数据库里增删改查那些事儿，怎么做才算靠谱又高效

（引用来源：知乎专栏“后端技术漫谈”中提到，数据库操作是后端开发的基石，其稳定性和效率直接影响整个应用的用户体验。）

咱们得明白,数据库操作就像是一个仓库管理员的工作，增删改查就是入库、出库、更新库存和查库存，想靠谱又高效，就不能瞎干，得有一套方法。

先说“查”，这是最频繁的操作。

想查得快,核心是减少扫描的数据量，想象一下，仓库里货品堆成山，老板让你找一个特定型号的螺丝刀，你要是从第一个货架开始一个一个翻，那得找到猴年马月？聪明的做法是看仓库的索引目录，直接定位到“工具区-螺丝刀-特定型号”的货架。

数据库里的“索引”就是这个目录，给经常用来查询的字段加索引，比如用户ID、订单号、创建时间，速度能提升成百上千倍，索引不是越多越好，就像目录太复杂了反而难找一样，索引会占用空间，每次新增、修改数据时，还得额外更新索引，会影响写入速度，只给最必要、最频繁的查询条件加索引。

（引用来源：经典书籍《高性能MySQL》中强调，错误的索引或缺少索引是导致慢查询的首要原因。）

只拿你需要的数据，别动不动就 SELECT *（查询所有字段），如果你只需要用户名和头像，那就只查这两个字段，这好比老板只问螺丝刀还有多少把，你没必要把螺丝刀的重量、生产厂家等信息都汇报一遍，传输的数据量越小，速度自然越快，也减轻了数据库的负担。

还有,避免在查询里做复杂的计算，不要用 WHERE YEAR(create_time) = 2023 这种在字段上套了函数的查询，因为数据库没法利用索引了，只能全表扫描，应该写成 WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time < '2024-01-01'。

再说“增删改”，这些操作关乎数据的靠谱。

“增”的时候，要保证数据是对的。 应用程序在把数据交给数据库之前，必须进行严格的校验，邮箱格式对不对、年龄是不是数字、必填项有没有填，别把所有校验都指望数据库报错，那是最底线的防护，在前端和后端业务逻辑里做好校验，能提前避免很多问题，批量插入数据比一条一条插入要快得多，因为减少了网络通信和数据库事务的开销。

“改”和“删”是危险性最高的操作。 一不小心就可能误伤大片数据。

（引用来源：众多程序员血泪教训总结的“删库跑路”梗，其背后往往是缺乏安全操作意识和方法。）

第一条铁律：永远先查后改/删，在执行一个UPDATE或DELETE语句前，先把WHERE条件放到SELECT语句里执行一遍，看看会影响到哪些数据，确认无误后，再执行修改或删除。

第二条铁律：一定要带WHERE条件，除非你真的想更新或清空整个表（这种操作极少），否则忘记加WHERE条件就是灾难性的，有些公司会限制不带WHERE条件的UPDATE/DELETE语句的执行权限。

第三条铁律：开启事务，事务就像是“撤销”按钮，在修改一组关联数据时，把它们放在一个事务里，如果其中一步失败了，整个事务可以回滚，所有修改作废，数据保持原样，这就保证了数据的一致性，比如转账操作，扣A的钱和加B的钱必须同时成功或同时失败。

从整体架构上考虑高效和靠谱。

当数据量非常大,单台数据库服务器顶不住时，就要考虑“分而治之”。

读写分离：就像仓库门口设一个接待员，查库存的（读操作）去副仓库，入库、出库（写操作）才去主仓库，这样分摊压力，提高整体处理能力。

分库分表：一个仓库实在太大，就按区域或商品类别，分成几个小仓库（分库），或者把一个超大的货架拆成几个小货架（分表），这样每次操作只需要在一个小的单元里进行，速度就上来了，但这招比较复杂，是在单库单表优化到极致后才考虑的方案。

监控和日志必不可少，要给数据库装上“仪表盘”，实时监控慢查询、连接数、CPU使用率等指标，一旦有慢查询出现，要能立刻发现并优化，详细的日志也能在出现问题时，帮你快速定位原因。

靠谱高效的数据库操作,靠的不是某个神奇技巧，而是一整套良好的习惯和规范：善用索引、精简查询、谨慎修改、用好事务、并随着业务发展引入合适的架构方案，这需要开发者在平时就时刻保持这种意识。