MySQL規(guī)范知識有哪些

這篇文章主要介紹“MySQL規(guī)范知識有哪些”，在日常操作中，相信很多人在MySQL規(guī)范知識有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”MySQL規(guī)范知識有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

六、如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是：希望通過索引進行數(shù)據(jù)查找，減少隨機 IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的數(shù)據(jù)，則從磁盤中讀入的數(shù)據(jù)也就越少。

• 區(qū)分度最高的放在聯(lián)合索引的最左側(cè)（區(qū)分度 = 列中不同值的數(shù)量 / 列的總行數(shù)）。

• 盡量把字段長度小的列放在聯(lián)合索引的最左側(cè)（因為字段長度越小，一頁能存儲的數(shù)據(jù)量越大，IO 性能也就越好）。

• 使用最頻繁的列放到聯(lián)合索引的左側(cè)（這樣可以比較少的建立一些索引）。

七、避免建立冗余索引和重復(fù)索引

因為這樣會增加查詢優(yōu)化器生成執(zhí)行計劃的時間。

• 重復(fù)索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)

• 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

八、優(yōu)先考慮覆蓋索引

對于頻繁的查詢優(yōu)先考慮使用覆蓋索引。

覆蓋索引：就是包含了所有查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆蓋索引的好處：

• 避免 InnoDB 表進行索引的二次查詢

  InnoDB 是以聚集索引的順序來存儲的，對于 InnoDB 來說，二級索引在葉子節(jié)點中所保存的是行的主鍵信息，如果是用二級索引查詢數(shù)據(jù)的話，在查找到相應(yīng)的鍵值后，還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數(shù)據(jù)。而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的數(shù)據(jù)，避免了對主鍵的二次查詢 ，減少了 IO 操作，提升了查詢效率。

• 可以把隨機 IO 變成順序 IO 加快查詢效率

  由于覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對于 IO 密集型的范圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的數(shù)據(jù) IO 要少的多，因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的 IO 轉(zhuǎn)變成索引查找的順序 IO。

九、索引 SET 規(guī)范

盡量避免使用外鍵約束。

• 不建議使用外鍵約束（foreign key），但一定要在表與表之間的關(guān)聯(lián)鍵上建立索引。

• 外鍵可用于保證數(shù)據(jù)的參照完整性，但建議在業(yè)務(wù)端實現(xiàn)。

• 外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能。

十、數(shù)據(jù)庫 SQL 開發(fā)規(guī)范

1. 建議使用預(yù)編譯語句進行數(shù)據(jù)庫操作

預(yù)編譯語句可以重復(fù)使用這些計劃，減少 SQL 編譯所需要的時間，還可以解決動態(tài) SQL 所帶來的 SQL 注入的問題 只傳參數(shù)，比傳遞 SQL 語句更高效 相同語句可以一次解析，多次使用，提高處理效率。

2. 避免數(shù)據(jù)類型的隱式轉(zhuǎn)換

隱式轉(zhuǎn)換會導(dǎo)致索引失效。如：

select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已經(jīng)存在的索引

• 避免使用雙 % 號的查詢條件。

  如a like '%123%'，（如果無前置 %，只有后置 %，是可以用到列上的索引的）

• 一個 SQL 只能利用到復(fù)合索引中的一列進行范圍查詢

  如：有 a,b,c 列的聯(lián)合索引，在查詢條件中有 a 列的范圍查詢，則在 b,c 列上的索引將不會被用到，在定義聯(lián)合索引時，如果a列要用到范圍查找的話，就要把 a 列放到聯(lián)合索引的右側(cè)。

• 使用 left join 或 not exists 來優(yōu)化 not in 操作

  因為 not in 也通常會使用索引失效。

4. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計時，應(yīng)該要對以后擴展進行考慮

5. 程序連接不同的數(shù)據(jù)庫使用不同的賬號，進制跨庫查詢

• 為數(shù)據(jù)庫遷移和分庫分表留出余地

• 降低業(yè)務(wù)耦合度

• 避免權(quán)限過大而產(chǎn)生的安全風(fēng)險

6. 禁止使用 SELECT * 必須使用 SELECT <字段列表> 查詢

原因：

• 消耗更多的 CPU 和 IO 以網(wǎng)絡(luò)帶寬資源

• 無法使用覆蓋索引

• 可減少表結(jié)構(gòu)變更帶來的影響

7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 語句

如：

insert into values ('a','b','c');

應(yīng)使用：

insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查詢，可以把子查詢優(yōu)化為 JOIN 操作

通常子查詢在 in 子句中，且子查詢中為簡單 SQL ( 不包含 union、group by、order by、limit 從句 ) 時，才可以把子查詢轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)查詢進行優(yōu)化。

子查詢性能差的原因：

子查詢的結(jié)果集無法使用索引，通常子查詢的結(jié)果集會被存儲到臨時表中，不論是內(nèi)存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引，所以查詢性能會受到一定的影響。

特別是對于返回結(jié)果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大。

由于子查詢會產(chǎn)生大量的臨時表也沒有索引，所以會消耗過多的 CPU 和 IO 資源，產(chǎn)生大量的慢查詢。

9. 避免使用 JOIN 關(guān)聯(lián)太多的表

對于 MySQL 來說，是存在關(guān)聯(lián)緩存的，緩存的大小可以由 join_buffer_size 參數(shù)進行設(shè)置。

在 MySQL 中，對于同一個 SQL 多關(guān)聯(lián)（join）一個表，就會多分配一個關(guān)聯(lián)緩存，如果在一個 SQL 中關(guān)聯(lián)的表越多，所占用的內(nèi)存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表關(guān)聯(lián)的操作，同時 join_buffer_size 設(shè)置的也不合理的情況下，就容易造成服務(wù)器內(nèi)存溢出的情況，就會影響到服務(wù)器數(shù)據(jù)庫性能的穩(wěn)定性。

同時對于關(guān)聯(lián)操作來說，會產(chǎn)生臨時表操作，影響查詢效率 MySQL 最多允許關(guān)聯(lián) 61 個表，建議不超過 5 個。

10. 減少同數(shù)據(jù)庫的交互次數(shù)

數(shù)據(jù)庫更適合處理批量操作 合并多個相同的操作到一起，可以提高處理效率

11. 對應(yīng)同一列進行 or 判斷時，使用 in 代替 or

In 的值不要超過 500 個， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多數(shù)情況下很少能利用到索引。

12. 禁止使用 order by rand() 進行隨機排序

會把表中所有符合條件的數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中，然后在內(nèi)存中對所有數(shù)據(jù)根據(jù)隨機生成的值進行排序，并且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的數(shù)據(jù)集非常大，就會消耗大量的 CPU 和 IO 及內(nèi)存資源。

推薦在程序中獲取一個隨機值，然后從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)的方式。

13. WHERE從句中禁止對列進行函數(shù)轉(zhuǎn)換和計算

對列進行函數(shù)轉(zhuǎn)換或計算時會導(dǎo)致無法使用索引。

不推薦：

 where date(create_time)='20190101'

推薦：

where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14. 在明顯不會有重復(fù)值時使用 UNION ALL 而不是 UNION

UNION 會把兩個結(jié)果集的所有數(shù)據(jù)放到臨時表中后再進行去重操作。

UNION ALL 不會再對結(jié)果集進行去重操作。

15. 拆分復(fù)雜的大 SQL 為多個小 SQL

• 大 SQL：邏輯上比較復(fù)雜，需要占用大量 CPU 進行計算的SQL 。

• MySQL：一個 SQL 只能使用一個 CPU 進行計算。

• SQL 拆分后可以通過并行執(zhí)行來提高處理效率。

十一、數(shù)據(jù)庫操作行為規(guī)范

1. 超 100 萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作

• 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲

  主從環(huán)境中，大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲，大批量的寫操作一般都需要執(zhí)行一定長的時間，而只有當主庫上執(zhí)行完成后，才會在其他從庫上執(zhí)行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

• Binlog 日志為 row 格式時會產(chǎn)生大量的日志

  大批量寫操作會產(chǎn)生大量日志，特別是對于 row 格式二進制數(shù)據(jù)而言，由于在 row 格式中會記錄每一行數(shù)據(jù)的修改，我們一次修改的數(shù)據(jù)越多，產(chǎn)生的日志量也就會越多，日志的傳輸和恢復(fù)所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因。

• 避免產(chǎn)生大事務(wù)操作

  大批量修改數(shù)據(jù)，一定是在一個事務(wù)中進行的，這就會造成表中大批量數(shù)據(jù)進行鎖定，從而導(dǎo)致大量的阻塞，阻塞會對 MySQL 的性能產(chǎn)生非常大的影響。

• 特別是長時間的阻塞會占滿所有數(shù)據(jù)庫的可用連接，這會使生產(chǎn)環(huán)境中的其他應(yīng)用無法連接到數(shù)據(jù)庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批。

2. 對于大表使用 pt-online-schema-change 修改表結(jié)構(gòu)

• 避免大表修改產(chǎn)生的主從延遲

• 避免在對表字段進行修改時進行鎖表

對大表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產(chǎn)環(huán)境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change 它會首先建立一個與原表結(jié)構(gòu)相同的新表，并且在新表上進行表結(jié)構(gòu)的修改，然后再把原表中的數(shù)據(jù)復(fù)制到新表中，并在原表中增加一些觸發(fā)器。

把原表中新增的數(shù)據(jù)也復(fù)制到新表中，在行所有數(shù)據(jù)復(fù)制完成之后，把新表命名成原表，并把原來的表刪除掉,把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行。

3. 禁止為程序使用的賬號賦予 super 權(quán)限

當達到最大連接數(shù)限制時，還運行 1個 有 super 權(quán)限的用戶連接 super 權(quán)限只能留給 DBA 處理問題的賬號使用。

4. 對于程序連接數(shù)據(jù)庫賬號，遵循權(quán)限最小原則

程序使用數(shù)據(jù)庫賬號只能在一個 DB 下使用，不準跨庫 程序使用的賬號原則上不準有 drop 權(quán)限。

到此，關(guān)于“MySQL規(guī)范知識有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>