大多數MySQL規范在網上也都能找得到相關的分享，在這里要分享的是老葉個人認為比較重要的，或者容易被忽視的，以及容易被混淆的一些地方。
1、默認使用innodb引擎
【老葉觀點】已多次呼吁過了，InnoDB適用于幾乎99%的MySQL應用場景，而且在MySQL 5.7的系統表都改成InnoDB了，還有什么理由再死守MyISAM呢。
此外，頻繁讀寫的InnoDB表，一定要使用具有自增/順序特征的整型作為顯式主鍵。
【參考】：[MySQL FAQ]系列 — 為什么InnoDB表要建議用自增列做主鍵。
2、字符集選擇utf-8
【老葉觀點】若為了節省磁盤空間，則建議選擇latin1。建議選擇utf-8通常是為了所謂的“通用性”，但事實上用戶提交的utf-8數據也一樣可以以latin1字符集存儲。
用latin1存儲utf-8數據可能遇到的麻煩是，如果有基于中文的檢索時，可能無法100%準確(老葉親自簡單測試常規的中文完檢索全不是問題，也就是一般的中文對比是沒問題的)。
用latin1字符集存儲utf-8數據的做法是：在web端(用戶端)的字符集是utf-8，后端程序也采用utf-8來處理，但 character_set_client、character_set_connection、character_set_results、character_set_database、character_set_server 這幾個都是 latin1，且數據表、字段的字符集也是latin1。或者說數據表采用latin1，每次連接后執行 SET NAMES LATIN1 即可。
【參考】：小談MySQL字符集。
3、InnoDB表行記錄物理長度不超過8KB
【老葉觀點】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。
當然了，如果將 innodb_page_size 選項修改成 8KB，那么行記錄物理長度建議不超過4KB。
【參考】：[MySQL優化案例]系列 — 優化InnoDB表BLOB列的存儲效率。
4、是否使用分區表
【老葉觀點】在一些使用分區表后明顯可以提升性能或者運維便利性的場景下，還是建議使用分區表。
比如老葉就在zabbix的數據庫采用TokuDB引擎的前提下，又根據時間維度使用了分區表。這樣的好處是保證zabbix日常應用不受到影響前提下，方便管理員例行刪除過去數據，只需要刪除相應分區即可，不需再執行一個非常慢的DELETE而影響整體性能。
【參考】：遷移Zabbix數據庫到TokuDB。
5、是否使用存儲過程、觸發器
【老葉觀點】在一些合適的場景下，用存儲過程、觸發器也完全沒問題。
我們以前就是利用存儲完成游戲業務邏輯處理，性能上不是問題，而且一旦需求有變更，只需修改存儲過程，變更代價很低。我們還利用觸發器維護一個頻繁更新的表，對這個表的所有變更都將部分字段同步更新到另一個表中(類似物化視圖的變相實現)，也不存在性能問題。
不要把MySQL的存儲過程和觸發器視為洪水猛獸，用好的話，沒有問題的，真遇到問題了再優化也不遲。另外，MySQL因為沒有物化視圖，因此視圖能不用就盡量少用吧。
6、選擇合適的類型
【老葉觀點】除了常見的建議外，還有其他幾個要點：
6.1、用INT UNSIGNED存儲IPV4地址，用INET_ATON()、INET_NTOA()進行轉換，基本上沒必要使用CHAR(15)來存儲。
6.2、枚舉類型可以使用ENUM，ENUM的內部存儲機制是采用TINYINT或SMALLINT(并非CHAR/VARCHAR)，性能一點都不差，記住千萬別用CHAR/VARCHAR 來存儲枚舉數據。
6.3、還個早前一直在傳播的“常識性誤導”，建議用TIMESTAMP取代DATETIME。其實從5.6開始，建議優先選擇DATETIME存儲日期時間，因為它的可用范圍比TIMESTAMP更大，物理存儲上僅比TIMESTAMP多1個字節，整體性能上的損失并不大。
6.4、所有字段定義中，默認都加上NOT NULL約束，除非必須為NULL(但我也想不出來什么場景下必須要在數據庫中存儲NULL值，可以用0來表示)。在對該字段進行COUNT()統計時，統計結果更準確(值為NULL的不會被COUNT統計進去)，或者執行 WHERE column IS NULL 檢索時，也可以快速返回結果。
6.5、盡可能不要直接 SELECT * 讀取全部字段，尤其是表中存在 TEXT/BLOB 大列的時候。可能本來不需要讀取這些列，但因為偷懶寫成 SELECT * 導致內存buffer pool被這些“垃圾”數據把真正需要緩沖起來的熱點數據給洗出去了。
8、關于索引
【老葉觀點】除了常見的建議外，還有幾個要點：
8.1、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。
8.2、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。
8.3、有多字段聯合索引時，WHERE中過濾條件的字段順序無需和索引一致，但如果有排序、分組則就必須一致了。
比如有聯合索引 idx1(a, b, c)，那么下面的SQL都可以完整用到索引：
SELECT?...?WHERE?b?=???AND?c?=???AND?a?=??;??--注意到，WHERE中字段順序并沒有和索引字段順序一致 SELECT?...?WHERE?b?=???AND?a?=???AND?c?=??; SELECT?...?WHERE?a?=???AND?b?IN?(?,??)?AND?c?=??; SELECT?...?WHERE?a?=???AND?b?=???ORDER?BY?c; SELECT?...?WHERE?a?=???AND?b?IN?(?,??)?ORDER?BY?c; SELECT?...?WHERE?a?=???ORDER?BY?b,?c; SELECT?...?ORDER?BY?a,?b,?c;??--?可利用聯合索引完成排序
而下面幾個SQL則只能用到部分索引：
SELECT?...?WHERE?b?=???AND?a?=??;???--?只能用到?(a,?b)?部分 SELECT?...?WHERE?a?IN?(?,??)?AND?b?=??;???--?只能用到?(a,?b)?部分 SELECT?...?WHERE?a?=???AND?c?=??;???--?只能用到?(a)?部分 SELECT?...?WHERE?a?=???AND?b?IN?(?,??);????--?只能用到?(a,?b)?部分 SELECT?...?WHERE?(a?BETWEEN???AND??)?AND?b?=??;???--?只能用到?(a)?部分，注意BETWEEN和IN的區別 SELECT?...?WHERE?a?=???AND?(b?BETWEEN???AND??)?AND?c?=??;????--?只能用到?(a,?b)?部分
下面的幾個SQL完全用不到該索引：
SELECT?...?WHERE?b?=??; SELECT?...?WHERE?b?=???AND?c?=??; SELECT?...?WHERE?b?=???AND?c?=??; SELECT?...?ORDER?BY?b; SELECT?...?ORDER?BY?b,?a;
從上面的幾個例子就能看的出來，以往強調的WHERE條件字段順序要和索引順序一致才能使用索引的 “常識性誤導” 無需嚴格遵守。
此外，有些時候查詢優化器指定的索引或執行計劃可能并不是最優的，可以手工指定最優索引，或者修改session級的 optimizer_switch 選項，關閉某些導致效果反而更差的特性(比如index merge通常是好事，但也遇到過用上index merge后反而更差的，這時候要么強制指定其中一個索引，要么可以臨時關閉 index merge 特性)。
9、其他
9.1、哪怕是基于索引的條件過濾，如果優化器意識到總共需要掃描的數據量超過30%時(ORACLE里貌似是20%，MySQL目前是30%，沒準以后會調整)，就會直接改變執行計劃為全表掃描，不再使用索引。
9.2、多表JOIN時，要把過濾性最大(不一定是數據量最小哦，而是只加了WHERE條件后過濾性最大的那個)的表選為驅動表。此外，如果JOIN之后有排序，排序字段一定要屬于驅動表，才能利用驅動表上的索引完成排序。
9.3、絕大多數情況下，排序的大家通常要來的更高，因此如果看到執行計劃中有 Using filesort，優先創建排序索引吧。
9.4、利用 pt-query-digest 定期分析slow query log，并結合 Box Anemometer 構建slow query log分析及優化系統。
【參考】：[MySQL FAQ]系列 — EXPLAIN結果中哪些信息要引起關注。
備注：若無特別說明，以上規范建議適用于MySQL 5.6及之前的版本。5.7及之后的版本可能會有些變化，個別規范建議需要相應調整。
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