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電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
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占用 4 字節和 INT 相同，但比 INT 可讀性高
超出 取值范圍的使用 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）
6. 同財務相關的金額類數據必須使用 decimal 類型
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，并且小數點要占用一個字節
可用于存儲比 bigint 更大的整型數據
索引設計規范 1. 限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過 5 個
索引并不是越多越好！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于查詢，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 以后，雖然有了合并索引的優化方式，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
4. 常見索引列建議 5.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。
6. 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） 7. 對于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,order by,group by 包含的字段) 的索引
覆蓋索引的好處：
8.索引 SET 規范
盡量避免使用外鍵約束
數據庫 SQL 開發規范 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 注入的問題。
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';
詳細解讀可以看：MySQL中的隱式轉換造成的索引失效這篇文章。
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 '3%'，（如果無前置%,只有后置%，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范圍查詢。如：有 a,b,c 列的聯合索引，在查詢條件中有 a 列的范圍查詢，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 列要用到范圍查找的話，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，應該要對以后擴展進行考慮 5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號，禁止跨庫查詢 6. 禁止使用 SELECT * 必須使用 SELECT 查詢
原因：
7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 語句
如：
insert into t 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。特別是對于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。
由于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
對于 MySQL 來說，是存在關聯緩存的，緩存的大小可以由 參數進行設置。
在 MySQL 中，對于同一個 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 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。
同時對于關聯操作來說，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，合并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
order by rand() 會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中，然后在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序，并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，然后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 15. 拆分復雜的大 SQL 為多個小 SQL 數據庫操作行為規范 1. 超 100 萬行的批量寫 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次進行操作
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后，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
binlog 日志為 row 格式時會產生大量的日志
大批量寫操作會產生大量日志，特別是對于 row 格式二進制數據而言，由于在 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，產生的日志量也就會越多，日志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
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，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批
2. 對于大表使用 pt-online-schema-change 修改表結構
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，并且在新表上進行表結構的修改，然后再把原表中的數據復制到新表中，并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后，把新表命名成原表，并把原來的表刪除掉。把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行。
3. 禁止為程序使用的賬號賦予 super 權限 4. 對于程序連接數據庫賬號,遵循權限最小原則
轉自：MySQL高性能優化規范建議 |
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