运维必知必会：请收好这份 MySQL 操作规范指南

TIMESTAMP 占用 4字节和 INT 相同，但比 INT 可读性高

超出 TIMESTAMP 取值范围的使用 DATETIME 类型存储。

经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）：

6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

Decimal 类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储 9 位数字，并且小数点要占用一个字节。可用于存储比 bigint 更大的整型数据。

四、索引设计规范

1、限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为 mysql 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加mysql优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引

5.6 版本之前，一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

3、每个Innodb表必须有个主键

Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。

每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。

不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引） 不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）。

主键建议使用自增ID值。

五、常见索引列建议

并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引，通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好

六、如何选择索引列的顺序

建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

七、避免建立冗余索引和重复索引

因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。

八、优先考虑覆盖索引

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆盖索引的好处：

Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，

如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。

由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

九、索引SET规范

尽量避免使用外键约束

十、数据库SQL开发规范

1、建议使用预编译语句进行数据库操作

预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。

2、避免数据类型的隐式转换

隐式转换会导致索引失效。如：select name,phone from customer where id = ‘111’;

3、充分利用表上已经存在的索引

如a like ‘3%’，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧。

使用left join或 not exists来优化not in操作

因为not in 也通常会使用索引失效。

4、数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑

5、程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询

6、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT 查询

原因：

7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句

如：insert into values (‘a’,’b’,’c’);

应使用insert into t(c1,c2,c3) values (‘a’,’b’,’c’);

8、避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作

通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的原因：

9、避免使用JOIN关联太多的表

对于 MySQL 来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。

在 MySQL 中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率Mysql最多允许关联61个表，建议不超过5个。

10、减少同数据库的交互次数

数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率

11、对应同一列进行or判断时，使用in代替or

in的值不要超过500个in操作可以更有效的利用索引，or大多数情况下很少能利用到索引。

12、禁止使用order by rand() 进行随机排序

会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

推荐在程序中获取一个随机值mssql 临时表，然后从数据库中获取数据的方式

13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。

14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL而不是UNION

15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL

十一、数据库操作行为规范

1、超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作

主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况。

大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，由于在row格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因。

大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。

把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。

把原来一个DDL操作，分解成多个小的批次进行。

3、禁止为程序使用的账号赋予super权限

当达到最大连接数限制时，还运行1个有super权限的用户连接super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

4、对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则

程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。

（编辑：武陵站长网）

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