占用 4 字节和 INT 相同，但比 INT 可读性高

超出 取值范围的使用 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

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

4. 常见索引列建议 5.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。

6. 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间） 7. 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,order by,group by 包含的字段) 的索引

覆盖索引的好处：

8.索引 SET 规范

尽量避免使用外键约束

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';

详细解读可以看：MySQL中的隐式转换造成的索引失效这篇文章。

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 '3%'，（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，禁止跨库查询 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 t 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 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 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

order by rand() 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：

where date(create_time)='20190101'

推荐：

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

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 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

大批量操作可能会造成严重的主从延迟

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

binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志

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

避免产生大事务操作

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 4. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则

转自：MySQL高性能优化规范建议 |