Mysql高性能優化規範建議
數據庫命令規範
所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割
所有數據庫對象名稱禁止使用mysql保留關鍵字（如果表名中包含關鍵字查詢時，需要將其用單引號括起來）
數據庫對象的命名要能做到見名識意，並且最後不要超過32個字符
臨時庫表必須以tmp_為前綴並以日期為後綴，備份表必須以bak_為前綴並以日期(時間戳)為後綴
所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致（一般作為關聯列，如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換，會造成列上的索引失效，導致查詢效率降低）
數據庫基本設計規範
1. 所有表必須使用Innodb存儲引擎
沒有特殊要求（即Innodb無法滿足的功能如：列存儲，存儲空間數據等）的情況下，所有表必須使用Innodb存儲引擎（mysql5.5之前默認使用Myisam，5.6以後默認的為Innodb） Innodb 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高並發下性能更好
2. 數據庫和表的字符集統一使用UTF8
兼容性更好，統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼，不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效3. 所有表和字段都需要添加註釋
使用comment從句添加表和列的備註
從一開始就進行數據字典的維護4. 盡量控制單表數據量的大小，建議控制在500萬以內
500萬並不是Mysql數據庫的限制，過大會造成修改表結構，備份，恢復都會有很大的問題
可以用歷史數據歸檔（應用於日誌數據），分庫分表（應用於業務數據）等手段來控制數據量大小
5. 謹慎使用Mysql分區表
分區表在物理上表現為多個文件，在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分區鍵，跨分區查詢效率可能更低 建議采用物理分表的方式管理大數據
6. 盡量做到冷熱數據分離，減小表的寬度
Mysql限制每個表最多存儲4096列，並且每一行數據的大小不能超過65535字節
減少磁盤IO,保證熱數據的內存緩存命中率（表越寬，把表裝載進內存緩沖池時所占用的內存也就越大,也會消耗更多的IO）
更有效的利用緩存，避免讀入無用的冷數據
經常一起使用的列放到一個表中（避免更多的關聯操作）7. 禁止在表中建立預留字段
預留字段的命名很難做到見名識義
預留字段無法確認存儲的數據類型，所以無法選擇合適的類型
對預留字段類型的修改，會對表進行鎖定8. 禁止在數據庫中存儲圖片，文件等大的二進制數據
通常文件很大，會短時間內造成數據量快速增長，數據庫進行數據庫讀取時，通常會進行大量的隨機IO操作，文件很大時，IO操作很耗時 通常存儲於文件服務器，數據庫只存儲文件地址信息
9. 禁止在線上做數據庫壓力測試
10. 禁止從開發環境，測試環境直接連接生成環境數據庫
數據庫字段設計規範
1. 優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型
原因是：列的字段越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少，在遍歷時所需要的IO次數也就越多，
索引的性能也就越差
方法：- 將字符串轉換成數字類型存儲，如：將IP地址轉換成整形數據
mysql提供了兩個方法來處理ip地址
inet_aton 把ip轉為無符號整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip轉為地址
插入數據前，先用inet_aton把ip地址轉為整型，可以節省空間
顯示數據時，使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。
- 對於非負型的數據（如自增ID、整型IP）來說，要優先使用無符號整型來存儲
因為：無符號相對於有符號可以多出一倍的存儲空間
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N)中的N代表的是字符數，而不是字節數
使用UTF8存儲255個漢字 Varchar(255)=765個字節
過大的長度會消耗更多的內存
2. 避免使用TEXT、BLOB數據類型，最常見的TEXT類型可以存儲64k的數據
- 建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中
Mysql內存臨時表不支持TEXT、BLOB這樣的大數據類型，如果查詢中包含這樣的數據，在排序等操作時，就不能使用內存臨時表，必須使用磁盤臨時表進行
而且對於這種數據，Mysql還是要進行二次查詢，會使sql性能變得很差，但是不是說一定不能使用這樣的數據類型
如果一定要使用，建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中，查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的數據時不要對該列進行查詢
- TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引
因為MySQL對索引字段長度是有限制的，所以TEXT類型只能使用前綴索引，並且TEXT列上是不能有默認值的
3. 避免使用ENUM類型
修改ENUM值需要使用ALTER語句
ENUM類型的ORDER BY操作效率低，需要額外操作
禁止使用數值作為ENUM的枚舉值
4. 盡可能把所有列定義為NOT NULL
原因：
索引NULL列需要額外的空間來保存，所以要占用更多的空間
進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理
5. 使用TIMESTAMP（4個字節）或DATETIME類型（8個字節）存儲時間
TIMESTAMP 存儲的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用4字節和INT相同，但比INT可讀性高
超出TIMESTAMP取值範圍的使用DATETIME類型存儲
經常會有人用字符串存儲日期型的數據（不正確的做法）
缺點1：無法用日期函數進行計算和比較
缺點2：用字符串存儲日期要占用更多的空間
6. 同財務相關的金額類數據必須使用decimal類型
- 非精準浮點：float,double
- 精準浮點：decimal
Decimal類型為精準浮點數，在計算時不會丟失精度
占用空間由定義的寬度決定，每4個字節可以存儲9位數字，並且小數點要占用一個字節
可用於存儲比bigint更大的整型數據
索引設計規範
1. 限制每張表上的索引數量，建議單張表索引不超過5個
索引並不是越多越好！索引可以提高效率同樣可以降低效率
索引可以增加查詢效率，但同樣也會降低插入和更新的效率，甚至有些情況下會降低查詢效率
因為mysql優化器在選擇如何優化查詢時，會根據統一信息，對每一個可以用到的索引來進行評估，以生成出一個最好的執行計劃，如果同時有很多個
索引都可以用於查詢，就會增加mysql優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢性能 2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引
5.6版本之前，一個sql只能使用到一個表中的一個索引，5.6以後，雖然有了合並索引的優化方式，但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好3. 每個Innodb表必須有個主鍵
Innodb是一種索引組織表：數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的
每個表都可以有多個索引，但是表的存儲順序只能有一種
Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的
不要使用更新頻繁的列作為主鍵，不適用多列主鍵（相當於聯合索引）
不要使用UUID,MD5,HASH,字符串列作為主鍵（無法保證數據的順序增長）
主鍵建議使用自增ID值常見索引列建議
出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列
包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
並不要將符合1和2中的字段的列都建立一個索引， 通常將1、2中的字段建立聯合索引效果更好
多表join的關聯列
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據查找，減少隨機IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的數據，則從磁盤中讀入的數據也就越少
- 區分度最高的放在聯合索引的最左側（區分度=列中不同值的數量/列的總行數）
- 盡量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側（因為字段長度越小，一頁能存儲的數據量越大，IO性能也就越好）
- 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側（這樣可以比較少的建立一些索引）
避免建立冗余索引和重復索引（增加了查詢優化器生成執行計劃的時間）
重復索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)對於頻繁的查詢優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，對於Innodb來說，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息，
如果是用二級索引查詢數據的話，在查找到相應的鍵值後，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據
而在覆蓋索引中，二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據，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
由於覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的，對於IO密集型的範圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的數據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轉變成索引查找的順序IO
索引SET規範
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聯鍵上建立索引
外鍵可用於保證數據的參照完整性，但建議在業務端實現
外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能
數據庫SQL開發規範
1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操作
預編譯語句可以重復使用這些計劃，減少SQL編譯所需要的時間，還可以解決動態SQL所帶來的SQL註入的問題
只傳參數，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. 避免數據類型的隱式轉換
隱式轉換會導致索引失效
如: select name,phone from customer where id = '111';3. 充分利用表上已經存在的索引
避免使用雙%號的查詢條件。
如 a like ‘%123%‘，（如果無前置%,只有後置%，是可以用到列上的索引的）
一個SQL只能利用到復合索引中的一列進行範圍查詢
如 有 a,b,c列的聯合索引，在查詢條件中有a列的範圍查詢，則在b,c列上的索引將不會被用到，
在定義聯合索引時，如果a列要用到範圍查找的話，就要把a列放到聯合索引的右側使用left join 或 not exists 來優化not in 操作
因為not in 也通常會使用索引失效4. 數據庫設計時，應該要對以後擴展進行考慮
5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號，進制跨庫查詢
為數據庫遷移和分庫分表留出余地
降低業務耦合度
避免權限過大而產生的安全風險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以網絡帶寬資源
無法使用覆蓋索引
可減少表結構變更帶來的影響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,才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化
子查詢性能差的原因：
子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中，不論是內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
特別是對於返回結果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大
由於子查詢會產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，產生大量的慢查詢9. 避免使用JOIN關聯太多的表
對於Mysql來說，是存在關聯緩存的，緩存的大小可以由join_buffer_size參數進行設置
在Mysql中，對於同一個SQL多關聯（join）一個表，就會多分配一個關聯緩存，如果在一個SQL中關聯的表越多，
所占用的內存也就越大
如果程序中大量的使用了多表關聯的操作，同時join_buffer_size設置的也不合理的情況下，就容易造成服務器內存溢出的情況，
就會影響到服務器數據庫性能的穩定性
同時對於關聯操作來說，會產生臨時表操作，影響查詢效率
Mysql最多允許關聯61個表，建議不超過5個10. 減少同數據庫的交互次數
數據庫更適合處理批量操作
合並多個相同的操作到一起，可以提高處理效率11. 對應同一列進行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據裝載到內存中，然後在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序，並且可能會對每一行都生成一個隨機值，如果滿足條件的數據集非常大，
就會消耗大量的CPU和IO及內存資源
推薦在程序中獲取一個隨機值，然後從數據庫中獲取數據的方式13. WHERE從句中禁止對列進行函數轉換和計算
對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引
不推薦：
where date(create_time)='20190101'
推薦：
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'14. 在明顯不會有重復值時使用UNION ALL 而不是UNION
UNION 會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中後再進行去重操作
UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作15. 拆分復雜的大SQL為多個小SQL
大SQL:邏輯上比較復雜，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拆分後可以通過並行執行來提高處理效率數據庫操作行為規範
超100萬行的批量寫（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次進行操作
1. 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲
主從環境中,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行一定長的時間，
而只有當主庫上執行完成後，才會在其他從庫上執行，所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況
2. binlog日誌為row格式時會產生大量的日誌
大批量寫操作會產生大量日誌，特別是對於row格式二進制數據而言，由於在row格式中會記錄每一行數據的修改，我們一次修改的數據越多，
產生的日誌量也就會越多，日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長，這也是造成主從延遲的一個原因
3. 避免產生大事務操作
大批量修改數據，一定是在一個事務中進行的，這就會造成表中大批量數據進行鎖定，從而導致大量的阻塞，阻塞會對MySQL的性能產生非常大的影響
特別是長時間的阻塞會占滿所有數據庫的可用連接，這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫，因此一定要註意大批量寫操作要進行分批
對於大表使用pt-online-schema-change修改表結構
- 避免大表修改產生的主從延遲
- 避免在對表字段進行修改時進行鎖表
對大表數據結構的修改一定要謹慎，會造成嚴重的鎖表操作，尤其是生產環境，是不能容忍的
pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表，並且在新表上進行表結構的修改，然後再把原表中的數據復制到新表中，並在原表中增加一些觸發器
把原表中新增的數據也復制到新表中，在行所有數據復制完成之後，把新表命名成原表，並把原來的表刪除掉
把原來一個DDL操作，分解成多個小的批次進行
禁止為程序使用的賬號賦予super權限
當達到最大連接數限制時，還運行1個有super權限的用戶連接
super權限只能留給DBA處理問題的賬號使用對於程序連接數據庫賬號，遵循權限最小原則
程序使用數據庫賬號只能在一個DB下使用，不準跨庫
程序使用的賬號原則上不準有drop權限Mysql高性能優化規範建議