数据库实践中那些踩过的坑和学到的真知灼见分享

整理自多位一线开发者和DBA的经验分享）

我刚工作那会儿,觉得数据库嘛，不就是个存东西的地方，SQL语句能查出来数据不就行了，结果第一次上线一个活动，半夜就被报警短信吵醒了，数据库CPU直接飙到100%，整个网站卡得动弹不得，那是我踩的第一个大坑：以为索引建得越多越好。

当时为了加快查询速度,我给好几个经常查询的字段都单独建了索引，结果没想到，活动一开始，大量用户同时下单，订单表疯狂插入新数据，每插入一条新记录，数据库不仅要写数据，还要同时更新好几个索引文件，写操作的成本成倍增加，直接把数据库拖垮了，后来老司机教我，索引就像书的目录，能帮你快速定位，但目录太详细、太复杂，本身也会变厚，维护起来就费劲，一定要针对核心的查询条件来建联合索引，而不是胡乱地给每个字段都单独建一个，这个教训让我明白，索引是一把双刃剑，用好了提速，用不好反而要命。

第二个坑是关于“慢查询”的，一开始，我们觉得一个查询跑个一两秒没问题，又不是不能用了，直到有一次做数据统计，一个关联了七八张表的复杂查询，在测试环境几百条数据时跑得飞快，一放到生产环境，面对几百万条数据，直接跑了五分钟还没出结果，把连接都占满了，又引发了一次线上故障，这就是典型的 “在小数据量下一切安好，忽视了数据增长带来的性能衰减”，自那以后，我们定下规矩，所有上线的SQL语句，必须用真实数据量的模拟环境进行压力测试，并且要习惯性使用EXPLAIN命令查看SQL的执行计划，看看它有没有老老实实地走索引，还是在那傻乎乎地全表扫描。

说到SQL语句,还有一个很容易忽略的点，就是在循环里执行SQL，我记得有一次写代码，需要根据一个用户ID列表，去更新这些用户的状态，我当时想当然地用程序写了个for循环，遍历这个列表，然后在循环体里一次次地执行UPDATE语句，平时用户少没事，有一次列表里有一万多个用户，程序就一次性发了一万多次更新请求给数据库，数据库光是为了接收、解析这一万条几乎一样的SQL语句，就耗费了大量资源，前辈看到后差点气晕，告诉我应该用一句SQL搞定：UPDATE users SET status = 1 WHERE id IN (1,2,3,...)。能一条SQL解决的事情，千万不要分成一千条，这大大减少了网络交互和数据库解析的负担。

除了这些技术细节,在设计和沟通上也栽过跟头，有一次业务部门提需求，说要记录用户的“最后登录时间”，我们想这简单，就在用户表加了个last_login_time字段，结果上线后，他们抱怨说数据不准，一查才发现，用户可能通过App、网页、小程序多种渠道登录，不同服务都会来更新这个时间，在高并发下，后发出的请求可能比先发出的请求更早更新到数据库，这个时间根本就不是真正的“时间，这就是对业务名词的理解偏差。“最后登录时间”听起来简单，但到底是指最后一次成功登录的时间？还是最后一次尝试登录的时间？要不要区分设备？如果业务上有严格的先后顺序要求，是不是应该用更严谨的方式（比如记录日志再由定时任务计算）？这件事让我学到，在动数据库之前，一定要和产品经理或业务方反复确认需求的细节和边界，一个字段的含义可能远比字面复杂。

还有一次更尴尬的是关于数据删除的,业务上说有些测试数据可以清掉了，我顺手就写了条DELETE语句准备在测试环境跑一下，结果手一抖，WHERE条件没写完整，直接在生产环境执行了，等反应过来，几千条真实用户数据已经没了，虽然最后从备份里恢复了，但吓出一身冷汗，从此以后，我养成了几个铁律：第一，执行DELETE或UPDATE前，必须先写成SELECT语句，确认WHERE条件能精确锁定目标数据；第二，操作生产数据库前，心里要默念三遍“这是生产环境”；第三，重要的数据尽量做逻辑删除（比如加个is_deleted标记）而不是物理删除。

我想分享一个关于“连接”的教训，我们的应用服务器和数据库服务器是分开的，平时运行良好，有一次网络波动，导致应用服务器和数据库之间的连接偶尔会超时断开，但我们的程序代码里，没有很好的连接重试和资源释放机制，导致应用服务器上积累了大量的僵尸数据库连接，很快就耗尽了连接数上限，新的请求全部失败，这个问题告诉我们，不能光指望数据库稳定，应用程序也必须健壮，要能妥善处理网络异常，管理好连接池的生命周期。

总结下来,数据库实践中的真知灼见，很多都不是什么高深的原理，而是这些用血泪换来的经验：敬畏生产环境、透彻理解业务、对数据增长有预期、SQL语句要精简高效、任何破坏性操作前必须双重确认，这些东西，文档上不会重点写，只有真正踩过坑，才会刻骨铭心。