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TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高
超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。
经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：
· 缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
· 缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间
6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
· 非精准浮点：float,double
· 精准浮点：decimal
Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储9位数字，并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。
四、索引设计规范
1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个
索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。
因为mysql优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估mybatis新增返回主键怎么取，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。
2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6版本之前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好
3、每个Innodb表必须有个主键
Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。
每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。
不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。
主键建议使用自增ID值。
五、常见索引列建议
· 出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
· 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好
· 多表join的关联列
六、如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
· 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）；
· 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）；
· 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。
七、避免建立冗余索引和重复索引
因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。
**· 重复索引示例：**primary key(id)、index(id)、unique index(id)
**· 冗余索引示例：**index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、优先考虑覆盖索引
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
**覆盖索引：**就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引
覆盖索引的好处：
· 避免Innodb表进行索引的二次查询
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，
如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。
· 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。
九、索引SET规范
尽量避免使用外键约束
· 不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引；
· 外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现；
· 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。
十、数据库SQL开发规范
1、建议使用预编译语句进行数据库操作
预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题 只传参数，比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
2、避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效。如：select name,phone from customer where id = ‘111’;
3、充分利用表上已经存在的索引
· 避免使用双%号的查询条件。
如a like ‘3%’，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）
· 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。
使用left join或 not exists来优化not in操作
因为not in 也通常会使用索引失效。
4、数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
5、程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询
· 为数据库迁移和分库分表留出余地
· 降低业务耦合度
· 避免权限过大而产生的安全风险
6、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT 查询
原因：
· 消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
· 无法使用覆盖索引
· 可减少表结构变更带来的影响
7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句
如：insert into values (‘a’,’b’,’c’);
应使用insert into t(c1,c2,c3) values (‘a’,’b’,’c’);
8、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作
通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因：
· 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。
9、避免使用JOIN关联太多的表
对于Mysql来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。
在Mysql中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。
同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率Mysql最多允许关联61个表，建议不超过5个。
10、减少同数据库的交互次数
数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率
11、对应同一列进行or判断时，使用in代替or
in的值不要超过500个in操作可以更有效的利用索引，or大多数情况下很少能利用到索引。
12、禁止使用order by rand() 进行随机排序
会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。
推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式
13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
· 不推荐：
· 推荐：
14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION
· UNION会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
· UNION ALL不会再对结果集进行去重操作
15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL
· 大SQL：逻辑上比较复杂，需要占用大量CPU进行计算的SQL
· MySQL：一个SQL只能使用一个CPU进行计算
· SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
十一、数据库操作行为规范
1、超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作
· 大批量操作可能会造成严重的主从延迟
主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行mybatis新增返回主键怎么取，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
· binlog日志为row格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，由于在row格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因。
· 避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。
2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
· 避免大表修改产生的主从延迟
· 避免在对表字段进行修改时进行锁表
对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。
pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。
把原来一个DDL操作，分解成多个小的批次进行。
3、禁止为程序使用的账号赋予super权限
当达到最大连接数限制时，还运行1个有super权限的用户连接super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。
4、对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则
程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。
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