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欢迎来到蓝队云小课堂。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。今天这篇文章重点跟大家一起聊一聊使用MySQL时需要避免哪些情况，来提高工作效率，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 orders WHERE customer_id = 123;
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：
SELECT COUNT(name) FROM users;
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. 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。
6. 字符集设置不当
有些小伙伴，喜欢将MySQL的字符集设置成utf8。但用户评价输入框中，用户输入了表情符号，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。
7. 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。
8. 没有定期备份
在工作中，最怕遇到猪队友误删数据。当发现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。
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