一、分页查询优化

很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现：

select * from employees limit 10000,10;

表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。这是典型的深度分页问题。

分页场景优化技巧

1、根据自增且连续的主键排序的分页查询

首先来看一个根据自增且连续主键排序的分页查询的例子：

select * from employees limit 90000,5;

该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据，没添加单独 order by，表示通过主键排序。我们再看表 employees ，因为主键是自增并且连续的，所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据，如下：

select * from employees where id > 90000 limit 5;

查询的结果是一致的。我们再对比一下执行计划：

EXPLAIN select * from employees limit 90000,5;

EXPLAIN select * from employees where id > 90000 limit 5;![img](https://www.www.weizhi.cc/i/l/?n=22&i=blog/2446184/202209/2446184-20220904101930692-1052727432.gif)

显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。

但是，这条改写的SQL 在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺，导致结果不一致，如下图试验所示（先删除一条前面的记录，然后再测试原 SQL 和优化后的 SQL）：

两条 SQL 的结果并不一样，因此，如果主键不连续，不能使用上面描述的优化方法。

另外如果原 SQL 是 order by 非主键的字段，按照上面说的方法改写会导致两条 SQL 的结果不一致。所以这种改写得满足以下两个条件：

• 主键自增且连续
• 结果是按照主键排序的

2、根据非主键字段排序的分页查询

再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL 如下：

select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

EXPLAIN select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

发现并没有使用 name 字段的索引（key 字段对应的值为 null），具体原因是：扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引。

知道不走索引的原因，那么怎么优化呢？

其实关键是让排序时返回的字段尽可能少，即考虑使用覆盖索引进行优化，所以可以让排序和分页操作先查出主键，然后根据主键查到对应的记录，SQL改写如下:

select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;

需要的结果与原 SQL 一致，执行时间减少了一半以上，此时查询和排序都是在覆盖索引树上进行的，所以效率较高。我们再对比优化前后sql的执行计划：

原 SQL 使用的是 file sort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。

• 根据id判断，会先执行id = 2的sql，此时使用了覆盖索引，排序和查询都是在索引树上完成的。
• 然后执行id=1的sql，这里使用了eq_ref，即主键索引。
• 最后执行join关联的那张表，因为此时的table是derived, 是前面两张表的关联表，总共有5条记录，所以即使全表扫描，也是比较快的。

二、Join关联查询优化

示例表：

‐‐ 示例表：
 CREATE TABLE `t1` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `a` int(11) DEFAULT NULL,
 `b` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_a` (`a`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 create table t2 like t1;
 ‐‐ 插入一些示例数据
 ‐‐ 往t1表插入1万行记录
 drop procedure if exists insert_t1;
 delimiter ;;
 create procedure insert_t1()
 begin
 declare i int;
 set i=1;
 while(i<=10000)do
 insert into t1(a,b) values(i,i);
 set i=i+1;
 end while;
 end;;
 delimiter ;
 call insert_t1();
 ‐‐ 往t2表插入100行记录
 drop procedure if exists insert_t2;
 delimiter ;;
 create procedure insert_t2()
 begin
 declare i int;
 set i=1;
 while(i<=100)do
 insert into t2(a,b) values(i,i);
 set i=i+1;
 end while;
 end;;
 delimiter ;
 call insert_t2();

mysql的表关联常见有两种算法

• Nested-Loop Join 算法
• Block Nested-Loop Join 算法

1、 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法

一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。

EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;  -- // a字段有索引

从执行计划中可以看到这些信息：

• 驱动表是 t2，被驱动表是 t1。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表。所以使用 inner join 时，排在前面的表并不一定就是驱动表。
• 当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表，当使用right join时，右表是驱动表，左表是被驱动表，当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表。
• 使用了 NLJ算法。一般 join 语句中，如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ。

上面sql的大致流程如下：

• 从表 t2 中读取一行数据（如果t2表有查询过滤条件的，会从过滤结果里取出一行数据）；
• 从第 1 步的数据中，取出关联字段 a，到表 t1 中查找；
• 取出表 t1 中满足条件的行，跟 t2 中获取到的结果合并，作为结果返回给客户端；
• 重复上面 3 步。

整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。

2、 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法

把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。

EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b; -- // b字段没有索引

Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。

上面sql的大致流程如下：

• 把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中
• 把表 t1 中每一行取出来，跟 join_buffer 中的数据做对比
• 返回满足 join 条件的数据

整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) =10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是100 * 10000= 100 万次。

这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢？

join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的，默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。

比如 t2 表有1000行记录， join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果，然后清空 join_buffer ，再放入 t2 表剩余200行记录，再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。

被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？

如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是磁盘扫描。

很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高.

对于关联sql的优化

• 关联字段加索引，让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法
• 小表驱动大表，写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式，省去mysql优化器自己判断的时间

straight_join解释：straight_join功能同join类似，但能让左边的表来驱动右边的表，能改表优化器对于联表查询的执行顺序。

比如：select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。

• straight_join只适用于inner join，并不适用于left join，right join。（因为left join，right join已经代表指定了表的执行顺序）
• 尽可能让优化器去判断，因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。使用straight_join一定要慎重，因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎要靠谱。

对于小表定义的明确：

在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与 join 的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

三、in和exsits优化

原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集。

In是In后的表先执行（适用于B表小于A表）：

select * from A where id in ( select id from B)

Exists是Exists前面的表先执行（适用于A表小于B表）:

select * from A where id in ( select id from B)

in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists

select * from A where id in (select id from B)
// #等价于：
 for(select id from B){
 select * from A where A.id = B.id
 }

exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in

将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留.

select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
 // # 等价于:
 for(select * from A){
 select * from B where B.id = A.id
 }
 // # A表与B表的ID字段应建立索引

总结：

1、EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以用SELECT 1替换,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别

2、EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比

3、EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析

四、count(*)查询优化

 -- 临时关闭mysql查询缓存，为了查看sql多次执行的真实时间
 set global query_cache_size=0;
 set global query_cache_type=0;
 EXPLAIN select count(1) from employees;
 EXPLAIN select count(id) from employees;
 EXPLAIN select count(name) from employees;
 EXPLAIN select count(*) from employees;
 -- 注意：以上4条sql只有根据某个字段count不会统计字段

经过测试发现：四个sql的执行计划一样，说明这四个sql执行效率应该差不多

1、字段有索引： count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id)

字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)

2、字段无索引: count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段)

字段没有索引count(字段)统计走不了索引，count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)

count(1) 跟 count(字段) 执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。

count(*) 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化(5.7版本)，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。

为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高，mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。

常见优化方法

当表中数据量非常大的时候，count这种通过计算统计的都会很慢，所以需要一些优化手段。

1、查询mysql自己维护的总行数

对于myisam存储引擎的表做不带where条件的count查询性能是很高的，因为myisam存储引擎的表的总行数会被mysql存储在磁盘上，查询不需要计算.

对于innodb存储引擎的表mysql不会存储表的总记录行数(因为有MVCC机制，后面会讲)，查询count需要实时计算.

2、show table status

如果只需要知道表总行数的估计值可以用如下sql查询，性能很高

3、将总数维护到Redis里

插入或删除表数据行的时候同时维护redis里的表总行数key的计数值(用incr或decr命令)，但是这种方式可能不准，很难保证表操作和redis操作的事务一致性.

4、增加数据库计数表

插入或删除表数据行的时候同时维护计数表，让他们在同一个事务里操作

五、阿里MySQL规范解读

(一) 建表规约

• 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用is_xxx的方式命名，数据类型是unsigned tinyint（1表示是，0表示否）。说明：任何字段如果为非负数，必须是unsigned。注意：POJO类中的任何布尔类型的变量，都不要加is前缀，所以，需要在设置从is_xxx到Xxx的映射关系。数据库表示是与否的值，使用tinyint类型，坚持is_xxx的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。正例：表达逻辑删除的字段名is_deleted，1表示删除，0表示未删除。
• 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在Linux下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name 反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name
• 【强制】表名不使用复数名词。说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于DO类名也是单数形式，符合表达习惯。
• 【强制】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。
• 【强制】主键索引名为pk_字段名；唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为idx_字段名。说明：pk_ 即primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即index的简称。
• 【强制】小数类型为decimal，禁止使用float和double。说明：在存储的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数并分开存储。
• 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。
• 【强制】varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000，如果存储长度大于此值，定义字段类型为text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效率。
• 【强制】表必备三字段：id, gmt_create, gmt_modified。说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为1。gmt_create, gmt_modified的类型均为datetime类型，前者现在时表示主动式创建，后者过去分词表示被动式更新。
• 【推荐】表的命名最好是遵循“业务名称_表的作用”。正例：alipay_task / force_project / trade_config
• 【推荐】库名与应用名称尽量一致。
• 【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。
• 【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：1） 不是频繁修改的字段。2） 不是唯一索引的字段。3） 不是varchar超长字段，更不能是text字段。正例：各业务线经常冗余存储商品名称，避免查询时需要调用IC服务获取。
• 【推荐】单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐进行分库分表。说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
• 【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。正例：无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。

(二) 索引规约

• 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
• 【强制】超过三个表禁止join。需要join的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。说明：即使双表join也要注意表索引、SQL性能。
• 【强制】在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达90%以上，可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
• 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。说明：索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
• 【推荐】如果有order by的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现file_sort的情况，影响查询性能。正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c 反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引a_b无法排序。
• 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。说明：如果一本书需要知道第11章是什么标题，会翻开第11章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。
• 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。说明：MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：SELECT a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
• 【推荐】SQL性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是ref级别，如果可以是consts最好。说明：1） consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。2） ref 指的是使用普通的索引（normal index）。3） range 对索引进行范围检索。反例：explain表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个index级别比较range还低，与全表扫描是小巫见大巫。
• 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。正例：如果where a=? and b=?，a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a索引即可。说明：存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么即使c的区分度更高，也必须把d放在索引的最前列，即建立组合索引idx_d_c。
• 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
• 【参考】创建索引时避免有如下极端误解：1） 索引宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。2） 吝啬索引的创建。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。3） 抵制惟一索引。认为惟一索引一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

(三) SQL语句

• 【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count()，count()是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。说明：count(*)会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。
• 【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
• 【强制】当某一列的值全是NULL时，count(col)的返回结果为0，但sum(col)的返回结果为NULL，因此使用sum()时需注意NPE问题。正例：可以使用如下方式来避免sum的NPE问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;
• 【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。说明：NULL与任何值的直接比较都为NULL。1） NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。2） NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。3） NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。反例：在SQL语句中，如果在null前换行，影响可读性。select * from table where column1 is null and column3 is not null; 而ISNULL(column)是一个整体，简洁易懂。从性能数据上分析，ISNULL(column)执行效率更快一些。
• 【强制】代码中写分页查询逻辑时，若count为0应直接返回，避免执行后面的分页语句。
• 【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。说明：（概念解释）学生表中的student_id是主键，那么成绩表中的student_id则为外键。如果更新学生表中的student_id，同时触发成绩表中的student_id更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。
• 【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
• 【强制】数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。
• 【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。说明：对多表进行查询记录、更新记录、删除记录时，如果对操作列没有限定表的别名（或表名），并且操作列在多个表中存在时，就会抛异常。正例：select t1.name from table_first as t1 , table_second as t2 where t1.id=t2.id; 反例：在某业务中，由于多表关联查询语句没有加表的别名（或表名）的限制，正常运行两年后，最近在某个表中增加一个同名字段，在预发布环境做数据库变更后，线上查询语句出现出1052异常：Column ‘name’ in field list is ambiguous。
• 【推荐】SQL语句中表的别名前加as，并且以t1、t2、t3、…的顺序依次命名。说明：1）别名可以是表的简称，或者是根据表出现的顺序，以t1、t2、t3的方式命名。2）别名前加as使别名更容易识别。正例：select t1.name from table_first as t1, table_second as t2 where t1.id=t2.id;
• 【推荐】in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估in后边的集合元素数量，控制在1000个之内。
• 【参考】因国际化需要，所有的字符存储与表示，均采用utf8字符集，那么字符计数方法需要注意。说明：SELECT LENGTH(“轻松工作”)； 返回为12 SELECT CHARACTER_LENGTH(“轻松工作”)； 返回为4 如果需要存储表情，那么选择utf8mb4来进行存储，注意它与utf8编码的区别。
• 【参考】TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但TRUNCATE无事务且不触发trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

(四) ORM映射

• 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与resultMap配置不一致。3）无用字段增加网络消耗，尤其是text类型的字段。
• 【强制】POJO类的布尔属性不能加is，而数据库字段必须加is_，要求在resultMap中进行字段与属性之间的映射。说明：参见定义POJO类以及数据库字段定义规定，在sql.xml增加映射，是必须的。
• 【强制】不要用resultClass当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义；反过来，每一个表也必然有一个与之对应。说明：配置映射关系，使字段与DO类解耦，方便维护。
• 【强制】sql.xml配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现SQL注入。
• 【强制】iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。说明：其实现方式是在数据库取到statementName对应的SQL语句的所有记录，再通过subList取start,size的子集合。

正例：

Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put(“start”, start);
map.put(“size”, size);

• 【强制】不允许直接拿HashMap与Hashtable作为查询结果集的输出。反例：某同学为避免写一个，直接使用HashTable来接收数据库返回结果，结果出现日常是把bigint转成Long值，而线上由于数据库版本不一样，解析成BigInteger，导致线上问题。
• 【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的gmt_modified字段值为当前时间。
• 【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为POJO类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行SQL时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增加binlog存储。
• 【参考】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。
• 【参考】中的compareValue是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件；表示不为空且不为null时执行；表示不为null值时执行。

六、MySQL数据类型选择

在MySQL中，选择正确的数据类型，对于性能至关重要。一般应该遵循下面两步：

• 确定合适的大类型：数字、字符串、时间、二进制；
• 确定具体的类型：有无符号、取值范围、变长定长等。

在MySQL数据类型设置方面，尽量用更小的数据类型，因为它们通常有更好的性能，花费更少的硬件资源。并且，尽量 把字段定义为NOT NULL，避免使用NULL.

1、数值类型

优化建议：

• 如果整形数据没有负数，如ID号，建议指定为UNSIGNED无符号类型，容量可以扩大一倍。
• 建议使用TINYINT代替ENUM、BITENUM、SET。
• 避免使用整数的显示宽度(参看文档最后)，也就是说，不要用INT(10)类似的方法指定字段显示宽度，直接用INT。
• DECIMAL最适合保存准确度要求高，而且用于计算的数据，比如价格。但是在使用DECIMAL类型的时候，注意长度设置。
• 建议使用整形类型来运算和存储实数，方法是，实数乘以相应的倍数后再操作。
• 整数通常是最佳的数据类型，因为它速度快，并且能使用AUTO_INCREMENT。

2、日期和时间

优化建议：

• MySQL能存储的最小时间粒度为秒。
• 建议用DATE数据类型来保存日期。MySQL中默认的日期格式是yyyy-mm-dd。
• 用MySQL的内建类型DATE、TIME、DATETIME来存储时间，而不是使用字符串。
• 当数据格式为TIMESTAMP和DATETIME时，可以用CURRENT_TIMESTAMP作为默认（MySQL5.6以后），MySQL会自动返回记录插入的确切时间。
• TIMESTAMP是UTC时间戳，与时区相关。
• DATETIME的存储格式是一个YYYYMMDD HH:MM:SS的整数，与时区无关，你存了什么，读出来就是什么。
• 除非有特殊需求，一般的公司建议使用TIMESTAMP，它比DATETIME更节约空间，但是像阿里这样的公司一会用DATETIME，因为不用考虑TIMESTAMP将来的时间上限问题。
• 有时人们把Unix的时间戳保存为整数值，但是这通常没有任何好处，这种格式处理起来不太方便，我们并不推荐它。

3、字符串

优化建议:

• 字符串的长度相差较大用VARCHAR；字符串短，且所有值都接近一个长度用CHAR。
• CHAR和VARCHAR适用于包括人名、邮政编码、电话号码和不超过255个字符长度的任意字母数字组合。那些要用来计算的数字不要用VARCHAR类型保存，因为可能会导致一些与计算相关的问题。换句话说，可能影响到计算的准确性和完整性。
• 尽量少用BLOB和TEXT，如果实在要用可以考虑将BLOB和TEXT字段单独存一张表，用id关联。
• BLOB系列存储二进制字符串，与字符集无关。TEXT系列存储非二进制字符串，与字符集相关。
• BLOB和TEXT都不能有默认值。

PS：INT显示宽度

我们经常会使用命令来创建数据表，而且同时会指定一个长度，如下。但是，这里的长度并非是TINYINT类型存储的最大长度，而是显示的最大长度。

CREATE TABLE `user`(
 `id` TINYINT(2) UNSIGNED
);

这里表示user表的id字段的类型是TINYINT，可以存储的最大数值是255。所以，在存储数据时，如果存入值小于等于255，如200，虽然超过2位，但是没有超出TINYINT类型长度，所以可以正常保存；如果存入值大于255，如500，那么MySQL会自动保存为TINYINT类型的最大值255。

在查询数据时，不管查询结果为何值，都按实际输出。这里TINYINT(2)中2的作用就是，当需要在查询结果前填充0时，命令中加上ZEROFILL就可以实现，如：

`id` TINYINT(2) UNSIGNED ZEROFILL

这样，查询结果如果是5，那输出就是05。如果指定TINYINT(5)，那输出就是00005，其实实际存储的值还是5，而且存 储的数据不会超过255，只是MySQL输出数据时在前面填充了0。

换句话说，在MySQL命令中，字段的类型长度TINYINT(2)、INT(11)不会影响数据的插入，只会在使用ZEROFILL时有 用，让查询结果前填充0。