在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。
一、基础规范
二、库表设计
问题：使用VARCHAR(5) 和VARCHAR(200) 存储’hello’的磁盘空间开销是一样的,使用更短的列有什么优势吗？
更大的定义列会消耗更多的内存，因为MySQL通常会分配固定大小的内存块来保存内部值,尤其是使用内存临时表进行排序或操作时会特别糟糕
三、索引设计
基本规则：索引不是越多越好，能不添加的索引尽量不要添加，过多的索引会严重降低数据插入和更新的效率，并带来更多的读写冲突和死锁！
示例：假设在表tab中id建立了索引
- Select col_A,col_B from tab where id + 1 > 10001 不会使用索引
- Select col_A,col_B from tab where id > 10001 – 1 会使用索引
四、SQL优化
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线上尽量少使用大SQL，可能一条大SQL就把整个数据库堵死，将复杂SQL拆分为多条简单SQL，化繁为简
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一条SQL只能在一个CPU上运算，如果SQL比较复杂执行效率会非常低【8.0之后开始支持单SQL多CPU核执行，但是效果有限】
- 简单SQL缓存命中率更高
- 减少锁表时间
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充分利用多核CPU，提高并发效率
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减少MySQL端的数学运算和逻辑判断，避免SQL语句出现md5()、order by rand()等
- 尽量少用SELECT * ,只取需要的数据列, 避免无谓的IO、CPU和网络开销
- WHERE条件中，同一字段改写OR为IN()，IN包含的值不应过多，默认不超过200个，IN里禁止使用子查询
- 过滤表记录合并且不去重的情况，改写UNION为UNION ALL
- 减少使用拼接SQL,使用预编译语句，降低SQL注入概率
- WHERE条件中的非等值条件（IN、BETWEEN、
- WHERE条件比较，字段类型和传入值必须保证类型一致，避免隐式转换
示例：
字段： code varchar(50) NOT NULL COMENT ‘编码’ #code上建立了索引
SELECT id,name,addr from tab_name where code=10001; 不会使用索引
SELECT id,name,addr from tab_name where code=’10001′; 会使用索引
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Limit分页优化
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传统分页：
Select * from table limit 10000,10；
LIMIT原理：
Limit 10000,10 偏移量越大则越慢
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推荐分页：
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分页方式一：
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 10000,10) USING(id)
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分页方式四：
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程序取ID: Select id from table limit 10000,10;
- Select * from table WHERE ID in(123,456…);
最后说明：
上述规范是多年MySQL数据库使用的经验总结，希望能给大家带来一些启发和帮助！
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Original: https://www.cnblogs.com/databasepub/p/16478997.html
Author: 数据库架构师
Title: 一文总结高并发大数据量下MySQL开发规范【军规】
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