java春招面试冲刺系列：mysql基础知识超详细复习

目录

• 基础

  • 番外篇
    • MySQL体系结构
    • MySQL基准测试
    • 数据库结构优化
    • MySQL的复制功能
    • MySQL日志
    • 索引
      • 表中有多个索引，优化器怎么决定使用哪个索引
    • SQL查询优化
    • 数据库监控
  • 常用命令
  • 常用函数
  • 注意点
  • CentOS中安装MySQL
  • 查看MySql数据库物理文件存放位置
  • Mysql执行sql文件
  • 关键字解读

• 进阶

  • 性能查询
  • 数据页的空间利用率
  • 事务的传播机制

• 百问

• 实战

  • 设计
  • 使用
  • count(*)的实现

番外篇

• 数据库的扩展没有web服务器那样容易
• sql查询速度，服务器硬件，网卡流量，磁盘IO，大表，大事务会对数据库性能造成影响，idle空闲时间
• max_connection默认是100，连接数超过100的话后面的请求会等待connection，如果超时就返回5XX错误
• SSK fashionIO磁盘
• 大表对DDL操作的影响
  • MySQL 5.5前，建立索引会锁表
  • MySQL 5.5后，不会缩表但会引起主从延迟
  • 修改表结构需要长时间缩表
  • 采用分库分表来拆分成多个小表
    • 分表主键的选择
    • 分表后跨分区数据的查询和统计
  • 对大表的历史数据归档-可以减少对前后端业务的影响
    • 归档时间点的选择
    • 如何进行归档操作
  • 大事务：运行时间长，操作的数据比较多的事务，例如余额宝计算用户昨天的收益，特别是理财产品买的多的情况下，回滚所需的时间长

MySQL体系结构

• MySQL最大的特点-插件式存储引擎(存储引擎可选)，能够将数据的插入，提取相分离

MySQL基准测试

• 基准测试是对机器性能的测试，不同于普通的压力测试，不需要关心业务逻辑，类似redis-benchmark
  • 建立MySQL服务器的性能基准线
  • 模拟当前系统的更高负载，找出系统的瓶颈，找出QPS/TPS
• 基准测试方式
  • 从系统入口测试，例如网站入口/APP；能反映系统各个组件间性能问题，测试比较复杂
  • 单独对MySQL进行基准测试；设计简单，耗时短
• 结果统计
  • QPS：单位时间内所处理的查询数
  • TPS：单位时间内所处理的事务数
  • 响应时间：平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、各时间所占百分比(P95/P90)
• 基准测试常用工具
  • sysbench：跨平台，支持多线程，多种数据库，较为通用
  • mysqlslap: mysql自带的

数据库结构优化

• 目的

  • 尽量减少数据冗余
  • 尽量避免数据维护中出现更新、插入和删除异常
  • 节约数据存储空间
  • 提高查询效率

• 需求分析

  • 存储需求
  • 数据处理需求
  • 数据安全性和完整性

• 数据库设计范式

  • 设计出没有数据冗余和数据维护异常的数据库结构
  • 第一范式：字段不可分
  • 第二范式：行数据有主键，非主键字段依赖主键
  • 第三范式：行数据中非主键字段不能相互依赖，没有传递依赖（例如id, name, zip, province, city）,其中province,city -> zip， zip -> id

• 字段数据类型选取

  • 原则：当一个列可以选择多种数据类型时，应该优先考虑数字类型，其次是日期或二进制类型，最后是字符类型。对于相同级别的数据类型，应该优先选择占用空间小的数据类型。Innodb一列的最大大小是16K，当列越小，加载需要的宽度越少，加载越快。
  • 整数类型

  列类型	存储空间	Signed无符号	Unsigned有符号
  tinyint	1字节	-128 ~ 127	0 ~ 255
  smallint	2字节	-2^15 ~ 2^15 - 1	0 ~ 2^16
  mediumint	3字节	-2^23 ~ 2^23 - 1	0 ~ 2^24
  int	4字节	-2^31 ~ 2^31 - 1	0 ~ 2^32
  bigint	8字节	-2^63 ~ 2^63 - 1	0 ~ 2^64

字节 1 bytes = 8 bit，1 个字节最多可以代表的数据长度是 2 的 8 次方 11111111，在计算机中也就是 - 128 到 127

• float:会丢失精度，在进行一些汇总的时候数据往往不正确
• double：比float精度高，也是非精确类型
• decimal：进度更高，是精确类型，存储空间要大一些
  • DECIMAL从MySQL 5.1引入，列的声明语法是DECIMAL(M,D)。在MySQL 5.1中，参量的取值范围如下：
  • M是数字的最大数（精度）。其范围为1～65（在较旧的MySQL版本中，允许的范围是1～254），M 的默认值是10。
  • D是小数点右侧数字的数目（标度）。其范围是0～30，但不得超过M。
  • 说明：float占4个字节，double占8个字节，decimail(M,D)占M+2个字节。
  • 如DECIMAL(5,2) 的最大值为9 9 9 9 . 9 9，因为有7 个字节可用。
• varchar：存储变长字符串，以字符为单位；列的最小宽度小于255则占用一个额外字节，大于255则暂用两个额外的字节；varchar的最大宽度65535，由innodb数据引擎决定。使用时结合业务使用最小的符合需求的长度。如果后面改列宽度，要是依旧小于255，不锁表，否则锁表。查询时，内存会根据类型固定查询列的长度，如果列设置过大或不合理，就造成了内存浪费。
• char：存储定长的字符串，最大宽度255。char中如果存储的字符串末尾有空格，则会被自动删除掉，而varchar不会的哦。md5值适合使用char，身份证号啊。char适合存储经常被更新的值，因为Mysql会很方便的准备好列的宽度，而varchar不行。
• 日期类型
  • datatime：占用8个存储空间，存储范围大。默认 YYYY-MM-DD HH:MM:SS，默认保持秒，也可以保留微秒，datatime同时区无关。
  • timestamp：存储的时间戳，从格林尼治时间1970年1月1日到当前时间的秒数，占4个字节，只能保存1970-01-01到2038-01-19。显示的值依赖于所指定的时区。在表中指定任何一个timestamp列的值，当行数据修改时自动修改timestamp列的值，可以来标识最后修改时间，默认第一个timestamp列的值会自动更新，当然也可以指定哪一列自动更新。
  • date: 存储用户生日的时候，占3个字节
  • time：存储时间部分

MySQL的复制功能

• MySQL的复制是基于二进制日志增量进行的，会导致备库与主库存在数据不一致的问题
• 复制解决了什么问题
  • 实现在不同服务器上的数据分布
  • 实现数据读取的负载均衡
    • 需要其他组件配合完成，利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库，利用LVS，haproxy这样的代理方式
• 复制
  • 基于SQL语句的复制
    • 二进制日志格式使用的是statement
  • 基于行的复制
    • 二进制日志格式使用的是基于行的日志格式

MySQL日志

• MySQL服务层日志
  • 二进制日志/慢查询日志/通用日志
    • 二进制日志：记录了所有对mysql数据库的修改事件，包括增删改查事件和对表结构的修改事件。有个binlog的工具
    • 二进制日志格式
      • 基于段的格式 binlog_format=STATEMENT，日志量相对较小，节约磁盘和网络i/o
      • 基于行的格式 默认格式，binlog_format=ROW。假设一SQL语句修改了1W天数据的情况下，基于段的日志只会记录这个SQL语句，基于行的日志会有1W条记录分别记录每一行的数据修改，可以避免主从复制不一致的的情况。binlog_row_image不同配置参数会导致日志量过大 ，建议设置成minimal，由mysql决定使用段还是行
• MySQL存储引擎层日志
  • innodb中的重做日志/回滚日志

索引

• 定义： MySQL官方对索引的定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构
• 作用：告诉存储引擎怎么快速的找到数据，索引是在存储引擎层实现的 - 以空间换时间（既要考虑空间，也要考虑时间）
• MySQL索引类型
  • B-tree:以B+树的结构存储数据
    • 可以使用到B树索引的：
      • 全值匹配的查询： order_sn = ‘92322’
      • 匹配最左前缀的查询: （order_sn, order_date）联合索引，中第一列可以用到索引
      • 匹配列前缀查询：可以匹配列的前缀， order_sn like ‘92%’
      • 范围查找：order_sn > ? and order_sn < ?
      • not in和<>操作无法使用索引
      • 如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引
  • Hash索引：Hash索引是基于Hash表实现的，只有查询的条件精确匹配Hash索引中的所有列时，才能使用到Hash索引，也就是等值查询。存储引擎会为每一行计算一个Hash码，Hash索引中存储的就是Hash码，索引中没有保存行列的值，因此需要两次读取，第一次找到hash码，第二次根据hash码中的位置找到数据。Hash索引无法用于排序，同时可能存在Hash冲突
• 使用索引优缺点
  • 优点
    • 索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量
    • 索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表
    • 索引可以把随机IO变为顺序IO
  • 缺点
    • 索引会增加写操作的成本
    • 太多的索引会增加查询优化器的选择时间
• 索引优化策略
  • 索引列上不能使用表达式或者函数，即使使用了存储引擎也不会使用这个索引，这时索引就没有意义了
  • 选择索引列的顺序
    • 经常会被使用的列优先
    • 选择性高的列优先
    • 宽度小的列优先
  • 覆盖索引
    • 可以优化缓存，减少磁盘IO操作
    • 可以减少随机IO，变随机IO操作为顺序IO操作
    • 可以避免对Innodb主键索引的二次查询
    • 不能使用双%号的like查询
  • mysql允许在同一列创建多个索引
  • 建立了主键索引，就没必要再建立唯一索引了，因为主键索引就是一个非空的唯一索引
    • 检测和删除重复/冗余的索引 pt-duplicate-key-checker h=127.0.0.1
  • 查找未被使用过的索引，可以通过如下SQL查找，如果read和fetch都为0的话，那就是未被使用过的

    select object_type,object_schema,object_name,index_name,count_star,count_read,COUNT_FETCH from performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage;
    

  • 更新索引统计信息及减少索引碎片
    • analyze table table_name / optimize table table_name
• 索引规则
• mysql多列索引[组合索引]的生效规则
  • 组合索引的生效原则是 从前向后依次生效，如果中间某个索引没有使用， 那么断点前面的索引部分起作用，断点后面的索引没有起作用，即最左优先原则

  例如创建多列索引（a,b,c)
  where a=3 and b=45 and c=5...
  这种三个索引顺序使用中间没有断点，全部发挥作用；
  
  where a=3 and c=5...
  这种情况下b就是断点，a发挥了效果，c没有效果;
  
  where b=3 and c=4...
  这种情况下a就是断点，在a后面的索引都没有发挥作用，这种写法联合索引没有发挥任何效果；
  
  where b=45 and a=3 and c=5...
  这个跟第一个一样，全部发挥作用，abc只要用上了就行，跟写的顺序无关;
  

• 等值查询，范围查找

SQL查询优化

• 如何获取
  • 终端用户反馈存在性能的SQL
  • 通过慢查询日志获取存在性能问题的SQL
    • 慢查询日志性能开销低，主要在IO和磁盘上
    • show_query_log 启动停止记录慢查询日志，设置为on,这是个动态的参数
    • show_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件，默认和日志存储在一起，建议分开
    • long_query_time 单位是秒，可以设置为微秒，带小数，超过设置阀值的SQL就会被记录到慢查询中，默认为10秒
    • log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL
  • 实时获取存在性能问题的SQL
    • information_schema.PROCESSLIST表
      • select * from processlist where time>=?;
• 常用的慢查询日志分析工具（mysqldumpslow）
  • mysqldumpslow -s r -t 10s slow-mysql.log 猜测这个工具是从日志中过滤数据，类似linux命令
  • pt-query-digest工具
• 查询慢的原因
  • 步骤
    • 1. 客户端发送SQL请求给服务器
    • 2. 服务器检查是否可以在查询缓存中命中该SQL
      • query_cache_type 设置查询缓存是否可用
      • query_cache_size 设置查询缓存的内存大小
      • query_cache_limit 设置查询缓存可用存储的最大值，缓存太大就不会存储了，如果预先知道查询结果大，就加上SQL_NO_CACHE来提高效率
      • query_cache_wlock_invalidate 如果某个表被锁住了，是否返回缓存中的数据，默认是关闭的
      • query_cache_min_res_unit 设置查询缓存分配的内存块的最小单位

      • 读写比较频繁的话建议关闭缓存同时设置cache size为0

    • 3. 服务器进行SQL解析，预处理，再由优化器生成对应的执行计划
      • SQL解析
        • 对SQL语句进行解析，并生成一颗对应的“解析树”，也会对SQL语句进行校验，看参数是否正确等
      • 优化
        • 重新定义表的关联顺序
        • 将外连接转换为内连接
        • 使用等价变换规则（a=5 && a>5 -> a>=5）
        • 优化count(), min()和max()
        • 提前终止查询，如果碰到某个不符合条件
    • 4. 跟踪执行计划，调用存储引擎API来查询数据，有时需要在内存中过滤数据
    • 5. 将结果返回给客户端
• 确定查询处理各阶段所消耗的时间

  • 使用profile

    • set profilling=1，启动profiling，这是一个session级别的设置，使用show profiles查看每一个查询所消耗的时间，show profile for query N, n是上一个query的id。也可以使用show profile cpu for query N来查看cpu的情况

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZB778ynL-1613619878022)(img/mysql_profile_demo.png)]

  • performance_schema是mysql5.6之后的查询性能分析工具，推荐使用

• 如何优化not in和<>查询
  • not in的话可以使用left join或者right join来替代，不然它会扫描多次not in的表
  • 使用汇总表优化查询
    • select count(*) from X;创建一个汇总表，不是太好，不能实时

数据库监控

• 监控哪些
  • 对数据库服务可用性监控，数据库的进程或者端口能ping通并不代表数据库可用，建议创建连接，简单的获取或者创建数据进行测试

常用命令

show variables like '%isolation' --查看数据库事务隔离级别的设置
show variables like 'binlog_format' --查看二进制日志格式
show create table tablename\G --显示表结构
select object_type,object_schema,object_name,index_name,count_star,count_read,COUNT_FETCH from performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage --查找未被使用的索引

常用函数

replace: 替换特定的字符串

语法：replace(object,search,replace)
  语义：把object对象中出现的的search全部替换成replace。
  实例：
  update hellotable set 'helloCol' = replace('helloCol','helloSearch','helloReplace')
  比如将日期中的：号替换成空: REPLACE(datetime, ':', '')

replace into

replace into函数
为什么会接触到replace into函数，是因为业务需要向数据库中插入数据，前提是重复的不能再次插入。以前用where解决的，今天才知道还有一个更简洁的方法replace。
replace具备替换拥有唯一索引或者主键索引重复数据的能力，也就是如果使用replace into插入的数据的唯一索引或者主键索引与之前的数据有重复的情况，将会删除原先的数据，然后再进行添加。
语法：replace into table( col1, col2, col3 ) values ( val1, val2, val3 )
语义：向table表中col1, col2, col3列replace数据val1，val2，val3
实例：
REPLACE INTO users (id,name,age) VALUES(123, ‘chao’, 50);

截取字符串

-- 从左开始截取字符串: left(str, legth)
SELECT LEFT('www.baidu.com', 8); --www.baid
-- 从右开始截取字符串: right(str, length)
SELECT RIGHT('www.baidu.com', 8); --aidu.com
-- 截取特定长度的字符串
----- substring(str, pos) 从pos位置开始算起，从1开始
SELECT SUBSTRING('www.baidu.com', 3); --w.baidu.com
SELECT SUBSTRING('www.baidu.com', -3); --com 从倒数第三个位置开始
----- substring(str, pos, length) 从pos位置开始，截取length长度
SELECT SUBSTRING('www.baidu.com', 3, 3); -- w.b
SELECT SUBSTRING('www.baidu.com', -4, 2); --.c
-- 按关键字截取 substring_index(str, delim, count) str被截取的字符串，提取的关键字，关键字出现的次数
SELECT SUBSTRING_INDEX('www.baidu.com', '.', 2); --截取第二个.之前的所有字符 www.baidu
SELECT SUBSTRING_INDEX('www.baidu.com', '.', -2); --截取倒数第二个.之后的所有字符串 baidu.com
SELECT SUBSTRING_INDEX('www.baidu.com', 'xxx', 1); --截取关键字不存在返回原字符串 1还是代表首次出现的位置，也可以换乘其他值

注意点

• 最好不要在主库上做数据库备份，大型活动前取消这类计划
• 如何为innodb选择主键
  • 主键应该尽可能的小，主键应该是顺序增长的（提升数据的插入效率）
• 大表的数据修改最好要分批处理
• 在线修改表结构
  • 新建一个表，在老表上建立触发器，将老表的数据同步到新表，等到老表和新表数据一致时，在老表上建立一个排他锁，将新表命名为老表的名字。有工具实现 pt-online-schema-change

CentOS中安装MySQL

• 查看官方文档 https://dev.mysql.com/doc/mysql-yum-repo-quick-guide/en/
• 下载MySQL yum包 http://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/（要查看系统的版本 uname -a）
• 下载yum包 wget http://repo.mysql.com/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
• 安装软件源 rpm -Uvh platform-and-version-specific-package-name.rpm
• 安装mysql服务端 yum install -y mysql-community-server
• 启动myssql service mysqld start

注意

• 首次启动后要及时登陆并修改密码
• 使用 grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log 获取临时密码
• mysql -uroot -p输入密码登陆
• 修改全局参数
  • set global validate_password_policy=0;
  • set global validate_password_length=1;
• 修改密码 `ALTER USER ‘root’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘xxxxxx’;
• 开启远程连接
  Grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'yourpassword' with grant option;
flush privileges;

查看MySql数据库物理文件存放位置

• mysql> show global variables like “%datadir%”
  • Windows中一般存储在C：\ProgramData\MySQL Server 5.6\Data\
  • Linux中在/var/lib/mysql/
• 同理，可以显示全部的全局变量
  • show global variables;

Mysql执行sql文件

• 进入mysql安装目录，找到mysql.exe所在文件夹

mysql -uroot -p123456 -Ddbname

• 进入mysql command

source C:\a.sql

关键字解读

• COLLATE(英文是校对的意思)
  COLLATE通常是和数据编码（CHARSET）相关的，一般来说每种CHARSET都有多种它所支持的COLLATE，并且每种CHARSET都指定一种COLLATE为默认值。例如Latin1编码的默认COLLATE为latin1_swedish_ci，GBK编码的默认COLLATE为gbk_chinese_ci，utf8mb4编码的默认值为utf8mb4_general_ci。所谓utf8_unicode_ci，其实是用来排序的规则。对于mysql中那些字符类型的列，如VARCHAR，CHAR，TEXT类型的列，都需要有一个COLLATE类型来告知mysql如何对该列进行排序和比较。简而言之，COLLATE会影响到ORDER BY语句的顺序，会影响到WHERE条件中大于小于号筛选出来的结果，会影响DISTINCT、GROUP BY、HAVING语句的查询结果。另外，mysql建索引的时候，如果索引列是字符类型，也会影响索引创建，只不过这种影响我们感知不到。总之，凡是涉及到字符类型比较或排序的地方，都会和COLLATE有关。
  很多COLLATE都带有_ci字样，这是Case Insensitive的缩写，即大小写无关，也就是说"A"和"a"在排序和比较的时候是一视同仁的。selection * from table1 where field1="a"同样可以把field1为"A"的值选出来。与此同时，对于那些_cs后缀的COLLATE，则是Case Sensitive，即大小写敏感的。
  设置COLLATE可以在示例级别、库级别、表级别、列级别、以及SQL指定。

• utf8mb4
  mysql中有utf8和utf8mb4两种编码，在mysql中请大家忘记utf8，永远使用utf8mb4。这是mysql的一个遗留问题，mysql中的utf8最多只能支持3bytes长度的字符编码，对于一些需要占据4bytes的文字，mysql的utf8就不支持了，要使用utf8mb4才行。

• mysql中int(3)与int(11)有什么区别吗？
  注意：这里的M代表的并不是存储在数据库中的具体的长度，以前总是会误以为int(3)只能存储3个长度的数字，int(11)就会存储11个长度的数字，这是大错特错的。
  其实当我们在选择使用int的类型的时候，不论是int(3)还是int(11)，它在数据库里面存储的都是4个字节的长度，在使用int(3)的时候如果你输入的是10，会默认给你存储位010,也就是说这个3代表的是默认的一个长度，当你不足3位时，会帮你不全，当你超过3位时，就没有任何的影响。
  前天组管问我 int(10)与int(11)有什么区别，当时觉得就是长度的区别吧，现在看，他们之间除了在存储的时候稍微有点区别外，在我们使用的时候是没有任何区别的。int(10)也可以代表2147483647这个值int(11)也可以代表。
  要查看出不同效果记得在创建类型的时候加 zerofill这个值，表示用0填充，否则看不出效果的。
  我们通常在创建数据库的时候都不会加入这个选项，所以可以说他们之间是没有区别的。
  另外如果想用正整数就使用UNSIGNED关键字加在column上

• varchar(n)
  首先要确定mysql版本
  4.0版本以下，varchar(50)，指的是50字节，如果存放UTF8汉字时，只能存16个（每个汉字3字节）
  5.0版本以上，varchar(50)，指的是50字符，无论存放的是数字、字母还是UTF8汉字（每个汉字3字节），都可以存放50个

进阶

性能查询

MySQL性能优化的核心要素：合理利用索引，降低锁影响，提高事务并发度
show variables like ‘optimizer_trace’;
set session optimizer_trace=“enabled=on”, end_markers_in_json=on;
set optimizer_trace_max_mem_size=100000;
show status like ‘Threads%’;

数据页的空间利用率

为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果，然后再和你介绍正确回收空间的方法。
delete 命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变的。也就是说，通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。
实际上，不止是删除数据会造成空洞，插入数据也会。
也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。
而重建表，就可以达到这样的目的。
alter table A engine=InnoDB 命令来重建表

百问

1. MYSQL 索引长度的限制

  myisam表，单列索引，最大长度不能超过 1000 bytes；
  innodb表，单列索引，最大长度不能超过 767 bytes；
  utf8 编码时   一个字符占三个字节
  varchar  型能建立索引的最大长度分别为
  myisam   1000/3   333
  innodb     767/3    255
  utf8mb4 编码时   一个字符占四个字节
  varchar  型能建立索引的最大长度分别为
  myisam   1000/4   250
  innodb     767/4    191

实战

MySQL的优化点可以说是在表的设计和使用上，以下的实战总结也从这两方面来总结

设计

1. 前缀索引（不支持范围查找）。使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

• 查eamil。可以使用前缀索引，那么怎么定义好这个长度呢？

select 
  count(distinct left(email,4)）as L4,
  count(distinct left(email,5)）as L5,
  count(distinct left(email,6)）as L6,
  count(distinct left(email,7)）as L7,
from SUser;

当然，使用前缀索引很可能会损失区分度，所以你需要预先设定一个可以接受的损失比例，比如 5%。然后，在返回的 L4~L7 中，找出不小于 L * 95% 的值，假设这里 L6、L7 都满足，你就可以选择前缀长度为 6。 使用前缀索引不能避免要回表一次来获取完整数据，因为系统并不确定索引是不是被截断了的。

• 身份证。公民的身份证是18位，前6位是地址，精确到县，接着6位是年月，如果使用前缀索引，至少得去前12位，才能满足区分度，但是索引选的越长，占用的磁盘空间越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率越低。可以使用倒序存储身份证，取身份证的后6位做前缀索引；或者新增一个字段，对身份证及进行hash(不支持范围查找)

使用

INSERT

DELETE

1. 根据业务来决定是物理删除还是软删除

UPDATE

SELECT

通用原则：在保证逻辑正确的前提下，尽量减少扫描的数据量，是数据库系统设计的通用原则之一。

1. 避免全表扫描。随着数据量的递增，全表扫描带来的性能消耗越来越大。可以通过其他业务模块来辅助标记，比如我曾在Timing业务中写一个晚上9点给sp发群总结的job，当时就是要过滤出来所有sp创建的并且未解散的群，查询条件无法命中现有索引，只能全表扫描，随着业务的发展，数据量越来越大，单次查询的时间已经到了10几秒，系统层面已经无法接受，只能曲线救国。于是在sp创建群和解散群的时候，往redis中存放群的id，这样就把全表扫描变成了range获取了，命中primary key
2. 只查出来需要的字段，不要使用*。

count

你首先要明确的是，在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。

• MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；
• 而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count() 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。当然InnoDB也没那么笨，我们知道InnoDB是索引组织表，主键索引的叶子节点是数据，而普通索引的叶子节点是主键，因此对于count()这样的操作，查哪个索引结果都是一样的，MySQL会找到最小的那棵树来遍历。
  这里需要注意的是，我们在这篇文章里讨论的是没有过滤条件的 count(*)，如果加了 where 条件的话，MyISAM 表也是不能返回得这么快的。