不同的数据库名 DbName dbname 不同的表名 Table table tabLe

　　select id,username,from,age from tb_user from是关键字 ，但是可以用单引号括起来

　　例如 用户数据库mc_userdb 用户账号表 user_account

　　1、所有表必须使用Innodb存储引擎，mysql 5.6后默认存储引擎，支持事务，行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好

　　3、所有表和字段都需要添加注释，使用comment从句添加表和列的备注

　　4、尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内，500万并不是mysql数据库的限制，

　　mysql最多可以存储多少万数据？目前没有做限制，这种限制取决于存储设置和文件系统 可以用历史数据归档，分库分表等手段来控制数据量大小

　　分区表在物理上表现为多个文件没在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据

　　mysql限制最多存储4096列，为了是减少磁盘IO，保证热数据的内存缓存命中率，利用更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据 经常使用的列放在一个表中

　　预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定，修改字段类型的成本往往大于增加

　　索引并不是越多越好的，索引可以提高效率同样可以降低效率 索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率

　　不使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键 不使用uuid、MD5、hash，字符串列作为主键 主键建议使用主键自增

　　select、update、delete语句的where从句中的列 包含在order by、group by 、destinct中的字段 多表join的关联列

　　重复索引：如 primary key(id)、index(id)、unique index(id) 冗余索引：如 index(a,b,c) index(a,b) index(a)

　　覆盖索引：就是包括了所有查询字段的索引 优点：避免Innodb表进行索引的二次查找，可以把随机IO变为顺序IO加快查询效率

　　不建议使用外键约束，但一定在表与表之间的关联键上建立索引 外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能

　　将字符串转化为数字类型存储 对于非负数据采用无符号整形进行存储 signed int -21474848 unsigned int 0-2147483648 有符号比无符号多出一倍的存储空间 varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节 过大的长度会消耗更多的内存

　　建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中 text\BLOB类型只能使用前缀索引

　　修改enum需要使用alter语句 enum类型的order by操作效率低，需要额外操作 禁止使用数值作为enum的枚举值

　　索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间 进行比较和计算时要对null值做特别的处理

　　缺点1：无法用日期函数进行计算和比较 缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间 使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小

　　decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度 float、double非精准浮点数

　　好处：只传参数，比传递SQL语句更高效 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率

　　避免使用双%号的查询条件。如 a like%123% 个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询 使用 eft join 或 not exists 来优化 not in 操作

　　为数据库迁移和分库分表留出余地 减低业务耦合度 避免权限过大而产生的安全风险

　　消耗更多的CPU和io以及网络带宽资源 无法使用覆盖索引 可减少表结构变更带来的影响

　　如，insert into t values(‘a’,’b’,’c’)

　　子查询的结果集无法使用索引 子查询会产生临时表，如果子查询数据量大则严重影响效率 消耗过多的CPU和io资源

　　每join一个表会多占用一部分内存join_buffer_size 会产生临时表操作，影响查询效率 mysql最多关联61个表，建议不超过5个

　　对列进行函数转换和计算会导致无法使用索引 如： where date(createtime)=’20160901’ 优化后：where createtime=’20160901’ 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 JNION UNION 会把所有数据放到临时表中后再进行去重操作 UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作

　　MYSQL-个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算 SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

　　超 100 万行的批量写操作，要分批多次进行操作 大批量操作可能会造成严重的主从延退 binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志避免产生大事务操作 对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作。尤其是生产环境，是不能忍受的 对于大表使用 pt-online- schema- changes 修改表结枃 避免大表修改产生的主从延迟 禁止为程序使用的账号赋予 supert 权限 当达到最大连接数限制时，还允许 1 个有 super 权限的用户连接 supert 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用 对于程序连接数据库账，遵循权限最小原则 程序使用数据库账号只能在一个 DB 下使用不准跨库 程序上使用的账号原则上不允许有drop的权限

　　避免嵌套连接。例如：A = B AND B = C AND C = D

　　系统可能选择基于规则的优化器，所以将结果集返回数据量小的表作为驱动表(FROM后边最后一个表)

　　大量的排序操作影响系统性能，所以尽量减少ORDER BY和GROUP BY排序操作。如必须使用排序操作，请遵循如下规则： 排序尽量建立在有索引的列上 如结果集不需唯一，使用UNION ALL代替UNION

　　索引的使用 尽量避免对索引列进行计算 尽量注意比较值与索引列数据类型的一致性 对于复合索引，SQL语句必须使用主索引列 索引中，尽量避免使用NULL 对于索引的比较，尽量避免使用!= 查询列和排序列与索引列次序保持一致

　　任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边

　　IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引