在我们日常工作中，可能会经常使用MySQL数据库，因为它是开源免费的，而且性能还不错。

在国内的很多公司中，经常被使用。

但我们在MySQL使用过程中，也非常容易踩坑，不信继续往下看。

今天这篇文章重点跟大家一起聊一聊使用 MySQL 的15个坑，希望对你会有所帮助。

1查询不加where条件

有些小伙伴，希望在代码中，一次性把表中的所有数据都查出来，然后在内存中处理业务逻辑，认为代码性能更好。

反例：

SELECT * FROM users;

在查询数据的时候不加where条件。

这种情况下数据量小还好。

但如果数据量很大，每个业务操作，都需要查出表中的所有数据，可能会导致程序出现OOM问题。

如果数据太多，处理速度也会集聚下降。

正例：

SELECT * FROM users WHERE code = '1001';

使用具体的where查询条件，比如code字段，先过滤数据，再做处理。

2 没有使用索引

有时候，我们的程序，在刚上线的时候，数据比较少，没有加索引，问题不大。

但随着用户量越来越多，表中数据在呈指数级的增加。

突然有一天发现，查询数据变慢了。

例如：

SELECT * FROM users WHERE code = '1001';

我们可以给customer_id字段加个索引：

CREATE INDEX idx_customer ON orders(customer_id);

这能大大提升速度！

3 不处理 NULL 值

问题描述：统计时忘了 NULL 的影响，以为结果准确，结果却大相径庭。

反例：

CREATE INDEX idx_customer ON orders(customer_id);

这些只能统计name字段非NULL的数量。

其实，没有统计完全。

如果想统计所有的记录行数，我们可以使用COUNT(*)。

正例：

SELECT COUNT(*) FROM users;

这样就能统计所有行数。

4 数据类型选错

有些小伙伴，在创建表时，随意使用 VARCHAR(255)，会导致性能低下，还浪费存储。

反例：

CREATE TABLE products (
    id INT,
    status VARCHAR(255) 
);

这种情况的性能不佳。

我们可以将status字段该成tinyint类型：

CREATE TABLE products (
    id INT,
    status tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '状态 1：有效 0：无效'
);

更节省空间。

5 深分页问题

我们在日常工作中，经常会遇到需要分页查询数据的场景。

我们一般会使用limit关键字。

例如：

SELECT * FROM users LIMIT 0,10;  

如果数据多的时候，第一页、第二页、第三页可能查询性能还OK。

但如果查询到第10万页，可能查询性能，就会变得非常差。

这就出现了深分页问题。

如何解决深分页问题？

5.1 记录上一次的id

我们现在的主要问题是，在分页的查询过程中，假如要查询第10万页的数据，要先扫描第9万9999页的数据。

但如果我们把上一次查询的位置记录下，后面再查询下一页的时候，就可以直接从之前的位置开始，往后查询。

例如下面这样的：

select id,name where order 
where id>1000000 limit 100000,10

上一次查询获取到的最大的id是1000000，那么本次查询直接从1000000的下一个位置开始查询。

这样就可以不用查询前面的数据，提升不少的查询效率。

但这套方案有两个需要注意的地方：

需要记录上一次的查询出的id，适合上一页或下一页的场景，不适合随机查询到某一页。需要id字段是自增的。

5.2 使用子查询

先用子查询查询出符合条件的主键，再用主键id做条件查出所有字段。

select * from order where id in (
 select id from (
  select id from order where time>'2024-08-11' limit 100000, 10
 ) t
)

这样子查询中，可以走覆盖索引。

我们之前的SQL，查询10条数据，但需要回表100010次。

实际上，我们只需要查询10条数据，也就是我们只需要10次回表其实就够了。

通过子查询的方式，能够减少回表的次数。

因此，我们可以通过减少回表次数来优化深分页的问题。

5.3 使用inner join关联查询

根据子查询类似：

select * from order o1
inner join (
   select id from order 
    where create_time>'2024-08-11' 
    limit 100000,10
) as o2 on o1.id=o2.id;

在inner join子语句中，也是先通过查询条件和分页条件过滤数据，返回id。

然后再通过id做关联查询。

可以减少回表的次数，从而提升查询速度。

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6 没有用explain分析查询

有些现在sql语句，查询慢，却不去分析执行计划，结果就只能盲目优化。

正例：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

EXPLAIN 会告诉你查询是怎么执行的，帮助你找到瓶颈。

如果大家想进一步了解explain关键字，可以看看我的另一篇文章《SQL性能优化神器》，里面有非常详细的介绍。

7 字符集设置不当

有些小伙伴，喜欢将MySQL的字符集设置成utf8。

我几年之前也喜欢这干。

但后面出现问题了，比如在用户评价输入框中，用户输入了表情符合，可能会直接导致程序保存。

字符集设置错误，也可能会导致汉字变乱码，用户体验直线下滑。

正例：

CREATE TABLE messages (
    id INT,
    content TEXT
) CHARACTER SET utf8mb4; 

建议大家在建表时，将字符集设置成使utf8mb4，它能够支持更多的字符，包括：常用中文汉字和一些表情符号。

8 SQL注入风险

用拼接 SQL 的方式，容易被 SQL 注入攻击，安全隐患大。

在一些自定义排序规则，使用order by 动态拼接用户选择的排序字段，或者排序方式，比如：升序或降序时，如果处理不好，就可能会出现SQL注入问题。

反例：

String query = "SELECT * FROM users WHERE email = '" + userInput + "';";

尽量少在sql中直接拼接字符串，而应该使用PreparedStatement预编译的方式。

正例：

PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement("SELECT * FROM users WHERE email = ?");
stmt.setString(1, userInput);

在MyBatis中在使用$符号赋值时要注意，最好使用#符号赋值。

如果大家对sql注入问题比较感兴趣，可以看看我的另一篇文章《卧槽，sql注入竟然把我们的系统搞挂了》，里面有非常详细的介绍。

9 事务问题

有些小伙伴，在日常工作中，写代码时可能会忘掉事务。

特别是在更新多个表时不使用事务，数据容易出现不一致的情况。

反例：

UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;

用户1给用户2转账100元，如果不用事务，可能会出现用户1转出了100，用户2却没收到的情况。

我们使用使用START TRANSACTION命令开启事务，使用COMMIT命令提交事务。

正例：

START TRANSACTION;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE id = 2;
COMMIT;  

这样如果用户1转出100成功了，但用户2转入100失败了，则用户1的数据会回滚。

在Spring中可以使用@Transactional注解声明式事务，或者使用TransactionTemplate类这种编程式事务。

建议优先使用TransactionTemplate这种编程式事务。

10 校对规则问题

我们的表和字段上，有个COLLATE参数，可以配置校对规则。

它主要包含了三种：

• 以_ci结尾的。
• 以_bin结尾的。
• 以_cs结尾的。

ci是case insensitive的缩写，意思是大小写不敏感，即忽略大小写。

cs是case sensitive的缩写，意思是大小写敏感，即区分大小写。

还有一种是bin，它是将字符串中的每一个字符用二进制数据存储，区分大小写。

使用最多的是 utf8mb4_general_ci（默认的）和 utf8mb4_bin。

我们的brand表在创建表的时候，使用的COLLATE是utf8mb4_general_ci，它不区分大小写。

CREATE TABLE `brand` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
  `name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '品牌名称',
  `create_user_id` bigint NOT NULL COMMENT '创建人ID',
  `create_user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '创建人名称',
  `create_time` datetime(3) DEFAULT NULL COMMENT '创建日期',
  `update_user_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '修改人ID',
  `update_user_name` varchar(30)  DEFAULT NULL COMMENT '修改人名称',
  `update_time` datetime(3) DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  `is_del` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除 1：已删除 0：未删除',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci  COMMENT='品牌表';

这样在使用下面sql语句查询数据时：

select * from brand where `name`='yoyo';

就能把大写的YOYO查出来。

如果我们的表中设置的COLLATE是不区分大小写，但是业务代码中，却区分了大小写，二者不一致，就可能会出问题。

这时候，在业务代码中，就不能直接使用equals方法判断字符串是否相同，而应该改成equalsIgnoreCase方法了。

11 使用过多的 SELECT *

有些小伙伴，在写的sql语句中，习惯性使用select *，一次性查询所有的字段。

反例：

SELECT * FROM orders;  

这种做法每次都会查出很多没用的字段，不仅浪费带宽，也增加了查询开销。

好的做法是，每次只查询要用到的字段。

正例：

SELECT id, total FROM orders;  

我们的业务中，只需要用到id和total字段的数据，其他的字段就可以无需查询。

12 索引失效

不知道你有没有遇到过，生成环境明明创建了索引，但数据库在执行SQL的过程中，索引竟然失效了。

由于索引失效，让之前原本很快的操作，一下子变得很慢，影响了接口的性能。

我们可以通过explain关键字，查看sql的执行计划，可以确认索引是否失效。

如果索引失效了，可能是哪些原因导致的问题呢？

下面这张图给大家列举了常见原因：

想进一步了解索引失效问题的小伙伴，可以看一下我的另一篇文章《聊聊索引失效的10种场景，太坑了》，里面有非常详细的介绍。

13 频繁修改表或数据

在高并发场景下，频繁添加、修改字段，或者批量更新数据，导致系统性能下降。

我们在使用alter添加或者修改表字段，或者使用update批量更新，或者使用delete批量删除数据时，都可能会锁表。

如果此时正好有大量的用户请求过来了，会导致系统响应变慢。

在高并发场景下，update或者delete的数据量，不要太多，可以分批，多次执行。

对于一些alter或drop修改表结构的操作，应该避免在用户高峰期执行，最好选择在凌晨，用户少的时候执行。

此外，可以使用Percona Toolkit、gh-ost等在线工具，可以在不锁表的情况下，进行alter操作。

14 没有定期备份

在工作中，最怕遇到猪队友误删数据。

我遇到过好几次。

将测试环境的表中的数据全删了。

数据全没了就后悔，太晚了。

建议定期备份，使用mysqldump：

mysqldump -u root -p database_name > backup.sql

我们可以写一个定时任务，每个一段时间，比如：一天或，备份一次数据。

后面如果哪天又被误删数据了，可以直接通过mysql命令，将数据还原。

15 忘了归档历史数据

有些小伙伴，经常吐槽，表中的历史数据太多，查询速度像蜗牛一样慢。

这时候，我们需要将历史数据归档了。

用户一般最关心的是最近：一个月、三个月、半年或者一年的数据。

他们极少会去查询一年以上的数据。

因此，建议将历史数据做归档。

在MySQL中只保存最新的数据，历史数据可以迁移到归档库中。

学习交流

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