写MySQL数据库别光求快，还得讲究点技巧和方法才行

写MySQL数据库,很多人第一个想法就是“快”，怎么能让数据存得更快、查得更快，这没错，追求速度是应该的，但就像开车一样，不能只顾着踩油门，还得会看路、会刹车、会预判，否则很容易出事故，数据库操作也是这个道理，光图快，不讲方法和技巧，后期可能会遇到一堆麻烦，比如数据乱七八糟、查询越来越慢，甚至系统崩溃。

咱们得说说“设计”这门学问，数据库不是仓库，不能把东西胡乱往里一扔就行，根据关系型数据库的设计原则，设计一个好的表结构是成功的基石，这就好比盖房子，地基打歪了，楼盖得再快也是危房，你得想清楚，需要哪些“桌子”（表），每个“桌子”上放哪些“物品”（字段），一个常见的技巧叫“范式化”，简单说就是让每个数据只在一个地方出现，避免重复，用户的名字和地址只保存在用户表里，订单表里只存一个用户ID来关联，这样做的好处是，当用户搬家了，你只需要在用户表里改一次地址，所有相关的订单就自动更新了，不会出现同一个用户在不同订单里地址不一致的混乱情况，虽然这可能会在查询时需要多关联几张表，看似慢了，但它保证了数据的准确和整洁，是从根源上避免未来大麻烦的关键方法，如果一开始为了图快，把用户信息在每个订单里都存一遍，后期维护起来简直就是噩梦。

索引是提高查询速度的神器,但绝不是越多越好，索引就像书本的目录，能让你快速找到想看的章节，没有索引，数据库就得一页一页地翻（全表扫描），速度当然慢，索引不是免费的午餐，每建立一个索引，数据库在插入、更新、删除数据时，都需要额外去维护这个“目录”，这会拖慢写入的速度，索引的使用要讲究技巧，你不能给每个字段都建上索引，那会严重拖累数据的增删改操作，正确的做法是，根据实际的查询需求来建立索引，你经常需要按“创建时间”来查询订单，那就在“创建时间”这个字段上建索引；经常按“用户名”和“状态”组合查询，那就建一个联合索引，要避免在区分度很低的字段上建索引，性别”字段，只有“男”、“女”两种值，建索引的效果微乎其微，腾讯云数据库团队曾在其技术分享中指出，不合理的索引是导致数据库性能问题最常见的原因之一，加索引前要思考，加完之后更要监控效果，适时调整。

写SQL语句本身也有大学问,很多人觉得SQL能跑出结果就行，但不同的写法，效率可能天差地别，要避免使用SELECT *，而是明确指定需要的字段，你只想要用户名和邮箱，就别把用户的全部信息（比如头像、个人简介这种大字段）都查出来，这能减少网络传输的数据量，也减轻了数据库的负担，还有，要学会使用EXPLAIN命令来查看SQL的执行计划，看看数据库是怎么执行你这句SQL的，有没有用到索引，是不是有全表扫描这种耗时的操作，这就像是给SQL做了一次“体检”，能帮你发现性能瓶颈，对于批量操作，也要讲究方法，不要用循环一条一条地插入数据，而是尽量使用批量插入语句，这能极大地提升效率，阿里巴巴的《Java开发手册》中就强调，禁止在循环中进行数据库操作，提倡批量处理。

心态很重要,处理数据库不能有“一次性”心态，写个SQL脚本跑完就了事，数据库往往是应用的核心，它的状态是动态变化的，随着数据量的增长，以前运行很快的查询可能会变慢，要建立监控机制，定期检查慢查询日志，看看哪些SQL执行时间过长，然后有针对性地进行优化，这是一个持续的过程，需要耐心和细心。

操作MySQL数据库,快固然重要，但必须在保证数据准确性、结构清晰性和长期可维护性的前提下追求快，讲究技巧和方法，就是要求我们在设计时多思考，在使用索引时分主次，在编写SQL时求精准，在运维时勤监控，才能让数据库真正成为应用的坚实后盾，而不是性能的拖累和问题的根源。