在此列上创建索引，否则大概率会拖慢SQL执行 -
单张表的索引数量理论上应 「控制在5个以内」。经常有大批量插入、更新操作表，应尽量少建索引，索引建立的原则理论上是 「多读少写的场景」。 -
「ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT的字段需要添加在索引的后面，形成覆盖索引」 -
联合索引注意 「最左匹配原则」：必须按照从左到右的顺序匹配，MySQL会一直向右匹配索引直到遇到范围查询(>、<、between、like)然后停止匹配。如：depno=1 and empname>'' and job=1 如果建立(depno,empname,job)顺序的索引，job是用不到索引的。 -
应需而取策略，查询记录的时候， 「不要一上来就使用」*，只取需要的数据，可能的话尽量只利用索引覆盖，可以减少回表操作，提升效率。 -
避免索引失效的原则： 「禁止对索引字段使用函数、运算符操作，会使索引失效」。 -
「避免非必要的类型转换」，字符串字段使用数值进行比较的时候会导致索引无效。 -
「模糊查询'%value%'会使索引无效」，变为全表扫描，因为无法判断扫描的区间， 「但是'value%'是可以有效利用索引」。 -
「索引覆盖排序字段」，这样可以减少排序步骤，提升查询效率 -
「尽量的扩展索引，非必要不新建索引」。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
扩展下最左前缀
这里创建一个索引
CREATE INDEX idx_name ON users (first_name, last_name);
在这个索引中，first_name 是最左前缀。现在，当您执行类似以下的查询时，索引可以被有效地利用：
SELECT * FROM users WHERE first_name = 'John' AND last_name = 'Doe';
5. SQL 查询编写规范
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不允许使用 select * -
查询必须加where条件，避免全表扫描 -
如果必须有TEXT对象，必须单独加表并关联 -
where条件中过滤字段严禁使用任何函数，包括数据类型转换函数 -
分页查询必须带排序条件 -
用in/union替换or，并注意in个数小于300 -
如无必要不要使用%前缀进行模糊查询，避免全表查询 -
避免使用子查询，转为join连接
子查询性能差原因
「「·」」 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能 会受到一定的影响；
「「·」」 特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；
「「·」」 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。
6. 事务管理和性能优化
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所有方法涉及到更新、删除、添加操作需要使用 @Transactional注解 -
数据量大的情况下， 需要分批次操作
7. 安全性考虑
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数据库配置应当使用druid等框架对明文进行加密 -
避免拼接SQL -
防止SQL注入 
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