上篇文章介绍了如何创建合适的MySQL索引，今天再一块学一下如何更规范、更合理的使用MySQL？

合理规范的使用MySQL，可以大大减少开发工作量和线上问题，并提升SQL查询性能。

我精心总结了这16条MySQL规约，分享给大家，欢迎评论指正。

1. 禁止使用select *

阿里开发规范中，有这么一句话：

select * 会查询表中所有字段，如果表中的字段有更改，必须修改SQL语句，不然就会执行错误。

查询出非必要的字段，徒增磁盘IO和网络延迟。

2. 用小表驱动大表

关联查询的时候，先用小表查到结果，再用结果去大表查询，可以大大减少连接次数。

比如我们要查询某个部门下的员工，由于部门数量远远小于员工数量。我们可以把部门表当作驱动表，员工表当作被驱动表。

查询SQL类似这样：

select * from department
inner join employee
on department.id=employee.department_id
where department_name='部门1';

3. join关联表不宜过多

join关联表禁止超过3张，join关联过多，不但会增加查询时间，降低查询性能，还会产生临时表缓存结果数据，推荐拆成多条小SQL执行。

另外关联字段的类型一定要保持一致，并且在每张表都要建立关联字段的索引。

4. 禁止使用左模糊或者全模糊查询

当我们在SQL查询使用左模糊或者全模糊匹配的时候，类似下面这样：

# 左模糊查询
select * from user where name='%一灯';
# 全模糊查询
select * from user where name='%一灯%';

根据B+树的特性，即使我们在name字段上建立了索引，查询的时候也是无法用到索引的。

5. 索引访问类型至少达到range级别

索引访问类型常见的有这几个级别，从上到下，性能由好到差。

要求SQL索引访问类型至少要达到range级别，最好到const级别。

6. 更优雅的使用联合索引

由于联合索引有最左匹配原则，所以需要优先把区分度高的字段放在最左边第一列。

比如要统计用户表中生日字段和性别字段区分度，可以这样统计：

select 
    count(distinct birthday)/count(*), 
    count(distinct gender)/count(*) 
from user;

值越大，区分度越高。

出道面试题，下面这条SQL该怎么创建联合索引：

select a from table_name where b=1 order by c;

SQL中用到abc三个字段，创建联合索引的顺序是（b,c,a）。

这道题还涉及到另一个知识点，SQL执行的顺序：

from > on > join > where > group by > having > select > distinct > order by > limit

7. 注意避免深分页

MySQL深分页的时候，查询性能较差。

select * from user where name='一灯' limit 10000,10;

我们可以采用子查询的方式进行优化：

select * from user 
where id in (
  select id from user 
  where name='一灯'
  limit 10000,10
);

这样可以减少非聚簇索引回表查询的次数。

8. 单表字段不要超过30个

当单表字段数量过多的时候，加载大量数据也会拖慢查询性能。

如果字段超过30个，不用看，肯定是表设计得不合理。

这时候，可以拆成多张表，用垂直分表的方式，进行冷热字段分离。

9. 枚举字段不要使用字符类型

字符类型会占用更多的存储空间，当我们想要存储枚举值或者表示是否的时候，可以采用tinyint数值类型，最好采用无符号整数unsigned tinyint。

10. 小数类型禁止使用float和double

在存储和计算的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，无法得到正确的结果。

所以在涉及到存储小数的时候，必须使用decimal类型。

11. 所有字段必须设置默认值且不允许为null

字段允许为null，会占用额外的存储空间。

索引并不会索引null值，所以查询null值的时候无法用到索引。

当数值类型允许为null，返回给映射实体类的时候还可能会报空指针异常。

12. 必须创建主键，最好是有序数值类型

如果我们自己没有给表设置主键，InnoDB会自动增加一列隐藏的主键，我们无法使用到，并且也占用的更多的存储空间，所以建表的时候，必须设置主键。

有序数值更适合做主键，插入数据的时候，由于是有序的，不会频繁调整B+树结构，性能更好。

13. 快速判断是否存在某条记录

一般我们判断表中是否存在某条记录的时候，会使用count函数，然后判断返回值是否大于1。

select count(*) from user where name='一灯';

InnoDB存储引擎并没有像MyIsAm那样缓存表的总行数，每次查询都是实时计算的，耗时较长。

我们可以采用limit加快查询效率：

select id from user where name='一灯' limit 1;

limit 1表示匹配到一条就返回，查询效率更好，结果集只返回id，还可以用到覆盖索引。

14. in条件中数量不宜过多

in条件中数量不要超过1000个，不然耗时会非常长，可以拆成多批次查询。

15. 禁止创建预留字段

无法通过预留字段的名称判断这个字段是干嘛用的。

预留字段的类型不一定合适。

无法为预留字段创建合适的索引。

16. 单表索引数不要超过5个

创建适当的索引可以提高查询效率，但是过多的索引，不但占用更多存储空间，还会拖慢更新SQL的性能。

所以，索引好用，适度即可。

知识点总结：