mysql 军规 （转载）

• 来自一线的实战经验
• 每一条军规背后都是血淋淋教训
• 不要华丽，只要实用
• 若有一条让你受益，慰矣
• 主要针对数据库开发人员

• 别让脚趾头想事情
• 那是脑瓜子的职责
• 让数据库多做她擅长的事情
• • 尽量不在数据库做运算
  • 复杂运算移到程序端CPU
  • 尽可能简单应用MySQL
• 举例：md5() / order by rand()

• 一年内的单表数据量预估
• • 纯INT不超过1000w
  • 含CHAR不超过500w
• 合理分表不超载
• • USERID
  • DATE
  • AREA
  • ...
• 建议单库不超过300-400个表

• 表字段数少而精
• • IO高效，全表遍历，表修复快，提高并发，alter table快
• 单表多少字段合适？
• 单表1G体积 500w行评估
• • 顺序读1G文件需N秒
  • 单行不超过200byte
  • 单表不超过50个纯INT字段
  • 单表不超过20个CHAR(10)字段
• 单表字段数上线控制在20-50个

• 平衡是门艺术
• • 严格遵循三大范式？
  • 效率优先、提升性能
  • 没有绝对的对与错
  • 适当时牺牲范式，加入冗余
  • 但会增加代码复杂度

• 数据库并发像城市交通
• • 非线性增长
• 拒绝3B
• • 大SQL(Big SQL)
  • 大事务(Big transaction)
  • 大批量(Big batch)
• 详细解析见后

• 尽量不在数据库做运算
• 控制单表数据量
• 保持表身段苗条
• 平衡范式与冗余
• 拒绝3B

• 三类数值类型
• • TINYINT(1 byte)
  • SMALLINT(2B)
  • MEDIUMINT(3B)
  • INT(4B), BIGINT(8B)
  • FLOAT(4B), DOUBLE(8B)
  • DECIMAL(M,D)

• 数字型VS字符串型索引
• • 更高效
  • 查询更快
  • 占用空间更小
• 举例：用无符号INT存储IP，而非CHAR(15)
• • INT UNSIGNED
  • INET_ATON()
  • INET_NTOA()

• 优先使用ENUM或SET
• • 字符串
  • 可能值已知且有限
• 存储
• • ENUM占用1字节，转为数值运算
  • SET视节点定，最多占用8字节
  • 比较时需要加‘单引号（即使是数值）
• 举例
• • `sex` enum(‘F‘,‘M‘) COMMENT ‘性别‘
  • `c1` enum(‘0‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘) COMMENT ‘职介审核‘

• 避免使用NULL字段
• • 很难进行查询优化
  • NULL列加索引，需要额外空间
  • 含NULL符合索引无效
• 举例
• • `a` char(32) DEFAULT NULL
  • `b` int(10) NOT NULL
  • `c` int(10) NOT NULL DEFAULT 0

• TEXT类型处理性能远低于VARCHAR
• • 强制生成硬盘临时表
  • 浪费更多空间
  • VARCHAR(65535)==>64k(注意UTF-8)
• 尽量不用TEXT/BLOB数据类型
• 若必须使用则拆分到单独的表
• 举例：CREATE TABLE t1( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, data text NOT NULL, PRIMARY KEY(id))ENGINE=innodb;

• 用好数值字段类型
• 将字符转化为数字
• 优先使用枚举ENUM/SET
• 避免使用NULL字段
• 少用并拆分TEXT/BLOB
• 不在数据库里存图片

• 谨慎合理添加索引
• • 改善查询
  • 减慢更新
  • 索引不是越多越好
• 能不加的索引尽量不加
• • 综合评估数据密度和数据分布
  • 最好不超过字段数20%
• 结合核心SQL优先考虑覆盖索引
• 举例
• • 不要给"性别"列创建索引

• 区分度
• • 单字母区分度：26
  • 4字母区分度：26*26*26*26=456,,976
  • 5字母区分度：26^5=11,881,376
  • 6字母区分度：26^6=308,915,776
• 字符字段必须建前缀索引
• • `pinyin` varchar(100) default null comment ‘小区拼音‘, key `idx_pinyin`(`pinyin`(8))) engine=innodb
• 不在索引列进行数学运算或函数运算
• • 无法使用索引
  • 导致全表扫描
• 举例
• • BAD:select * from table where to_days(current_date)-to_days(date_col)<=10
  • GOOD:select * from table where date_col>=date_sub(‘2011-10-22‘,interval 10 day)

• 对主键建立聚簇索引
• 而建索引存储主键值
• 主键不应更新修改
• 案子增顺序插入值
• 忌用字符串做主键
• 聚簇索引分裂
• 推荐用独立于业务的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主键
• 若不指定主键，InnoDB会用唯一且非空值索引代替

• 线上OLTP系统（线下系统另论）
• • 外键可节省开发量
  • 有额外开销
  • 逐行操作
  • 可’到达‘其他表，意味着锁
  • 高并发时容易死锁
• 由程序保证约束

• 谨慎合理添加索引
• 字符字段必须建前缀索引
• 不在索引列做运算
• 自增列或全局ID做INNODB主键
• 尽量不用外键

• 大SQL VS多个简单SQL
• • 传统设计思想
  • BUT MySQL NOT
  • 一条SQL之恩能够在一个CPU运算
  • 5000+QPS的高并发中，1秒大SQL意味着？
  • 可能一条大SL就把整个数据库堵死
• 拒绝大SQL，拆解成多条简单SQL
• • 简单SQL缓存命中率更高
  • 减少锁表时间，特别是MyISAM
  • 用上多CPU

• 保持事务/DB连接短小精悍
• • 事务/连接使用原则：即开即用，用完即关
  • 与事务无关操作放到事务外面，减少锁资源的占用
  • 不破坏一致性前提下，使用多个短事务代替长事务
• 举例
• • 发帖时的图片上传等待
  • 大量的sleep连接

• 线上OLTP系统（线下库另论）
• • 尽可能少用存储过程
  • 尽可能少用触发器
  • 减用使用MySQL函数对结果进行处理
• 由客户端程序负责

• 用select *时
• • 更多消耗CPU、内存、IO、网络带宽
  • 先向数据库请求所有列，然后丢掉不需要列？
• 尽量不使用select*，只取需要数据列
• • 更安全的设计：减少表变化带来的影响
  • 为使用covering index提供可能性
  • select/join减少硬盘临时表生成，特别是有TEXT/BLOB时
• 举例
• • select * from tag where id=999184
  • select keyword from tag where id=999184

• 同一字段，将or改为in()
• • or效率：O(n)
  • in效率：O(log n)
  • 当N很大时，or会慢很多
• 注意控制IN的个数，建议n小于200
• 举例
• • select * from opp where phone =‘123456‘ or hple =‘1235516‘
  • select * from opp where phone in(‘123456‘ ,‘1235516‘)

• 不同字段，将or改为union
• • 减少对不同字段进行"or"查询
  • merge index往往很弱智
  • 如果有足够信心：set global optimizer_switch=‘index_merge=off‘
• 举例
• • select * frmo opp where phone=‘010-88886666‘ or cellphone=‘13800138000‘
  • select * from opp where phone=‘010-88886666‘ union select * from opp where cellphone=‘13800138000‘

• 避免负向查询
• • not, !=, <>, !<, !>, not exists, not in, not like等
• 米面%前缀模糊查询
• • B+ tree
  • 使用不了索引
  • 导致全表扫描
• 举例
• • MySQL> select * from post where title like ‘北京%‘;
  • 298 rows in set(0.01sec)
  • MySQL> select * from post where title like ‘%北京%‘;
  • 572 rows in set(3.27sec)

• 几个有趣的例子：
• • count(col) VS count(*)
  • count(*) VS count(1)
  • count(1) VS count(0) VS count(100)
• 结论
• • count(*) = count(1)
  • count(0) = count(1)
  • count(1) = count(100)
  • count(*) != count(col)
  • WHY？

• MyISAM VS InnoDB
• • 不带where count()
  • 带where count()
• count(*)的资源开销大，尽量不用少用
• 计数统计
• • 实时统计：用memcache，双向更新，凌晨跑基准
  • 非实时统计：尽量用单独统计表，定期重算

• 传统分页
• • select * from table limit 10000,10;
• LIMIT原理：
• • limit 10000,10
  • 偏移量越大则越慢
• 推荐分页：
• • select * from table where id>=23423 limit 11; #10+1(每页10条)
  • select * from table where id>=23434 limit 11;

• 分页方式二：
• • select * from table where id >=(select id from table limit 10000,1)limit 10;
• 分页方式三：
• • select * from table inner join (select id from table limit 10000,1) using(id);
• 分页方式四：
• • 程序取ID：select id from table limit 10000,10;
  • select * from table where id in(123,456,...)
• 可能需按场景分析并重组索引

• 示例
• • MySQL> select sql_no_cache * from post limit 10,10;
  • 10 row in set(0.01sec)
  • MySQL> select sql_no_cache * from post limit 20000,10;
  • 10 row in set(0.13sec)
  • MySQL> select sql_no_cache * from post limit 80000,10;
  • 10 rows in set(0.58sec)
  • MySQL> select sql_no_cache id from post limit 80000,10;
  • 10 rows in set(0.02sec)
  • MySQL> select sql_no_cache * from post where id>=323423 limit 10;
  • 10 rows in set(0.01sec)
  • MySQL> select * from post where id >=(select sql_no_cache id from post limit 80000,1) limit 10;
  • 10 rows in set(0.02sec)

• 若无需对结果进行去重，则用UNION ALL
• • UNION有去重开销
• 举例
• • MySQL> select * from detail20091128 UNION ALL
  • select * from detail20110427 union all
  • select * from detail20110426 union all
  • select * from detail20110425 union all
  • select * from detail20110424 union all
  • select * from detail20110423;

• 高并发DB不建议进行两个表以上的JOIN
• 适当分解连接保证高并发
• • 可换成大量早期数据
  • 使用了多个MyISAM表
  • 对大表的小ID IN()
  • 连接引用同一个表多次
• 举例
• • • MySQL> select * from tag join tag_post n tag_post.tag_id=tag.id join post on tag_post.post_id=post.id where tag.tag=‘二手玩具‘
    • ->
    • MySQL> select * from tab where tag=‘二手玩具‘;
    • MySQL> select * from tag_post where tag_id=1321;
    • MySQL> select * from post where post.id in(123,456,314,141);

• GROUP BY实现
• • 分组
  • 自动排序
• 无需排序：order by null
• 特定排序：group by desc/asc
• 举例
• MySQL> select phone, count(*) from post group by phone limit 1;
• 1 row in set(2.19sec)
• MySQL> select phone,count(*) from post group by phone order by null limit 1;
• 1 row in set(2.02sec)

• 原则：数字对数字，字符对字符
• 数值列于字符类型比较
• • 同时转换为双精度
  • 进行比对
• 字符列与数值类型比较
• • 字符列整列转数值
  • 不会使用索引查询

• 举例：字符列与数值类型比较
• • 字段: `remark` varchar(50) not null comment ‘备注，默认为空‘;
  • MySQL> select `id`,`gift_code` from gift where `deal_id` = 640 and remark=115127;
  • 1 row in set(0.14sec)
  • MySQL> select `id`,`gift_code` from pool_gift where `deal_id`=640 and remark=‘115127‘;
  • 1 row in set(0.005sec)

• 批量数据快导入：
• • 成批装载比单行装载更快，不需要每次刷新缓存
  • 无索引时装载比索引装载更快
  • insert values, values, values减少索引刷新
  • load data比insert快约20倍
• 尽量不用insert...select
• • 延迟
  • 同步出错

• 大批量更新凌晨操作，避开高峰
• 凌晨不限制
• 白天上线默认为100条/秒（特殊再议）
• 举例：
• • update post set tag=1 where id in (1,2,3);
  • sleep 0.01;
  • update post set tag=1 where id in (4,5,6);
  • sleep 0.01;
  • ...

• show profile
• MySQLsla
• MySQLdumpslow
• explain
• show slow log
• show processlist
• show query_response_time(percona)

• SQL语句尽可能简单
• 保持事务（连接）短小
• 尽可能避免使用SP/TRIG/FUNC
• 尽量不用select *
• 改写or语句
• 避免负向查询和%前缀模糊查询
• 减少count(*)
• limit的高效分页
• 用union all 而非union
• 分解连接保证高并发
• group by去除排序
• 统数据类型的列植比较
• load data导数据
• 打散大批量更新
• know every SQL

• 构建数据库的生态环境
• • 开发无线上库操作权限
• 原则：线上连线上，线下连线下
• • 实时数据用real库
  • 模拟环境用sim库
  • 测试用qa库
  • 开发用dev库
• 案例

• MySQL子查询
• • 大部分情况优化较差
  • 特别where汇总使用in id的子查询
  • 一般可用join改写
• 举例：
• MySQL> select * from table 1 where id in(select id from table2);MySQL> insert into table1 (select * from table2); //可能导致复制异常

• 永远不在程序端对数据库显式加锁
• • 外部锁对数据库不可控
  • 高并发时是灾难
  • 极难调试和排查
• 并发扣款等一致性问题
• • 采用事务
  • 相对值修改
  • commit前二次校验冲突

• 字符集
• • MySQL4.1以前只有latin1
  • 为多语言支持增加多字符集
  • 也带来N多问题
  • 保持简单
• 统一字符集：UTF8
• 校对规则：utf8_general_ci
• 乱码：set names utf8

• 库表等名称统一用小写
• • linux VS windows
  • MySQL库表大小写敏感
  • 字段名大小写不敏感
• 索引命名默认为"idx_字段名"
• 库名用缩写，尽量在2~7个字母
• • datasharing==>ds
• 注意避免用保留字命名
• ...

• 隔离线上线下
• 禁止未经DBA确认的子查询上线
• 永远不在程序端显式加锁
• 统一字符集为UTF8
• 统一命名规范

转载自 http://blog.csdn.net/heximing1991/article/details/46827679