我们程序员在面试找工作中，经常会被问到数据库设计这块的能力，因为数据库设计更多的是考察一个开发者“自上而下”的一种综合能力，这里给一个知乎上的问答很多 IT 招聘要求中需要优秀的数据库设计能力。什么是「数据库设计能力」？，大家可以了解一下。下面就介绍一下数据库设计时应该遵循的规范。
一、基础规范
(1)必须使用InnoDb存储引擎
解读：InnoDB存储引擎支持事务，行级锁，并发性能更好，CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高。Myisam在现在的开发中逐渐被废弃不再使用，myisam存储引擎虽然在查询操作更快，但是现在开发中各级缓存cache的加入使得即使是innodb引擎的查询操作效率也很高，而在事务处理，数据安全性方面，myisam可以说是“一无是处”。
(2)必须使用utf8字符集
解读：utf8编码可以说是各个编程语言中默认采用的字符集编码，包含世界上所有的字符和符号，不用转码操作，而且它是可变字节的，节省空间。但是在国内一些很古老的项目还是采用gbk或gb2312（捉急）。
(3)数据表（字段）写上中文注释
解读：因为很久之后可能自己都能忘了当时自己设计的字段是啥意思了
(4)禁止使用存储过程，视图，触发器，Event
解读：高并发大数据的互联网业务，架构设计思路是“解放数据库CPU，将计算转移到服务层”，并发量很大的情况下，这些功能极有可能将数据库拖死。业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性，能够轻易实现“增机器就加性能”。数据库擅长数据的存储与索引，CPU计算还是上移吧。
(5)禁止存储大文件或者大照片
解读：虽然数据库可以存储数据量很大的二进制数据，但是这样会耗费很大的系统资源。不如把图片等静态资源存储到服务器文件系统中，数据库存储期url。
二、命名规范
(6)只允许内网域名，而不是ip连接数据库
(7)线上环境，开发环境，测试环境数据库内网域名遵循命名规范
(8)数据库名，表名，字段名全用小写字母+下划线，长度不超过32个字符，必须见名知意，禁止拼音英文混用。不建议过度设计，例如，一个goods表的自增id，商品名字，商品价格等，字段名应为id,name,price,而没必要设计成goods_id，goods_name,goods_price，这个表已经是goods表，当然会存储与商品相关的信息，再加上goods_,显得“画蛇添足”，过度设计了。
(9)表名t_xxx,非唯一索引名idx_xxx.唯一索引名uniq_xxx
三、表设计规范
(10)单个项目数据表数目必须小于500个
(11)单个数据表字段数必须小于30个
(12)表必须有主键，例如自增主键
解读：
a)主键递增，数据行写入可以提高插入性能，可以避免page分裂，减少表碎片提升空间和内存的使用
b)主键要选择较短的数据类型，Innodb引擎普通索引都会保存主键的值，较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间，提高索引的缓存效率
c)无主键的表数据删除时，在row模式的主从架构，会导致备库夯住
(13)禁止使用外键，如果有外键完整性约束，需要应用程序控制
解读：外键会导致表与表之间的耦合，update和delete操作都会涉及到相关联的表，十分影响sql的性能，甚至会导致死锁。高并发情况下容易造成数据库性能的下降，大数据高并发场景下的数据库使用以性能为优先
四、字段设计规范
(14)必须把字段定义为NOT NULL并且提供默认值
解读：
a)null的列使索引，索引统计，值比较都更加复杂，对MySQL来说更难优化
b)null这种类型MySQL内部需要进行特殊处理，增加数据库处理数据的复杂性；同等条件下，表中有较多空字段的时候，数据库的性能会下降很多
c)null值需要更多的存储空间，无论是表还是索引中每行的null的列都需要额外的空间来标识
d)对null的处理，只能采用is null或is not null,而不能采用=，in，
(15)禁止使用TEXT，blob类型
解读：会浪费更多的磁盘和内存空间，非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据，导致内存命中率急剧降低，影响数据库性能。
(16)禁止使用小数存储货币
解读：几乎所有的编程语言在处理小数时，都会或多或少出现丢失精度的问题。所以，如果以分为单位时。可以把货币乘以100存进数据库
(17)必须使用varchar存储手机号（电话号）
解读：
a)涉及到区号或国家代号，可能出现+-（）等字符
b)不会有人拿手机号去做数学计算的
c)varchar支持模糊查询，如：like “139%”
(18)禁止使用enum枚举类型，可以使用TINYINT代替
解读：
a)增加新的enum值就要做DDL操作
b)enum的内部实际存储就是整数，你以为自己定义的是字符串吗？
五、索引设计规范
（19）单表索引建议控制在5个以内
（20）单索引字段数不允许超过5个
解读：字段超过5个时，实际已经起不到有效过滤数据的作用了
（21）禁止在更新十分频繁、区分度不高的属性上建立索引
解读：
a）更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
b）“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似
（22）建立组合索引，必须把区分度高的字段放在前面
解读：能够更加有效的过滤数据
六、SQL使用规范
（23）禁止使用SELECT *，只获取必要的字段，需要显示说明列属性
解读：
a）读取不需要的列会增加CPU、IO、NET消耗
b）不能有效的利用覆盖索引
c）使用SELECT *容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（24）禁止使用INSERT INTO t_xxx VALUES(xxx)，必须显示指定插入的列属性
解读：容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
（25）禁止使用属性隐式转换
（26）禁止在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式
解读：SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2017-02-15' 会导致全表扫描
正确的写法是：SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2017-02-15 00:00:00')
（27）禁止负向查询，以及%开头的模糊查询
解读：
a）负向查询条件：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等，会导致全表扫描
b）%开头的模糊查询，会导致全表扫描
（28）禁止大表使用JOIN查询，禁止大表使用子查询
解读：会产生临时表，消耗较多内存与CPU，极大影响数据库性能
（29）禁止使用OR条件，必须改为IN查询
解读：旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的，即使能命中索引，为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢？
（30）应用程序必须捕获SQL异常，并有相应处理
原文转自http://mp.weixin.qq.com/s/Yjh_fPgrjuhhOZyVtRQ-SA
