mysql的使用习惯

1、写完SQL先expain查看执行计划（SQL性能优化）。

2、操作update或者delete语句，加个limit。

	1)  降低写错SQL的代价
	2）SQL效率很可能更高
	3）可以避免长事务
	4）数据量过大,容易把cpu打满

3、设计表的时候，所有表和字段都添加相应的注释（SQL规范优雅）。

4、SQL书写格式，关键字大下保持一致，使用缩进。

5、insert语句标明对应的字段名称。

6、变更SQL操作先在测试环境执行，写明详细的操作步骤以及回滚方案，并在生产前review。

7、设计数据库表的时候，加上三个字段：主键、create_time、update_time。

8、写完SQL语句，检查where、order by、group by后面的列，多表关联的列是否已加索引，优先考虑组合索引（SQL性能优化）。

9、修改或者删除重要数据前，要先备份。

10、where后面的字段，留意其数据类型的隐式转换。

11、尽量把所有的列定义为NOT NULL。

12、修改或者删除SQL，先写where查一下，确认后再补充delete 或update。

13、减少不必要的字段返回，如使用select <具体字段> 代替 select * 。

	1）节省资源、减少网络开销。
			select * 数据库需要解析更多对象、字段、权限、属性等。sql语句复杂，硬解析较多，会对数据库造成负担。
			若有log、IconMD5等无用且大文本字段，数据传输时网络开销较大，当应用程序和数据库不在同一台服务器时开销非常明显。
			对于无用的大字段，长度超过728字节，会先把数据序列化到另一个地方，因此读取这条记录会增加一次IO操作 。
	2）可能用到覆盖索引，减少回表，提高查询效率。
			mysql优化器‘覆盖索引’策略：例如表t(a,b,c,d,e,f,g) 其中a为主键，b列有索引。
			那么磁盘上有两颗B+树，即聚集索引和辅助索引分别为(a,b,c,d,e,f,g)和(b,a)，如果用户只需要a、b两列数据。可以直接走辅助索引即可得数据，select * 由于还要获取其他列数据，则需要走辅助索引再走聚集索引，多查了一次B+树速度必然会慢。
			由于辅助索引的数据较少。很多情况通过覆盖索引（即通过辅助索引查就能获取用户需要的所有列），直接从内存中取，而聚集索引大概率在磁盘中，所以速度差异显著，几乎是数量级的差异。

14、所有表必须使用Innodb存储引擎。

1）支持事务、支持行级锁、更好的恢复性，高并发下性能更好。

15、数据库和表的字符集尽量统一使用utf-8。

1）可以避免乱码问题。
2）可以避免不同字符集比较转换，导致索引失效问题。

16、尽量使用varchar代替char。

1)变长字段存储空间小。

17、如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时。需要及时更新字段注释。

18、SQL命令行修改数据，养成begin+commit事务的习惯。

begin;
update user set name='admin' where id='1';
commit;

19、索引命名要规范，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。

20、where 从句中不对列进行函数转换和表达式计算

21、如果修改/更新数据过多，考虑批量进行。
如：

1)大批量操作会造成主从延迟
2)大批量操作会产生大事务，阻塞
3)大批量操作，数据量过大，会把CPU打满

for each(200) {
	delete from user limit 500;
}