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数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用 BTree 及其变种 B+Tree。

InnoDB 不支持 FULLTEXT 类型的索引。 InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行 select count() from table 时，InnoDB 要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是 MyISAM 只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当 count() 语句包含 where 条件时，两种表的操作是一样的。 对于 AUTO_INCREMENT 类型的字段，InnoDB 中必须包含只有该字段的索引，但是在 MyISAM 表中，可以和其他字段一起建立联合索引。 DELETE FROM table 时，InnoDB 不会重新建立表，而是一行一行的删除。 LOAD TABLE FROM MASTER 操作对 InnoDB 是不起作用的，解决方法是首先把 InnoDB 表改成 MyISAM 表，导入数据后再改成 InnoDB 表，但是对于使用的额外的 InnoDB 特性(例如外键)的表不适用。 另外，InnoDB 表的行锁也不是绝对的，假如在执行一个 SQL 语句时 MySQL 不能确定要扫描的范围，InnoDB 表同样会锁全表，例如 update tabl ...

产生死锁的四个必要条件： 互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用。 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。 这四个条件是死锁的必要条件，只要系统发生死锁，这些条件必然成立，而只要上述条件之一不满足，就不会发生死锁。 下列方法有助于最大限度地降低死锁： 按同一顺序访问对象。 避免事务中的用户交互。 保持事务简短并在一个批处理中。 使用低隔离级别。 使用绑定连接。

一些常见的 SQL 实践 负向条件查询不能使用索引 select from order where status!=0 and status!=1 not in/not exists # 都不是好习惯 可以优化为 in 查询： select from order where status in(2,3) 前导模糊查询不能使用索引 select from order where desc like '%XX' 而非前导模糊查询则可以： select from order where desc like 'XX%' 数据区分度不大的字段不宜使用索引 select from user where sex=1 原因：性别只有男，女，每次过滤掉的数据很少，不宜使用索引。 经验上，能过滤80%数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态值很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能够过滤大量数据，则应该建立索引。 在属性上进行计算不能命中索引 select from order where YEAR(date) < = ' ...

数据迁移与扩容问题前面介绍到水平分表策略归纳总结为随机分表和连续分表两种情况。连续分表有可能存在数据热点的问题，有些表可能会被频繁地查询从而造成较大压力，热数据的表就成为了整个库的瓶颈，而有些表可能存的是历史数据，很少需要被查询到。连续分表的另外一个好处在于比较容易，不需要考虑迁移旧的数据，只需要添加分表就可以自动扩容。随机分表的数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是，分表扩展需要迁移旧的数据。 针对于水平分表的设计至关重要，需要评估中短期内业务的增长速度，对当前的数据量进行容量规划，综合成本因素，推算出大概需要多少分片。对于数据迁移的问题，一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。 表关联问题在单库单表的情况下，联合查询是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，联合查询就遇到跨库关联和跨表关系问题。在设计之初就应该尽量避免联合查询，可以通过程序中进行拼装，或者通过反范式化设计进行规避。 分页与排序问题一般情况下，列表分页时需要按照指定字段进行排序。在单库单表的情况下，分页和排序也是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，也会遇到跨库 ...

垂直分表垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中。在字段很多的情况下，拆分开确实更便于开发和维护（笔者曾见过某个遗留系统中，一个大表中包含100多列的）。某种意义上也能避免“跨页”的问题（MySQL、MSSQL底层都是通过“数据页”来存储的，“跨页”问题可能会造成额外的性能开销，拆分字段的操作建议在数据库设计阶段就做好。如果是在发展过程中拆分，则需要改写以前的查询语句，会额外带来一定的成本和风险，建议谨慎。 垂直分库垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。系统层面的“服务化”拆分操作，能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈，有利于系统的扩展维护。而数据库层面的拆分，道理也是相通的。与服务的“治理”和“降级”机制类似，我们也能对不同业务类型的数据进行“分级”管理、维护、监控、扩展等。 众所周知，数据库往 ...

简单的来说，反模式是指在对经常面对的问题经常使用的低效，不良，或者有待优化的设计模式/方法。甚至，反模式也可以是一种错误的开发思想/理念。在这里我举一个最简单的例子：在面向对象设计/编程中，有一条很重要的原则， 单一责任原则(Single responsibility principle)。其中心思想就是对于一个模块，或者一个类来说，这个模块或者这个类应该只对系统/软件的一个功能负责，而且该责任应该被该类完全封装起来。当开发人员需要修改系统的某个功能，这个模块/类是最主要的修改地方。相对应的一个反模式就是上帝类(God Class)，通常来说，这个类里面控制了很多其他的类，同时也依赖其他很多类。整个类不光负责自己的主要单一功能，而且还负责了其他很多功能，包括一些辅助功能。很多维护老程序的开发人员们可能都遇过这种类，一个类里有几千行的代码，有很多功能，但是责任不明确单一。单元测试程序也变复杂无比。维护/修改这个类的时间要远远超出其他类的时间。很多时候，形成这种情况并不是开发人员故意的。很多情况下主要是由于随着系统的年限，需求的变 ...

索引不会包含有NULL的列 只要列中包含有NULL 值，都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。 使用短索引 对串列进行索引，如果可以就应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个 char（255） 的列，如果在前 10 个或 20 个字符内，多数值是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和 I/O 操作。 索引列排序 MySql 查询只使用一个索引，因此如果 where 子句中已经使用了索引的话，那么 order by 中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作，尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列建复合索引。 like 语句操作 一般情况下不鼓励使用 like 操作，如果非使用不可，注意正确的使用方式。like ‘%aaa%’ 不会使用索引，而 like ‘aaa%’ 可以使用索引。 不要在列上进行运算 不使用 NOT IN 、<>、！=操作，但 < , <= ，= ，> , >= , BETW ...

基础规范 表存储引擎必须使用InnoDB 表字符集默认使用utf8，必要时使用·utf8bm4 通用无乱码分险，汉字3字节，英文1字节 utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时，使用它 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event 对数据库性能影响较大，互联网业务，能让站点层和服务层干的事情，不要交到数据库层 调试，排错，迁移都比较困难，扩展性较差 禁止在数据库中存储发文件，例如图片，可以将大文件存储在对象存储系统，数据库中存储路径 禁止在线上环境做数据库压力测试 测试，开发，线上数据库环境必须隔离 命名规范 库名，表名，列名必须使用小写，采用下划线分隔 abc,Abc,ABC都是给自己埋坑 库名，表名，列名必须见名知意，长度不要超过32字符 tmp,wushan谁TM知道这些库是干嘛的 库备份必须以bak为前缀，以日期为后缀 从库必须以-s为后缀 备库必须以-ss为后缀 表设计规范 单实例表个数必须控制在 2000 个以内 单表分表个数必须控制在 1024 个以内 表必须有主键，推荐使用 UNSIGNED整数为主键 删除无主键的表，如果是 ...

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