对于建表的字段取名：
- 【强制】表示是否概念的字段，必须使用is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint
（1 表示是，0 表示否）。
注意：POJO 类中的任何布尔类型的变量，都不要加 is 前缀，所以，需要在设置从 is_xxx 到
Xxx 的映射关系。数据库表示是与否的值，使用 tinyint 类型，坚持 is_xxx 的命名方式是为了明确其取值含
义与取值范围。
正例：表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。 - 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只
出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。
说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、
字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。
正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name
反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name - 【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。
说明：在存储的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，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并分开存储。 - 【强制】varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长度
大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效
率。 - 【强制】表必备三字段：id, create_time, update_time。
说明：其中 id 必为主键，类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time
的类型均为 datetime 类型，前者现在时表示主动式创建，后者过去分词表示被动式更新。 - 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，
即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。 - 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，
保证被关联的字段需要有索引。
说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。 - 【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据
实际文本区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
- 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明：索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。 - 【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索
引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c
反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无
法排序。
【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当
offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL
改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联：
SELECT t1.* FROM 表 1 as t1, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where =
- 【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count()，count()是 SQL92 定义的标
准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。 - 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，注意 count(distinct col1,
col2) 如果其中一列全为 NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为 0。 - 【强制】当某一列的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为
NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。
正例：可以使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table; - 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
说明：NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。 1） NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。 2） NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。 3） NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。
反例：在 SQL 语句中，如果在 null 前换行，影响可读性。select * from table where column1 is null and
column3 is not null; 而ISNULL(column)是一个整体，简洁易懂。从性能数据上分析，ISNULL(column)执行效率更快一些。 - 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。
说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3）无用字段增加网络
消耗，尤其是 text 类型的字段。
2.POJO 类的布尔属性不能加 is，而数据库字段必须加 is_，要求在 resultMap 中进行
字段与属性之间的映射。
说明：参见定义 POJO 类以及数据库字段定义规定，在 sql.xml 增加映射，是必须的。
- 【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要
定义；反过来，每一个表也必然有一个与之对应。
说明：配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。 - 【强制】不允许直接拿 HashMap 与 Hashtable 作为查询结果集的输出。
反例：某同学为避免写一个xxx，直接使用 HashTable 来接收数据库返回结
果，结果出现日常是把 bigint 转成 Long 值，而线上由于数据库版本不一样，解析成 BigInteger，导致线
上问题。
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