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史上最全的MySQL高性能优化规范建议
数据库命令规范
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所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割
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所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
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数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符
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临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀
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所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
数据库基本设计规范
1. 所有表必须使用Innodb存储引擎
没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。
Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
2. 数据库和表的字符集统一使用UTF8
兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储emoji表情的需要，字符集需要采用utf8mb4字符集。
3. 所有表和字段都需要添加注释
使用comment从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护
4. 尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内。
500万并不是Mysql数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小
5. 谨慎使用Mysql分区表
分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；
谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；
建议采用物理分表的方式管理大数据。
6. 尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
Mysql限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。
减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO）；
更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；
经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。
7. 禁止在表中建立预留字段
预留字段的命名很难做到见名识义。
预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型。
对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。
8. 禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据
通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。
通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息
9. 禁止在线上做数据库压力测试
10. 禁止从开发环境，测试环境直接连接生产环境数据库
数据库字段设计规范
字段是用来存放数据的单元，设计好字段是设计数据库的第一步，同样会影响到系统的性能。
设计字段有一个基本的原则，保小不保大，也就是能够用字节少的字段就不用字节数大的字段，目的是为了节省空间，提高查询效率。
更小的字段，占用更小的磁盘空间，内存空间，更小的 IO 消耗。下面针对使用场景，说一些字段类型选取的经验，供大家参考。
1、数值类型
手机号：通常我们在存储手机号的时候，喜欢用 Varchar 类型。
如果是 11 位的手机号，假设我们用 utf8 的编码，每位字节就需要 3 个字节，那么就需要 11*33=33 个字节来存放；如果我们使用 bigint，只需要 8 个字节就可以存放。
IP 地址：同上，IP 地址也可以通过 int（4 字节）在存放，可以通过 INET_ATON() 函数把 IP 地址转成数字。这里需要注意溢出的问题，需要用无符号的 int。
mysql提供了两个方法来处理ip地址
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inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)
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inet_ntoa 把整型的ip转为地址
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插入数据前，先用inet_aton把ip地址转为整型，可以节省空间，显示数据时，使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。
年龄，枚举类型：可以用 tinyint 来存放，它只占用 1 个字节，无符号的 tinyint 可以表示 0-255 的范围，基本够用了。
2、对于非负型的数据（如自增ID、整型IP）来说，要优先使用无符号整型来存储
原因：
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N)中的N代表的是字符数，而不是字节数，使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存。
3、字符类型
Char 和 Varchar 是我们常用的字符类型。char(N) 用来记录固定长度的字符，如果长度不足 N 的，用空格补齐。
varchar(N) 用来保存可变长度的字符，它会额外增加 1-2 字节来保存字符串的长度。
Char 和 Varchar 占用的字节数，根据数据库的编码格式不同而不同。Latin1 占用 1 个字节，gbk 占用 2 个字节，utf8 占用 3 个字节。
用法方面，如果存储的内容是可变长度的，例如：家庭住址，用户描述就可以用 Varchar。
如果内容是固定长度的，例如：UUID（36 位），或者是 MD5 加密串（32 位），就可以使用 Char 存放。
4、时间类型
Datetime（8个字节）和 Timestamp（4个字节）都是可以精确到秒的时间类型。
所以在日常建表的时候可以有限选择 Timestamp。不过他们有下面几个小区别，需要注意的。
区别一：存储数据方式不一样。
Timestamp 是转化成 utc 时间进行存储，查询时，转化为客户端时间返回的。
区别二：两者存储时间的范围不一样。
Timestamp 为'1970-01-01 00:00:01.000000' 到'2038-01-19 03:14:07.999999'。
Datetime为'1000-01-01 00:00:00.000000'到'9999-12-31 23:59:59.999999'。
经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）
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缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
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缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间
5、避免使用TEXT、BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据
1、建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中
Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。
2、TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引
因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的
6、避免使用ENUM类型
修改ENUM值需要使用ALTER语句
ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作
禁止使用数值作为ENUM的枚举值
7、尽可能把所有列定义为NOT NULL
原因：
索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间
进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理
8、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
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非精准浮点：float,double
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精准浮点：decimal
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
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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）
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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）
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主键建议使用自增ID值
常见索引列建议
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出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
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包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
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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
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多表join的关联列
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。
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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）
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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）
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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）
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）
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重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
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冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
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。
索引SET规范
尽量避免使用外键约束
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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
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外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现
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外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能
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
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为数据库迁移和分库分表留出余地
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降低业务耦合度
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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：
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消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
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无法使用覆盖索引
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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
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
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UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
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UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
15. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL
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大SQL逻辑上比较复杂，需要占用大量CPU进行计算的SQL
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MySQL中，一个SQL只能使用一个CPU进行计算
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SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
16. count(*)、count(1)、count(字段)区别
在InnoDB中COUNT(*)和COUNT(1)实现上没有区别，而且效率一样，但是COUNT(字段)需要进行字段的非NULL判断，所以效率会低一些。
因为COUNT(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，并且效率高，所以请直接使用COUNT(*)查询表的行数！
数据库操作行为规范
超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操作，要分批多次进行操作
1、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
2、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
3、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
对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
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避免大表修改产生的主从延迟
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避免在对表字段进行修改时进行锁表
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。
禁止为程序使用的账号赋予super权限
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当达到最大连接数限制时，还运行1个有super权限的用户连接
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super权限只能留给DBA处理问题的账号使用
对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则
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程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库
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程序使用的账号原则上不准有drop权限