设计数据库表字段的时候应该遵循哪些规则？
设计数据库表字段时，应该遵循以下规则
命名规范
数据库的表名、字段名、索引名应该具有描述性的名称，能清晰地表达字段所表示的含义，可读性高，可见即所得，避免出现无意义的名称或模棱两可的命名。
- 表名、字段名必须使用小写字母或者数字，禁止使用数字开头，禁止使用拼音，并且一般不使用英文缩写。
- 主键索引名为
pk_字段名；唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为idx_字段名。
选择合适的数据类型
使用合适的数据类型来存储字段的值，确保数据存储的准确性和有效性。例如，使用整数类型存储整数值，日期类型存储日期值，字符串类型存储文本值等。
- 尽可能选择存储空间小的字段类型，就好像数字类型的，从
tinyint、smallint、int、bigint从左往右开始选择 - 小数类型如金额，则选择
decimal，禁止使用float和double。 - 如果存储的字符串长度几乎相等，使用
char定长字符串类型。 varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000。- 如果存储的值太大，建议字段类型修改为
text，同时抽出单独一张表，用主键与之对应。 - 同一表中，所有
varchar字段的长度加起来，不能大于65535. 如果有这样的需求，请使用TEXT/LONGTEXT类型。
设置合适的字段长度
设置适当的字段长度以确保存储的数据不会超出限制。长度应该根据数据的实际需求进行定义，避免过长或者不足的情况。
选择合适的精度
对于数字类型的字段，应该设置合适的精度和标度，以保证数值的准确性。精度是指数字的总位数，标度是小数点后的位数。
合理建立的约束
选择合适的约束来保证数据的完整性和一致性。常见的约束包括主键约束、唯一约束、外键约束、默认值约束等。
避免在表中存储重复或冗余的数据
避免在表中存储重复或冗余的数据。使用关联表和关联字段来处理多对多关系，避免数据冗余。
考虑数据的更新需求，避免设计过多的冗余字段，以减少数据的冗余更新和维护工作。
但是也可以适当存储冗余数据，避免过多的关联表。
合理的建立索引
考虑数据的查询需求，合理地创建索引来提高查询性能。在设计索引时，需要考虑以下几个原则：
选择合适的字段： 应该选择经常被用于搜索、排序或关联操作的字段来创建索引。这些字段通常是查询的 WHERE 子句中经常出现的字段。
避免过多索引： 不应该为每个字段都创建索引，否则会增加存储空间的消耗并降低写入性能。一般来说，单表索引的数量不宜过多，一般不超过5个。
避免冗余索引： 如果已经创建了一个包含多个字段的索引，那么不需要再单独为这些字段创建单独的索引。冗余的索引会增加维护成本而不提供额外的性能提升。
考虑查询性能： 索引应该能够显著提高常见查询的性能，但是对于很少使用的查询，创建索引可能不会有太大的帮助，甚至可能会影响性能。
最左前缀原则： 当创建联合索引时，应该优先考虑最左前缀原则，即索引可以覆盖查询中最左边的字段，这样可以确保索引在查询中的有效使用。
遵循数据库设计范式的原则
遵循数据库设计范式的原则，确保数据的结构性和一致性。常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
我们设计表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是有时候，可以适当冗余，来提高效率
禁止使用foreign key
禁止使用外键的原因如下：
- 性能考虑： 、外键的维护可能对性能产生负面影响，特别是在大规模的写入、更新或删除操作频繁的系统中。外键关系的维护可能引入额外的开销，影响数据库的响应速度。
- 灵活性： 有些数据库设计者可能认为，通过在应用层面进行关系维护，可以获得更大的灵活性。
- 数据库迁移和同步： 外键约束可能在数据库迁移和同步时引入一些复杂性。在某些情况下，不使用外键可以简化数据库结构的变更和迁移过程。
表字段不能超过100个，字段的总大小没有特殊原因不要超过8K
表字段数量过多会增加查询的复杂度和执行时间。单行数据量太大，导致InnoDB每个数据页中存放的行数减少，从而影响对页面的缓存。
超过8K会导致行溢出Overflow page InnoDB Row Format，导致IO性能的损耗，每次会去对应的溢出页进行查询，增加页面访问次数，而且这样的查询都是随机IO
