没碰过这十个MySQL错误，别说你真懂数据库工程师啥样

知乎专栏“技术老男孩”、掘金社区“数据库避坑指南”、CSDN博客“MySQL实战复盘”）

没碰过这十个MySQL错误，别说你真懂数据库工程师啥样，真正的数据库工程师，简历上写的都是光鲜亮丽的项目经验和性能优化，但私下里跟朋友吹牛喝酒时，聊的全是这些让自己差点离职的“翻车现场”，这些错误不是书本上的理论,而是用真金白银的损失和无数个通宵换来的教训。

第一个错误，就是把生产环境当成测试环境来用，新手最容易犯这个毛病，看着命令行界面长得一模一样，一个不小心，本想在测试库上删除一条临时数据，结果手一抖，没看清楚数据库地址，直接把生产库的核心用户表给TRUNCATE了，那一瞬间，汗就从额头流到脖子了，整个世界都安静了，只剩下心跳声，这之后，才真正理解了什么叫“操作前备份，操作中确认，操作后核查”的血泪准则。

第二个错误，迷信索引是万能的，乱加索引，看见查询慢了，第一反应就是“加个索引试试”，结果加了一圈索引下来，发现写操作慢得像蜗牛，磁盘空间蹭蹭往上涨，最坑的是，有时候MySQL优化器还不走你精心创建的那个索引，偏偏选了个全表扫描，气得你想砸键盘，直到后来才明白，索引这东西，不是越多越好，就像吃药，对症下药是良方,乱吃就是毒药。

第三个错误，搞不清INNER JOIN、LEFT JOIN的区别，瞎关联表，本来想要所有用户列表，即使用户没有订单也要显示，结果用了INNER JOIN，只查出了有订单的用户，报表数字对不上，业务方跑来质问，还一口咬定是数据出了问题，排查了半天，才发现是JOIN用错了，这种错误特别隐蔽，因为SQL语法没错，能正常执行,但结果就是错的。

第四个错误，误以为COUNT(*)和COUNT(列名)是一样的，为了统计总数，用了COUNT(某个允许为NULL的字段)，结果发现数量总是比预想的少，原来COUNT(列名)会忽略掉NULL值，而COUNT(*)才是真正的行数，这个细节之差,可能就会导致重要的业务统计出现偏差。

第五个错误，在循环里执行SQL查询，写业务代码的时候，图省事，在一个for循环里，一次次地去数据库查询，平时数据量小没事，一旦数据量上来了，数据库连接数瞬间被打满，整个应用都卡死，这就是臭名昭著的“N+1查询问题”，也是很多系统初期性能尚可,后期崩盘的罪魁祸首之一。

第六个错误，事务不完整，半截子操作，比如一个转账业务，先扣了A账户的钱，然后因为某种异常，忘记给B账户加钱了，或者加钱失败了，又没有回滚事务，结果就是钱凭空消失了，这种错误在测试阶段很难发现，一旦在生产环境发生,就是严重的资金损失和数据不一致事故。

第七个错误，忽略了数据库的字符集和排序规则，特别是涉及到中文的时候，建表时没注意，用了latin1字符集，结果插入中文全是问号“？？？”，或者联表查询时，两个表的字符集不一样，比如一个utf8mb4，一个utf8，导致索引失效，查询巨慢，字符集问题就像鞋子里的沙子，小事一桩,但能让你走得异常痛苦。

第八个错误，过度依赖ORM框架，不看最终生成的SQL，觉得用了高级的框架就万事大吉了，结果框架生成了一条性能极差的SQL，包含了多个子查询和SELECT *，自己还浑然不知，等到系统压力大了，才发现数据库瓶颈出在这些“隐形炸弹”上，懂行的数据库工程师,一定会去日志里检查ORM实际执行的SQL语句。

第九个错误，对慢查询日志视而不见，数据库明明已经给出了“体检报告”，告诉你哪些SQL语句执行得慢，但总觉得是数据库“状态不好”或者“机器性能问题”，不去深入分析和优化，直到某天业务高峰，这些慢查询集中爆发，导致服务雪崩,才后悔莫及。

第十个错误，也是最重要的一个，就是没有敬畏之心，觉得数据库操作无非就是“增删改查”，没什么大不了的，这种轻视的态度，是前面所有错误的根源，真正的数据库工程师，深知自己守护的是整个业务的数据命脉，每一次操作都如履薄冰，每一行SQL都反复思量，他们不是不犯错，而是通过犯过的这些错误，建立起了严格的操作规范、严谨的思维方式和快速的问题应对能力。

别说你真懂数据库工程师啥样，他们的“懂”，是踩过这些坑、填过这些坑之后，换来的那种刻骨铭心的经验和教训，这行当，经验远比理论来得更真实、更深刻。