設計原則
1、不在數據庫做運算：cpu計算務必移至業務層
2、控制單表數據量：單表記錄控制在1000w
3、控制列數量：字段數控制在20以內
4、平衡范式與冗余：為提高效率犧牲范式設計，冗余數據
5、拒絕3B：拒絕大sql，大事務，大批量
6、表字符集使用utf8mb4
7、使用INNODB存儲引擎
數據表設計
1、盡可能地使用最有效(最小)的數據類型
tinyint(1Byte)
smallint(2Byte)
mediumint(3Byte)
int(4Byte)
bigint(8Byte)
bad case：int(1)/int(11)
2、不要將數字存儲為字符串，字符轉化為數字，用int存儲ip而非char(15)
3、優先使用enum或set，sex enum (‘F’, ‘M’),查找用find_in_set($search,列名)
4，避免使用NULL字段
NULL字段很難查詢優化
NULL字段的索引需要額外空間
NULL字段的復合索引無效
bad case：`name` char(32) default null`age` int not null
good case：`age` int not null default 0
5，少用text/blob，varchar的性能會比text高很多；實在避免不了blob，請拆表
6、不在數據庫里存圖片
7、對于MyISAM表，如果沒有任何變長列(VARCHAR、TEXT或BLOB列)，使用固定尺寸的記錄格式。這比較快但是不幸地可能會浪費一些空間。即使你已經用CREATE選項讓VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed，也可以提示想使用固定長度的行
8、使用sample character set，例如latin1。盡量少使用utf-8，因為utf-8占用的空間是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用latin1，例如mail，url等
9、精確度與空間的轉換。在存儲相同數值范圍的數據時，浮點數類型通常都會比DECIMAL類型使用更少的空間。FLOAT字段使用4 字節存儲 數據。DOUBLE類型需要8 個字節并擁有更高的精確度和更大的數值范圍，DECIMAL類型的數據將會轉換成DOUBLE類型
10、庫名表名字段名必須有固定的命名長度，12個字符以內；庫名、表名、字段名禁?止超過32個字符。須見名之意；庫名、表名、字段名禁?止使?用MySQL保留字；臨時庫、表名必須以tmp為前綴，并以?日期為后綴； 備份庫、表必須以bak為前綴，并以日期為后綴
11、InnoDB表行記錄物理長度不超過8KB，InnoDB的data page默認是16KB，基于B+Tree的特點，一個data page中需要至少存儲2條記錄。因此，當實際存儲長度超過8KB（尤其是TEXT/BLOB列）的大列（large column）時會引起“page-overflow存儲”，類似ORACLE中的“行遷移”，因此，如果必須使用大列（尤其是TEXT/BLOB類型）且讀寫頻繁的話，則最好把這些列拆分到子表中，不要和主表放在一起存儲，如果不太頻繁，可以考慮繼續保留在主表中，如果將 innodbpagesize 選項修改成 8KB，那么行記錄物理長度建議不超過4KB
索引類
1、謹慎合理使用索引
改善查詢、減慢更新
索引一定不是越多越好（能不加就不加，要加的一定得加）
覆蓋記錄條數過多不適合建索引，例如“性別”
2、字符字段必須建前綴索引
3、不在索引做列運算，bad case：select id where age +1 = 10;
4、innodb主鍵推薦使用自增列
主鍵建立聚簇索引
主鍵不應該被修改
字符串不應該做主鍵
如果不指定主鍵，innodb會使用唯一且非空值索引代替
5、不用外鍵，請由程序保證約束
6、避免在已有索引的前綴上建立索引。例如：如果存在index（a，b）則去掉index（a）
7、控制單個索引的長度。使用key（name（8））在數據的前面幾個字符建立索引
8、要選擇性的使用索引。在變化很少的列上使用索引并不是很好，例如性別列
9、Optimize table可以壓縮和排序index，注意不要頻繁運行
10、Analyze table可以更新數據
11、索引選擇性是不重復的索引值也叫基數（cardinality）表中數據行數的比值，索引選擇性=基數/數據行，count(distinct(username))/count(*) 就是索引選擇性，高索引選擇性的好處就是mysql查找匹配的時候可以過濾更多的行，唯一索引的選擇性最佳，值為1
12、不要用重復或多余索引，對于INNODB引擎的索引來說，每次修改數據都要把主鍵索引，輔助索引中相應索引值修改，這可能會出現大量數 據遷移，分頁，以及碎片的出現
13、超過20個長度的字符串列，最好創建前綴索引而非整列索引（例如：ALTER TABLE t1 ADD INDEX(user(20))），可以有效提高索引利用率，不過它的缺點是對這個列排序時用不到前綴索引。前綴索引的長度可以基于對該字段的統計得出， 一般略大于平均長度一點就可以了
14、定期用 pt-duplicate-key-checker 工具檢查并刪除重復的索引。比如 index idx1(a, b) 索引已經涵蓋了 index idx2(a)，就可以刪除 idx2 索引了
sql語句設計類
1、sql語句盡可能簡單,一條sql只能在一個cpu運算，大語句拆小語句，減少鎖時間，一條大sql可以堵死整個庫(充分利用QUERY CACHE和充分利用多核CPU)
2、簡單的事務,事務時間盡可能短,bad case：上傳圖片事務
3、避免使用trig/func,觸發器、函數不用,客戶端程序取而代之
4、不用select *,消耗cpu，io，內存，帶寬,這種程序不具有擴展性
5、OR改寫為IN()
or的效率是n級別
in的消息時log(n)級別
in的個數建議控制在200以內
select id from t where phone=’159′ or phone=’136′ =>select id from t where phone in (’159′, ’136′);
6、OR改寫為UNION
mysql的索引合并很弱智
select id from t where phone = '159' or name = 'john';
=>
select id from t where phone='159' union select id from t where name='jonh';
7、避免負向%，如not in/like
8、慎用count(*)
9、limit高效分頁
limit越大，效率越低
select id from t limit 10000, 10;
=>
select id from t where id > 10000 limit 10;
10、使用union all替代union，union有去重開銷
11、少用連接join
12、使用group by，分組、自動排序
13、請使用同類型比較
14、使用load data導數據，load data比insert快約20倍
15、對數據的更新要打散后批量更新，不要一次更新太多數據
16、使用性能分析工具
Sql explain / showprofile / mysqlsla
17、使用--log-slow-queries –long-query-time=2查看查詢比較慢的語句。然后使用explain分析查詢，做出優化
show profile;
mysqlsla;
mysqldumpslow;
explain;
show slow log;
show processlist;
show query_response_time(percona)
optimize 數據在插入，更新，刪除的時候難免一些數據遷移，分頁，之后就出現一些碎片，久而久之碎片積累起來影響性能， 這就需要DBA定期的優化數據庫減少碎片，這就通過optimize命令。如對MyISAM表操作：optimize table 表名
18、禁止在數據庫中跑大查詢
19、使?預編譯語句，只傳參數，比傳遞SQL語句更高效；一次解析，多次使用；降低SQL注入概率
20、禁止使?order by rand()
21、禁?單條SQL語句同時更新多個表
22、避免在數據庫中進?數學運算(MySQL不擅長數學運算和邏輯判斷)
23、SQL語句要求所有研發，SQL關鍵字全部是大寫，每個詞只允許有一個空格
24、能不用NOT IN就不用NOTIN，坑太多了。。會把空和NULL給查出來
25、區分in和exists， not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面sql語句相當于
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那么以外層表為驅動表，先被訪問，如果是IN，那么先執行子查詢。所以IN適合于外表大而內表小的情況；EXISTS適合于外表小而內表大的情況。
關于not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個替代not exists的sql語句？
原sql語句
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的sql語句
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
取出的結果集如下圖表示，A表不在B表中的數據
留一個思考題吧，性能狀態關鍵指標該怎么計算？
QPS，Queries Per Second：每秒查詢數，一臺數據庫每秒能夠處理的查詢次數
TPS，Transactions Per Second：每秒處理事務數
