資料庫sql編寫規範

一 dml語句

select語句必須指定具體欄位名稱，禁止寫成*。因為select *會將不該讀的資料也從mysql裡讀出來，造成磁碟和網絡卡壓力，尤其在有text或者blob欄位的時候。

select語句不要使用union，推薦使用union all，並且union子句個數限制在5個以內。因為union all不需要去重，節省資料庫資源，提高效能。

in值列表限制在500以內。例如select… where userid in(….500個以內…)，這麼做是為了減少底層掃瞄，減輕資料庫壓力從而加速查詢。

事務裡批量更新資料需要控制數量，進行必要的sleep，做到少量多次。

除靜態表或小表（100行以內），dml語句必須有where條件，且使用索引查詢。

生產環境禁止使用hint，如sql_no_cache，force index，ignore key，straight join等。因為hint是用來強制sql按照某個執行計畫來執行，但隨著資料量變化我們無法保證自己當初的預判是正確的，因此我們要相信mysql優化器！

where條件裡等號左右字段型別必須一致，否則無法利用索引。

select|update|delete|replace要有where子句，且where子句的條件必需使用索引查詢。

生產資料庫中強烈不推薦大表上發生全表掃瞄，但對於100行以下的靜態表可以全表掃瞄。查詢資料量不要超過錶行數的25%，否則不會利用索引。

where 子句中禁止只使用全模糊的like條件進行查詢，必須有其他等值或範圍查詢條件，否則無法利用索引。

索引列不要使用函式或表示式，否則無法利用索引。如where user_id+2=100，可以改寫成where user_id = 100-2。

分頁查詢，當limit起點較高時，可先用過濾條件進行過濾。如select a,b,c from t1 limit 10000,20;優化為: select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;。

當表的規模超過千行時，不建議做count(*)，尤其是乙個經常被使用的表，建議在程式端的做好資料插入和刪除的統計工作，再在乙個統計表中更新記錄，避免隨著執行時間的增加，在上億的表上做count(*)

二多表連線

禁止跨db的join語句。因為這樣可以減少模組間耦合，為資料庫拆分奠定堅實基礎。

禁止在業務的更新類sql語句中使用join，比如update t1 join t2…。

不建議使用子查詢，建議將子查詢sql拆開結合程式多次查詢，或使用join來代替子查詢。

線上環境，多表join不要超過3個表。

在多表join中，盡量選取結果集較小的表作為驅動表，來join其他表。

三事務

批量運算元據時，需要控制事務處理間隔時間，進行必要的sleep，一般建議值5-10秒。

對於有auto_increment屬性欄位的表的插入操作（單事物），併發需要控制在200以內。

事務裡包含sql不超過5個（支付業務除外）。因為過長的事務會導致鎖資料較久，mysql內部快取、連線消耗過多等雪崩問題。

盡量把一些典型外部呼叫移出事務，如呼叫webservice，訪問檔案儲存等，從而避免事務過長。

四排序和分組

減少使用order by，和業務溝通能不排序就不排序，或將排序放到程式端去做。order by、group by、distinct這些語句較為耗費cpu，資料庫的cpu資源是極其寶貴的。

order by、group by、distinct這些sql盡量利用索引直接檢索出排序好的資料。如where a=1 order by可以利用key(a,b)。

包含了order by、group by、distinct這些查詢的語句，where條件過濾出來的結果集請保持在1000行以內，否則sql會很慢。盡量使用limit保持行數，內部會根據返回的結果集和buffer大小選擇不同的排序演算法。

五線上禁止使用的sql語句

禁止使用關聯子查詢，如update t1 set … where name in(select name from user where…);效率極其低下。

禁用procedure、function、trigger、views、event、外來鍵約束。因為他們消耗資料庫資源，降低資料庫例項可擴充套件性。推薦都在程式端實現。

禁止聯表更新語句，如update t1,t2 where t1.id=t2.id…。