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这篇文章主要介绍“MySQL规范知识有哪些”，在日常操作中，相信很多人在MySQL规范知识有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”MySQL规范知识有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度 = 列中不同值的数量 / 列的总行数）。
尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）。
使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）。
七、避免建立冗余索引和重复索引
因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。
重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
八、优先考虑覆盖索引
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。
覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引
覆盖索引的好处：
避免 InnoDB 表进行索引的二次查询
InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 InnoDB 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。
可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
九、索引 SET 规范
尽量避免使用外键约束。
不建议使用外键约束（foreign key），但一定要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。
十、数据库 SQL 开发规范
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题 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。
隐式转换会导致索引失效。如：
select name,phone from customer where id = '111';
避免使用双 % 号的查询条件。
如a like '%123%'，（如果无前置 %，只有后置 %，是可以用到列上的索引的）
一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询
如：有 a,b,c 列的联合索引，在查询条件中有 a 列的范围查询，则在 b,c 列上的索引将不会被用到，在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把 a 列放到联合索引的右侧。
使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作
因为 not in 也通常会使用索引失效。
4. 数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
为数据库迁移和分库分表留出余地
降低业务耦合度
避免权限过大而产生的安全风险
6. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询
原因：
消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源
无法使用覆盖索引
可减少表结构变更带来的影响
7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句
如：
insert into values ('a','b','c'); 应使用：
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c'); 通常子查询在 in 子句中，且子查询中为简单 SQL ( 不包含 union、group by、order by、limit 从句 ) 时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因：
子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。
特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。
由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。
9. 避免使用 JOIN 关联太多的表
对于 MySQL 来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。
在 MySQL 中，对于同一个 SQL 多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个 SQL 中关联的表越多，所占用的内存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。
同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率 MySQL 最多允许关联 61 个表，建议不超过 5 个。
数据库更适合处理批量操作 合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率
In 的值不要超过 500 个， in 操作可以更有效的利用索引，or 大多数情况下很少能利用到索引。
会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。
推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式。
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。
不推荐：
where date(create_time)='20190101'
推荐：
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
UNION 会把两个结果集的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。
15. 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
大 SQL：逻辑上比较复杂，需要占用大量 CPU 进行计算的SQL 。
MySQL：一个 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。
十一、数据库操作行为规范
1. 超 100 万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）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迟
主从环境中，大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
Binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因。
避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批。
避免大表修改产生的主从延迟
避免在对表字段进行修改时进行锁表
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，是不能容忍的。
pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。
把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉,把原来一个 DDL 操作，分解成多个小的批次进行。
当达到最大连接数限制时，还运行 1个 有 super 权限的用户连接 super 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用。
到此，关于“MySQL规范知识有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！