完整的数据库MySQL规范(2)

因为l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

•  出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
•  包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

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

•  多表join的关联列

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。

•  区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）；
•  尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）；
•  使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。

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。

•  重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
•  冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

八、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：

•  避免Innodb表进行索引的二次查询

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。

•  可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

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

• 不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引；
•  外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现；
•  外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。

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

•  避免使用双%号的查询条件。

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

•  一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

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

•  为数据库迁移和分库分表留出余地
•  降低业务耦合度
•  避免权限过大而产生的安全风险

6. 禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

原因：

•  消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
•  无法使用覆盖索引
•  可减少表结构变更带来的影响

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：

•  子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能 会受到一定的影响；
•  特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；
•  由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

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，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。

· 不推荐：

· 推荐：

（编辑：ASP站长网）