DBA 工作规则分享—


摘要:
下文转载DBA工作注意事项


1、涉及生产数据库的修改/删除数据,必须得到数据使用方及IT领导批准后,才可进行操作,操作前做好数据备份,

(此类操作最佳解决方案,编写相关的管理系统对数据进行最大权限管理操作)。

2、所有操作,需走相应的管理系统,比如:OA,必须有据可查,否则视为无效。

3、做表结构变更,必须避开业务使用高峰期,或停机维护时,做此操作

4、生产库均必须搭建HA高可用架构,避免单点问题。

5、给业务方开权限时,密码要用MD5加密,至少16位。权限如没有特殊要求,均为select查询权限,并做库表级限制。

6、删除默认空密码账号。

7、查询审计日志,必进行日志分析。

8、禁止一个sql服务器上放置多个生产库,避免服务器故障,导致所有的生产库产生故障

9、禁止在主库上执行后台管理和统计类的功能查询,这种复杂类的SQL会造成CPU的升高,进而会影响业务。

10、批量清洗数据,需要开发和DBA共同进行审查,应避开业务高峰期时段执行,并在执行过程中观察服务状态。

11、促销活动等应提前与DBA当面沟通,进行流量评估,比如提前一周增加机器内存或扩展架构,防止DB出现性能瓶颈。

12、禁止在线上做数据库压力测试。

基本规范
13、禁止在数据库中存储明文密码。

14、使用InnoDB存储引擎。

15、表字符集统一使用UTF8。

不会产生乱码风险。
16、所有表和字段都需要添加中文注释。

17、不在数据库中存储图片、文件等大数据。

18、避免使用存储过程、视图、触发器、事件。

19、避免使用外键,外键用来保护参照完整性,可在业务端实现。

外键会导致父表和子表之间耦合,十分影响SQL性能,出现过多的锁等待,甚至会造成死锁。
20、对事务一致性要求不高的业务,如日志表等,优先选择存入MongoDB。

21、表必须有主键,例如自增主键。

这样可以保证数据行是按照顺序写入,对于SAS传统机械式硬盘写入性能更好,根据主键做关联查询的性能也会更好,并且还方便了数据仓库抽取数据。从性能的角度来说,使用UUID作为主键是个最不好的方法,它会使插入变得随机。
22、禁止使用分区表。

分区表的好处是对于开发来说,不用修改代码,通过后端DB的设置,比如对于时间字段做拆分,就可以轻松实现表的拆分。但这里面涉及一个问题,查询的字段必须是分区键,否则会遍历所有的分区表,并不会带来性能上的提升。此外,分区表在物理结构上仍旧是一张表,此时我们更改表结构,一样不会带来性能上的提升。所以应采用切表的形式做拆分,如程序上需要对历史数据做查询,可通过union all的方式关联查询。另外随着时间的推移,历史数据表不再需要,只需在从库上dump出来,即便捷地迁移至备份机上。
字段设计规范
23、用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数。
浮点数的缺点是会引起精度问题,请看下面一个例子:

24、使用合适的数据类型

25、字段长度尽量按实际需要进行分配,不要随意分配一个很大的容量。

选择字段的一般原则是保小不保大,能用占用字节少的字段就不用大字段。比如主键,强烈建议用int整型,不用uuid,为什么?省空间啊。空间是什么?空间就是效率!按4个字节和按32个字节定位一条记录,谁快谁慢太明显了。涉及几个表做join时,效果就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少,占用的磁盘空间和磁盘I/O也会更少,而且还会占用更少的带宽。

有不少开发人员在设计表字段时,只要是针对数值类型的全部用int,但这不一定合适,就比如用户的年龄,一般来说,年龄大都在1~100岁之间,长度只有3,那么用int就不适合了,可以用tinyint代替。又比如用户在线状态,0表示离线、1表示在线、2表示离开、3表示忙碌、4表示隐身等,其实类似这样的情况,用int都是没有必要的,浪费空间,采用tinyint完全可以满足需要,int占用的是4字节,而tinyint才占用1个字节。

int整型有符号(signed)最大值是2147483647,而无符号(unsigned)最大值是4294967295,如果你的需求没有存储负数,那么建议改成有符号(unsigned),可以增加int存储范围。

int(10)和int(1)没有什么区别,10和1仅是宽度而已,在设置了zerofill扩展属性的时候有用,例:

26、字段定义为NOT NULL要提供默认值。
从应用层角度来看,可以减少程序判断代码,比如你要查询一条记录,如果没默认值,你是不是得先判断该字段对应变量是否被设置,如果没有,你得通过java把该变量置为”或者0,如果设了默认值,判断条件可直接略过。

NULL值很难进行查询优化,它会使索引统计更加复杂,还需要MySQL内部进行特殊处理。

27、尽可能不使用TEXT、BLOB类型。

增加存储空间的占用,读取速度慢。
索引规范
28、索引不是越多越好,按实际需要进行创建。

索引是一把双刃剑,它可以提高查询效率但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。适当的索引对应用的性能至关重要,而且在MySQL中使用索引它的速度是极快的。遗憾的是,索引也有相关的开销。每次向表中写入时(如INSERT、UPDATEH或DELETE),如果带有一个或多个索引,那么MySQL也要更新各个索引,这样索引就增加了对各个表的写入操作的开销。只有当某列被用于WHERE子句时,才能享受到索引的性能提升的好处。如果不使用索引,它就没有价值,而且会带来维护上的开销。
29、查询的字段必须创建索引。

如:1、SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE条件列;2、多表JOIN的字段。
30、不在索引列进行数学运算和函数运算。
无法使用索引,导致全表扫描。
例:SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;
由于MySQL不像Oracle那样支持函数索引,即使d字段有索引,也会直接全表扫描。
应改为—–>
SELECT * FROM t WHERE d >= ‘2016-01-01’;

31、不在低基数列上建立索引,例如‘性别’。
有时候,进行全表浏览要比必须读取索引和数据表更快,尤其是当索引包含的是平均分布的数据集是更是如此。对此典型的例子是性别,它有两个均匀分布的值(男和女)。通过性别需要读取大概一半的行。在种情况下进行全表扫描浏览要更快。

32、不使用%前导的查询,如like ‘%xxx’。
无法使用索引,导致全表扫描。

低效查询
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘%de%’;
—–>
高效查询
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘de%’;
33、不使用反向查询,如 not in / not like。
无法使用索引,导致全表扫描。

34、避免冗余或重复索引。
联合索引IX_a_b_c(a,b,c) 相当于 (a) 、(a,b) 、(a,b,c),那么索引 (a) 、(a,b) 就是多余的。

SQL设计规范
*35、不使用SELECT ,只获取必要的字段。**
消耗CPU和IO、消耗网络带宽;
无法使用覆盖索引。

36、用IN来替换OR。

低效查询
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;
—–>
高效查询
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
37、避免数据类型不一致。

SELECT * FROM t WHERE id = ’19’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE id = 19;
38、减少与数据库的交互次数。

INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(3,’Bernice’);
—–>
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’), (2,’Belle’),(3,’Bernice’);

Update … where id in (1,2,3,4);

Alter table tbl_name add column col1, add column col2;
39、拒绝大SQL,拆分成小SQL。

低效查询
SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id = tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
WHERE tag.tag = ‘mysql’;
可以分解成下面这些查询来代替
—–>
高效查询
SELECT * FROM tag WHERE tag = ‘mysql’
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234
SELECT * FROM post WHERE post_id in (123, 456, 567, 9098, 8904);
40、禁止使用order by rand()

SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4;
—->
SELECT * FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()*1000) LIMIT