SQL语句是我们日常开发中最常用的编程语句之一，而SQL语句写的好坏与否直接关系到系统访问速度。很多系统业逻辑其实很简单，但是很多人写出的功能代码却是速度奇慢，终其原因就是SQL语句没有写好，今天我们就总结一下该如何写出高效的SQL语句。这也是SQL语句性能优化最好入手的地方之一。好了，我们开始我们的SQL语句性能优化之旅吧。

1、 为 WHERE 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 WHERE 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引。

2、where中使用默认值代替null
应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断，创建表时 NULL 是默认值，但大多数时候应该使用 NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如 0，-1 作为默认值。

为啥建议where中使用默认值代替null，四个原因：
（1）并不是说使用了is null或者 is not null就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关；
（2）如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，就会放弃索引，这些条件 !=，<>，is null，is not null经常被认为让索引失效；
（3）其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的；
（4）如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思也相对清晰一点；

3、慎用  != 或 <> 操作符。
MySQL 只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的 LIKE。
所以：应尽量避免在 WHERE 子句中使用 != 或 <> 操作符， 会导致全表扫描。

4、慎用  OR 来连接条件
使用or可能会使索引失效，从而全表扫描；
应尽量避免在 WHERE 子句中使用 OR 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
可以使用 UNION 合并查询：

select id from t where num=10 
union all 
select id from t where num=20

一个关键的问题是否用到索引。他们的速度只同是否使用索引有关，如果查询需要用到联合索引，用 UNION all 执行的效率更高。多个 OR 的字句没有用到索引，改写成 UNION 的形式再试图与索引匹配。

5、慎用 IN 和 NOT IN
IN 和 NOT IN 也要慎用，否则会导致全表扫描。对于连续的数值，能用 BETWEEN 就不要用 IN：select id from t where num between 1 and 3。

6、慎用 左模糊like ‘%...’
模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，like很可能让索引失效。
比如：

select id from t where name like‘%abc%’ 
select id from t where name like‘%abc’

而select id from t where name like‘abc%’才用到索引。

所以：
首先尽量避免模糊查询，如果必须使用，不采用全模糊查询，也应尽量采用右模糊查询， 即like ‘…%’，是会使用索引的；
左模糊like ‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index的形式，变化成 like ‘…%’；
全模糊查询是无法优化的，一定要使用的话建议使用搜索引擎，比如 ElasticSearch。
备注：如果一定要用左模糊like ‘%...’检索， 一般建议 ElasticSearch+Hbase架构，
7、WHERE条件使用参数会导致全表扫描
如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推 迟到 运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。所以， 可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应避免WHERE 表达式操作/对字段进行函数操作
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，应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作，应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作。
如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

/*==堆代码 duidaima.com ===*/
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’
select id from t where datediff(day,createdate,‘2005-11-30’)=0

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=‘2005-11-30’ and createdate<‘2005-12-1’

9、用 EXISTS 代替 IN 是一个好的选择
很多时候用exists 代替in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

10、索引并不是越多越好
索引固然可以提高相应的 SELECT 的效率，但同时也降低了 INSERT 及 UPDATE 的效。因为 INSERT 或 UPDATE 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

11、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列， 因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

12、尽量使用数字型字段
（1）因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符；
（2）而对于数字型而言只需要比较一次就够了；
（3）字符会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销；
所以：
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

13、尽可能的使用 varchar, nvarchar 代替 char, nchar
（1）varchar变长字段按数据内容实际长度存储，存储空间小，可以节省存储空间；
（2）char按声明大小存储，不足补空格；
（3）其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高；
因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

14、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段
最好不要使用返回所有：select * from t ，用具体的字段列表代替 “*”，不要返回用不到的任何字段。
select *的弊端：
（1）增加很多不必要的消耗，比如CPU、IO、内存、网络带宽；
（2）增加了使用覆盖索引的可能性；
（3）增加了回表的可能性；
（4）当表结构发生变化时，前端也需要更改；
（5）查询效率低；

15、尽量避免向客户端返回大数据量
大数据量增加很多不必要的消耗，比如CPU、IO、内存、网络带宽,尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

16、使用表的别名（Alias）：
当在 SQL 语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个 Column 上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由 Column 歧义引起的语法错误。

17、使用“临时表”暂存中间结果 ：
简化 SQL 语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果。但是临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在 tempdb 中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。

18、一些 SQL 查询语句应加上 nolock
一些 SQL 查询语句应加上 nolock，读、写是会相互阻塞的，为了提高并发性能。对于一些查询，可以加上 nolock，这样读的时候可以允许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。

使用 nolock 有3条原则：
A.查询的结果用于“插、删、改”的不能加 nolock；
B.查询的表属于频繁发生页分裂的，慎用 nolock ；
C.使用临时表一样可以保存“数据前影”，起到类似 Oracle 的 undo 表空间的功能，能采用临时表提高并发性能的，不要用 nolock。

19、常见的简化规则如下：
不要有超过 5 个以上的表连接（JOIN），考虑使用临时表或表变量存放中间结果。少用子查询，视图嵌套不要过深，一般视图嵌套不要超过 2 个为宜。

20、将需要查询的结果预先计算好
将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select，而不是查询的时候进行计算。这在SQL7.0以前是最重要的手段，例如医院的住院费计算。

21、IN后出现最频繁的值放在最前面
如果一定用IN，那么：在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。

22、使用存储过程进行数据处理
尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL 语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态 SQL，可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在 Tempdb 中。

23、尽量使用 EXISTS 代替 select count(1) 来判断是否存在记录
count 函数只有在统计表中所有行数时使用，而且 count(1) 比 count(*) 更有效率。

24、索引的使用规范：
索引的创建要与应用结合考虑，建议大的 OLTP 表不要超过 6 个索引；
尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过 index index_name 来强制指定索引；
避免对大表查询时进行 table scan，必要时考虑新建索引；
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用；
要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。

25、下列 SQL 条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：

SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no, 1, 4) = '5378' --13秒 
SELECT * FROM record WHERE amount/30 < 1000 --11秒 
SELECT * FROM record WHERE convert(char(10), date, 112) = '19991201' --10秒

分析：
WHERE 子句中对列的任何操作结果都是在 SQL 运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引。如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被 SQL 优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将 SQL 重写成下面这样：

SELECT * FROM record WHERE card_no like '5378%' -- < 1秒 
SELECT * FROM record WHERE amount < 1000*30 -- < 1秒 
SELECT * FROM record WHERE date = '1999/12/01' -- < 1秒

26、用批量插入或批量更新
当有一批处理的插入或更新时，用批量插入或批量更新，绝不会一条条记录的去更新。
（1）多条提交

INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'堆代码');
INSERT INTO user (id,username) VALUES(2,'duidaima.com');

（2）批量提交

INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'堆代码'),(2,'duidaima.com');

默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要事务开启和事务提交，而批量处理是一次事务开启和提交，效率提升明显，达到一定量级，效果显著，平时看不出来。

27、存储过程中慎用循环
在所有的存储过程中，能够用 SQL 语句的，我绝不会用循环去实现。例如：列出上个月的每一天，我会用 connect by 去递归查询一下，绝不会去用循环从上个月第一天到最后一天。

28、选择最有效率的表名顺序
选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）：Oracle 的解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，FROM 子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理，在 FROM 子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（interp table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。

29、将不需要的记录在 GROUP BY 之前过滤掉
提高 GROUP BY 语句的效率，可以通过将不需要的记录在 GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果，但第二个明显就快了许多。
低效：

SELECT JOB, AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP BY JOB 
HAVING JOB = 'PRESIDENT' 
OR JOB = 'MANAGER' 

高效：

SELECT JOB, AVG(SAL) 
FROM EMP
WHERE JOB = 'PRESIDENT' 
OR JOB = 'MANAGER' 
GROUP BY JOB

30、别名的使用
别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快 1.5 倍。
31、避免死锁
在你的存储过程和触发器中访问同一个表时总是以相同的顺序；事务应经可能地缩短，在一个事务中应尽可能减少涉及到的数据量；永远不要在事务中等待用户输入。
32、避免使用临时表，可以使用表变量代替
避免使用临时表，除非却有需要，否则应尽量避免使用临时表，相反，可以使用表变量代替。大多数时候（99%），表变量驻扎在内存中，因此速度比临时表更快，临时表驻扎在 TempDb 数据库中，因此临时表上的操作需要跨数据库通信，速度自然慢。

33、最好不要使用触发器
触发一个触发器，执行一个触发器事件本身就是一个耗费资源的过程；
如果能够使用约束实现的，尽量不要使用触发器；
不要为不同的触发事件（Insert、Update 和 Delete）使用相同的触发器；
不要在触发器中使用事务型代码。

34、索引创建规则：
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过 300 的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在 WHERE 子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析，尽量考虑用单字段索引代替；
正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
复合索引的几个字段是否经常同时以 AND 方式出现在 WHERE 子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
如果复合索引中包含的字段经常单独出现在 WHERE 子句中，则分解为多个单字段索引；
如果复合索引所包含的字段超过 3 个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
35、在写 SQL 语句时，应尽量减少空格的使用
查询缓冲并不自动处理空格，因此，在写 SQL 语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是在 SQL 首和尾的空格（因为查询缓冲并不自动截取首尾空格）。

36、member 用 mid 做标准进行分表方便查询么？
member 用 mid 做标准进行分表方便查询么？一般的业务需求中基本上都是以 username 为查询依据，正常应当是 username 做 hash 取模来分表。而分表的话 MySQL 的 partition 功能就是干这个的，对代码是透明的；在代码层面去实现貌似是不合理的。

37、每张表都设置一个 ID 做为其主键
我们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 做为其主键，而且最好的是一个 INT 型的（推荐使用 UNSIGNED），并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT 标志。

38、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

39、MySQL 查询可以启用高速查询缓存
这是提高数据库性能的有效MySQL优化方法之一。当同一个查询被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。

40、EXPLAIN SELECT 查询用来跟踪查看效果
使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的。

41、当只要一行数据时使用 LIMIT 1
当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一来，MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

42、选择表合适存储引擎
myisam：应用时以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，并且对事务的完整性，并发性要求不是很高的。
InnoDB：事务处理，以及并发条件下要求数据的一致性。除了插入和查询外，包括很多的更新和删除。（InnoDB 有效地降低删除和更新导致的锁定）。对于支持事务的 InnoDB类 型的表来说，影响速度的主要原因是 AUTOCOMMIT 默认设置是打开的，而且程序没有显式调用 BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动提交，严重影响了速度。可以在执行 SQL 前调用 begin，多条 SQL 形成一个事物（即使 autocommit 打开也可以），将大大提高性能。
43、优化表的数据类型，选择合适的数据类型
原则：更小通常更好，简单就好，所有字段都得有默认值，尽量避免 NULL。例如：数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型。(mediumint 就比 int 更合适)。比如时间字段：datetime 和 timestamp。datetime 占用8个字节，timestamp 占用4个字节，只用了一半。而 timestamp 表示的范围是 1970—2037 适合做更新时间。

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为 CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间。甚至使用VARCHAR 这种类型也是多余的，因为 CHAR(6) 就可以很好的完成任务了。

同样的，如果可以的话，我们应该使用 MEDIUMINT 而不是 BIGIN 来定义整型字段，应该尽量把字段设置为 NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较 NULL 值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为 ENUM 类型。因为在 MySQL 中，ENUM 类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

44、将大的DELETE，UPDATE、INSERT 查询变成多个小查询
能写一个几十行、几百行的SQL语句是不是显得逼格很高？然而，为了达到更好的性能以及更好的数据控制，你可以将他们变成多个小查询。
45、关于临时表
（1）避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗；
（2）在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log；
（3）如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert；
（4）如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除。先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

46、使用explain分析你SQL执行计划
（1）type
system：表仅有一行，基本用不到；
const：表最多一行数据配合，主键查询时触发较多；
eq_ref：对于每个来自于前面的表的行组合，从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型，除了const类型；
ref：对于每个来自于前面的表的行组合，所有有匹配索引值的行将从这张表中读取；
range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符，用常量比较关键字列时，可以使用range；
index：该联接类型与ALL相同，除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小；
all：全表扫描；
性能排名：system > const > eq_ref > ref > range > index > all。
实际sql优化中，最后达到ref或range级别。
（2）Extra常用关键字
Using index：只从索引树中获取信息，而不需要回表查询；
Using where：WHERE子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。除非你专门从表中索取或检查所有行，如果Extra值不为Using where并且表联接类型为ALL或index，查询可能会有一些错误。需要回表查询。
Using temporary：mysql常建一个临时表来容纳结果，典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BY和ORDER BY子句时；

47、使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from user limit 100000, 20

使用上述SQL语句做分页的时候，随着表数据量的增加，直接使用limit语句会越来越慢。此时，可以通过取前一页的最大ID，以此为起点，再进行limit操作，效率提升显著。

select id,name from user where id> 100000 limit 20

48、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，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小。

49、谨慎使用Mysql分区表
（1）分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；
（2）谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；
（3）建议采用物理分表的方式管理大数据。

50、尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度
Mysql限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO）；更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。

51、禁止在表中建立预留字段
（1）预留字段的命名很难做到见名识义；
（2）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；
（3）对预留字段类型的修改，会对表进行锁定；

52、禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据
通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。

53、建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中
Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，Mysql还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

54、TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引
因为MySQL对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的。

55、建议使用预编译语句进行数据库操作
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。

56、表连接不宜太多，索引不宜太多，一般5个以内
（1）表连接不宜太多，一般5个以内
.关联的表个数越多，编译的时间和开销也就越大
.每次关联内存中都生成一个临时表
.应该把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高
.如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着这是个糟糕的设计了
.阿里规范中，建议多表联查三张表以下
（2）索引不宜太多，一般5个以内
.索引并不是越多越好，虽其提高了查询的效率，但却会降低插入和更新的效率；
.索引可以理解为一个就是一张表，其可以存储数据，其数据就要占空间；
.索引表的数据是排序的，排序也是要花时间的；
i.nsert或update时有可能会重建索引，如果数据量巨大，重建将进行记录的重新排序，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定；
.一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否有存在的必要；

57、数据库和表的字符集统一使用UTF8
兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储emoji表情的需要，字符集需要采用utf8mb4字符集。

58、合理选择索引列的顺序
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）。

59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：
（1）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。
（2）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。

60、MySQL 查询优化的一般策略：
使用慢查询日志去发现慢查询，使用执行计划去判断查询是否正常运行，总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。久而久之性能总会变化，避免在整个表上使用 count(*)，它可能锁住整张表，使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存，在适当的情形下使用 GROUP BY 而不是 DISTINCT，在 WHERE、GROUP BY 和 ORDER BY 子句中使用有索引的列，保持索引简单，不在多个索引中包含同一个列。

有时候 MySQL 会使用错误的索引，对于这种情况使用 USE INDEX，检查使用 SQL_MODE=STRICT 的问题，对于记录数小于5的索引字段，在 UNION 的时候使用LIMIT不是是用OR。

为了避免在更新之前进行一次 SELECT，使用 INSERT ON DUPLICATE KEY 或者 INSERT IGNORE；

不要用 UPDATE 去实现，不要使用 MAX；

使用索引字段和 ORDER BY子句 LIMIT M，N 实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用，在 WHERE 子句中使用 UNION 代替子查询，在重新启动的 MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保数据在内存和查询速度快，考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销。

基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询，当负载增加在服务器上，使用 SHOW PROCESSLIST 查看慢的和有问题的查询，在开发环境中产生的镜像数据中测试的所有可疑的查询。

61、定期的进行 MySQL 数据库的备份：
前段时间，有小伙伴来找尼恩，说他的数据库被黑客挟持了，要支付1个比特币才能要回来，我问他有定期的备份了吗，他说没有。
MySQL 数据库的备份流程：
从二级复制服务器上进行备份；
在进行备份期间停止复制，以避免在数据依赖和外键约束上出现不一致；
彻底停止 MySQL，从数据库文件进行备份；
如果使用 MySQL dump 进行备份，请同时备份二进制日志文件 – 确保复制没有中断；
不要信任 LVM 快照，这很可能产生数据不一致，将来会给你带来麻烦；
为了更容易进行单表恢复，以表为单位导出数据——如果数据是与其他表隔离的。
当使用 mysqldump 时请使用 –opt；
在备份之前检查和优化表；
为了更快的进行导入，在导入时临时禁用外键约束。；
为了更快的进行导入，在导入时临时禁用唯一性检测；
在每一次备份后计算数据库，表以及索引的尺寸，以便更够监控数据尺寸的增长；
通过自动调度脚本监控复制实例的错误和延迟；
定期执行备份。

62、分库分表与NOSqL结合使用
当数据量达到一定的数量之后，限制数据库存储性能的就不再是数据库层面的优化就能够解决的,这个时候往往采用的是读写分离与分库分表同时也会结合缓存一起使用，而这个时候数据库层面的优化只是基础。
一般的演进规则是：
.读写分离适用于较小一些的数据量；
.分表适用于中等数据量；
.而分库与分表一般是结合着用，这就适用于大数据量的存储了，
.这也是现在大型互联网公司解决数据存储的方法之一。

备注：
分库分表与NOSqL结合使用，一般建议 ElasticSearch+Hbase架构。左手大数据，右手云原生， 要掌握高并发架构达到技术自由， 大数据、云原生的技术必不可少。