上篇文章介绍了如何创建合适的MySQL索引，今天再一块学一下如何更规范、更合理的使用MySQL？
合理规范的使用MySQL，可以大大减少开发工作量和线上问题，并提升SQL查询性能。
我精心总结了这16条MySQL规约，分享给大家，欢迎评论指正。
阿里开发规范中，有这么一句话：
**select *** 会查询表中所有字段，如果表中的字段有更改，必须修改SQL语句，不然就会执行错误。
查询出非必要的字段，徒增磁盘IO和网络延迟。
关联查询的时候，先用小表查到结果，再用结果去大表查询，可以大大减少连接次数。
比如我们要查询某个部门下的员工，由于部门数量远远小于员工数量。我们可以把部门表当作驱动表，员工表当作被驱动表。
查询SQL类似这样：
select * from department
inner join employee
on department.id=employee.department_id
where department_name='部门1';
join关联表禁止超过3张，join关联过多，不但会增加查询时间，降低查询性能，还会产生临时表缓存结果数据，推荐拆成多条小SQL执行。
另外关联字段的类型一定要保持一致，并且在每张表都要建立关联字段的索引。
当我们在SQL查询使用左模糊或者全模糊匹配的时候，类似下面这样：
# 左模糊查询
select * from user where name='%一灯';
# 全模糊查询
select * from user where name='%一灯%';
根据B+树的特性，即使我们在name字段上建立了索引，查询的时候也是无法用到索引的。
索引访问类型常见的有这几个级别，从上到下，性能由好到差。
要求SQL索引访问类型至少要达到range级别，最好到const级别。
由于联合索引有最左匹配原则，所以需要优先把区分度高的字段放在最左边第一列。
比如要统计用户表中生日字段和性别字段区分度，可以这样统计：
select
count(distinct birthday)/count(*),
count(distinct gender)/count(*)
from user;
值越大，区分度越高。
出道面试题，下面这条SQL该怎么创建联合索引：
select a from table_name where b=1 order by c;
SQL中用到abc三个字段，创建联合索引的顺序是（b,c,a）。
这道题还涉及到另一个知识点，SQL执行的顺序：
from > on > join > where > group by > having > select > distinct > order by > limit
MySQL深分页的时候，查询性能较差。
select * from user where name='一灯' limit 10000,10;
我们可以采用子查询的方式进行优化：
select * from user
where id in (
select id from user
where name='一灯'
limit 10000,10
);
这样可以减少非聚簇索引回表查询的次数。
当单表字段数量过多的时候，加载大量数据也会拖慢查询性能。
如果字段超过30个，不用看，肯定是表设计的不合理。
这时候，可以拆成多张表，用垂直分表的方式，进行冷热字段分离。
字符类型会占用更多的存储空间，当我们想要存储枚举值或者表示是否的时候，可以采用tinyint数值类型，最好采用无符号整数unsigned tinyint。
在存储和计算的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，无法得到正确的结果。
所以在涉及到存储小数的时候，必须使用decimal类型。
字段允许为null，会占用额外的存储空间。
索引并不会索引null值，所以查询null值的时候无法用到索引。
当数值类型允许为null，返回给映射实体类的时候还可能会报空指针异常。
如果我们自己没有给表设置主键，InnoDB会自动增加一列隐藏的主键，我们无法使用到，并且也占用的更多的存储空间，所以建表的时候，必须设置主键。
有序数值更适合做主键，插入数据的时候，由于是有序的，不会频繁调整B+树结构，性能更好。
一般我们判断表中是否存在某条记录的时候，会使用count函数，然后判断返回值是否大于1。
select count(*) from user where name='一灯';
InnoDB存储引擎并没有像MyIsAm那样缓存表的总行数，每次查询都是实时计算的，耗时较长。
我们可以采用limit加快查询效率：
select id from user where name='一灯' limit 1;
limit 1表示匹配到一条就返回，查询效率更好，结果集只返回id，还可以用到覆盖索引。
in条件中数量不要超过1000个，不然耗时会非常长，可以拆成多批次查询。
无法通过预留字段的名称判断这个字段是干嘛用的。
预留字段的类型不一定合适。
无法为预留字段创建合适的索引。
创建适当的索引可以提高查询效率，但是过多的索引，不但占用更多存储空间，还会拖慢更新SQL的性能。
所以，索引好用，适度即可。
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