表结构设计
1、每张表都必须有三个字段：id，gmt_create，gmt_modify，代表主键ID，记录创建时间，记录修改时间。
id：必须是唯一并且递增的非负数数字类型，数据量小并发写入量不高用数据库自增Id，并发写入高或者数据量大有分表需求用雪花算法等id生成器生成。
gmt_create：顺序递增，存储每条记录的创建时间，一般场景用datatime类型，有跨时区的需求用timestamp类型。
gmt_modify：存储每条记录的修改时间，一般场景用datatime类型，有跨时区的需求用timestamp类型。
2、没有特殊需求都使用innodb存储引擎，并设置id为主键索引PRIMARY KEY。
因为`id`字段是`innodb`的聚簇索引，使用`id`查询记录的速度最快。3、主键id字段的长度不宜太大，因为二级索引都会存储主键的值，而且值越大，比较大小就越耗时。
一般用无符号自增主键
int(10)即可，最大值4,294,567,294（2,147,283,647*2）。需要存储超过该长度的记录可以用bigint(20)。其中int(N)中的N只是显示长度，详见：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/integer-types.html。
4、数据量大的表不要物理删除，使用字段is_deleted来做逻辑删除，1 表示删除，0 表示未删除。
innodb在磁盘中是分页存储的，如果在记录中间插入或者删除数据都要移动后面的数据。重要数据也可以使用逻辑删除。
逻辑删除不适合有唯一约束的表。
5、需要并发修改的数据使用version字段做乐观锁，每次修改都对版本号+1。
比如库存、余额等。
6、 长度超过 2000 字符的大字段用blob、text类型，并和主记录分开存储，可以提高查询速度。
mysql已页为单位存储，每个页的大小为16k，如果单条记录内容太大则会影响范围查询。
7、如果存的都是数字就不要用字符类型的字段，存储空间和排序比较时数字都优于字符串。
8、数字类型如果不存负数就用无符号unsigned,可以增加存储大小。
int(10)：-2,147,283,647~2,147,283,646
int(10) unsigned：0~4,294,567,294
9、 小数类型为 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，很可能在值的比较时，得到不正确的结果。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。
10、没有特殊需求，所有字段都不允许为null。
11、指定表字符集为utf8mb4，不要用utf8，mysql中utf8mb4才是正宗的UTF-8编码。
12、保证所有表使用同样的排序规则。
排序规则
utf8mb4_unicode_ci比utf8mb4_general_ci更精确，推荐都使用utf8mb4_unicode_ci，参考：https://stackoverflow.com/questions/766809/whats-the-difference-between-utf8-general-ci-and-utf8-unicode-ci
13、禁止使用外键、 一切外键概念在应用层解决 。
索引设计
1、 唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名 。
2、根据业务的唯一特性，尽量给表加上唯一索引。
3、 在长度大于50的 varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，不然会对全部内容建立索引，浪费索引存储空间。
4、 建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。
5、 索引需要建立在重复率低的字段上，重复率高的字段建立索引没有太大作用；。
SQL语句
1、 禁止使用存储过程和触发器，存储过程和触发器难以调试和扩展，更没有移植性。
2、 超过三个表禁止 join；需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段有索引。
3、除了count、sum、max、min等少数几个函数，将计算工作放在应用层来做，把计算和存储分离。
无状态应用迁移、扩容简单，有状态应用迁移、扩容复杂。
sql 优化
1、 MySQL-性能优化最佳实践课程学习
2、 MySQL索引原理及慢查询优化
3、select for update锁表
