一条SQL语句在MySQL中如何执行的
一 MySQL 基础架构分析
1.1 MySQL 基本架构概览
下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图你可以很清晰的看到用户的 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。
先简单介绍一下下图涉及的一些组件的基本作用帮助大家理解这幅图，在 1.2 节中会详细介绍到这些组件的作用。
•连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。•查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。•分析器: 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。•优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。•执行器: 执行语句，然后从存储引擎返回数据。
简单来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层：
•Server 层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图，函数等，还有一个通用的日志模块 binglog 日志模块。•存储引擎： 主要负责数据的存储和读取，采用可以替换的插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，其中 InnoDB 引擎有自有的日志模块 redolog 模块。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始就被当做默认存储引擎了。
1.2 Server 层基本组件介绍
1) 连接器
连接器主要和身份认证和权限相关的功能相关，就好比一个级别很高的门卫一样。
主要负责用户登录数据库，进行用户的身份认证，包括校验账户密码，权限等操作，如果用户账户密码已通过，连接器会到权限表中查询该用户的所有权限，之后在这个连接里的权限逻辑判断都是会依赖此时读取到的权限数据，也就是说，后续只要这个连接不断开，即时管理员修改了该用户的权限，该用户也是不受影响的。
2) 查询缓存(MySQL 8.0 版本后移除)
查询缓存主要用来缓存我们所执行的 SELECT 语句以及该语句的结果集。
连接建立后，执行查询语句的时候，会先查询缓存，MySQL 会先校验这个 sql 是否执行过，以 Key-Value 的形式缓存在内存中，Key 是查询预计，Value 是结果集。如果缓存 key 被命中，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作，完成后也会把结果缓存起来，方便下一次调用。当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。
MySQL 查询不建议使用缓存，因为查询缓存失效在实际业务场景中可能会非常频繁，假如你对一个表更新的话，这个表上的所有的查询缓存都会被清空。对于不经常更新的数据来说，使用缓存还是可以的。
所以，一般在大多数情况下我们都是不推荐去使用查询缓存的。
MySQL 8.0 版本后删除了缓存的功能，官方也是认为该功能在实际的应用场景比较少，所以干脆直接删掉了。
3) 分析器
MySQL 没有命中缓存，那么就会进入分析器，分析器主要是用来分析 SQL 语句是来干嘛的，分析器也会分为几步：
第一步，词法分析，一条 SQL 语句有多个字符串组成，首先要提取关键字，比如 select，提出查询的表，提出字段名，提出查询条件等等。做完这些操作后，就会进入第二步。
第二步，语法分析，主要就是判断你输入的 sql 是否正确，是否符合 MySQL 的语法。
完成这 2 步之后，MySQL 就准备开始执行了，但是如何执行，怎么执行是最好的结果呢？这个时候就需要优化器上场了。
4) 优化器
优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（有时候可能也不是最优，这篇文章涉及对这部分知识的深入讲解），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。
可以说，经过了优化器之后可以说这个语句具体该如何执行就已经定下来。
5) 执行器
当选择了执行方案后，MySQL 就准备开始执行了，首先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会去调用引擎的接口，返回接口执行的结果。
二 语句分析
2.1 查询语句
说了以上这么多，那么究竟一条 sql 语句是如何执行的呢？其实我们的 sql 可以分为两种，一种是查询，一种是更新（增加，更新，删除）。我们先分析下查询语句，语句如下：
select * from tb_student A where A.age='18' and A.name=' 张三 ';
结合上面的说明，我们分析下这个语句的执行流程：
- 先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息，如果有权限，在 MySQL8.0 版本以前，会先查询缓存，以这条 sql 语句为 key 在内存中查询是否有结果，如果有直接缓存，如果没有，执行下一步。
- 通过分析器进行词法分析，提取 sql 语句的关键元素，比如提取上面这个语句是查询 select，提取需要查询的表名为 tb_student,需要查询所有的列，查询条件是这个表的 id=’1’。然后判断这个 sql 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等，如果检查没问题就执行下一步。
- 接下来就是优化器进行确定执行方案，上面的 sql 语句，可以有两种执行方案：
a.先查询学生表中姓名为“张三”的学生，然后判断是否年龄是 18。 b.先找出学生中年龄 18 岁的学生，然后再查询姓名为“张三”的学生。 那么优化器根据自己的优化算法进行选择执行效率最好的一个方案（优化器认为，有时候不一定最好）。那么确认了执行计划后就准备开始执行了。
进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果。
2.2 更新语句
以上就是一条查询 sql 的执行流程，那么接下来我们看看一条更新语句如何执行的呢？sql 语句如下：
update tb_student A set A.age='19' where A.name=' 张三 ';
我们来给张三修改下年龄，在实际数据库肯定不会设置年龄这个字段的，不然要被技术负责人打的。其实条语句也基本上会沿着上一个查询的流程走，只不过执行更新的时候肯定要记录日志啦，这就会引入日志模块了，MySQL 自带的日志模块式 binlog（归档日志） ，所有的存储引擎都可以使用，我们常用的 InnoDB 引擎还自带了一个日志模块 redo log（重做日志），我们就以 InnoDB 模式下来探讨这个语句的执行流程。流程如下：
•先查询到张三这一条数据，如果有缓存，也是会用到缓存。•然后拿到查询的语句，把 age 改为 19，然后调用引擎 API 接口，写入这一行数据，InnoDB 引擎把数据保存在内存中，同时记录 redo log，此时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，随时可以提交。•执行器收到通知后记录 binlog，然后调用引擎接口，提交 redo log 为提交状态。•更新完成。
这里肯定有同学会问，为什么要用两个日志模块，用一个日志模块不行吗?
这是因为最开始 MySQL 并没与 InnoDB 引擎( InnoDB 引擎是其他公司以插件形式插入 MySQL 的) ，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是我们知道 redo log 是 InnoDB 引擎特有的，其他存储引擎都没有，这就导致会没有 crash-safe 的能力(crash-safe 的能力即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失)，binlog 日志只能用来归档。
并不是说只用一个日志模块不可以，只是 InnoDB 引擎就是通过 redo log 来支持事务的。那么，又会有同学问，我用两个日志模块，但是不要这么复杂行不行，为什么 redo log 要引入 prepare 预提交状态？这里我们用反证法来说明下为什么要这么做？
•先写 redo log 直接提交，然后写 binlog，假设写完 redo log 后，机器挂了，binlog 日志没有被写入，那么机器重启后，这台机器会通过 redo log 恢复数据，但是这个时候 bingog 并没有记录该数据，后续进行机器备份的时候，就会丢失这一条数据，同时主从同步也会丢失这一条数据。•先写 binlog，然后写 redo log，假设写完了 binlog，机器异常重启了，由于没有 redo log，本机是无法恢复这一条记录的，但是 binlog 又有记录，那么和上面同样的道理，就会产生数据不一致的情况。
如果采用 redo log 两阶段提交的方式就不一样了，写完 binglog 后，然后再提交 redo log 就会防止出现上述的问题，从而保证了数据的一致性。那么问题来了，有没有一个极端的情况呢？假设 redo log 处于预提交状态，binglog 也已经写完了，这个时候发生了异常重启会怎么样呢？ 这个就要依赖于 MySQL 的处理机制了，MySQL 的处理过程如下：
•判断 redo log 是否完整，如果判断是完整的，就立即提交。•如果 redo log 只是预提交但不是 commit 状态，这个时候就会去判断 binlog 是否完整，如果完整就提交 redo log, 不完整就回滚事务。
这样就解决了数据一致性的问题。
三 总结
•MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用,redolog 只有 InnoDB 有。•引擎层是插件式的，目前主要包括，MyISAM,InnoDB,Memory 等。•SQL 等执行过程分为两类，一类对于查询等过程如下：权限校验—》查询缓存—》分析器—》优化器—》权限校验—》执行器—》引擎•对于更新等语句执行流程如下：分析器—-》权限校验—-》执行器—》引擎—redo log prepare—》binlog—》redo log commit
MySQL高性能优化规范建议,速度收藏
数据库命令规范
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
数据库基本设计规范
1. 所有表必须使用 Innodb 存储引擎
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。
2. 数据库和表的字符集统一使用 UTF8
兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储 emoji 表情的需要，字符集需要采用 utf8mb4 字符集。
3. 所有表和字段都需要添加注释
使用 comment 从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护
4. 尽量控制单表数据量的大小,建议控制在 500 万以内。
500 万并不是 MySQL 数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小
5. 谨慎使用 MySQL 分区表
分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；
谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；
建议采用物理分表的方式管理大数据。
6.尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度
MySQL 限制每个表最多存储 4096 列，并且每一行数据的大小不能超过 65535 字节。
减少磁盘 IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的 IO）；
更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；
经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。
7. 禁止在表中建立预留字段
预留字段的命名很难做到见名识义。
预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型。
对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。
8. 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机 IO 操作，文件很大时，IO 操作很耗时。
通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息
9. 禁止在线上做数据库压力测试
10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库
数据库字段设计规范
1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型
原因：
列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
方法：
a.将字符串转换成数字类型存储,如:将 IP 地址转换成整形数据
MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址
•inet_aton 把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)•inet_ntoa 把整型的 ip 转为地址
插入数据前，先用 inet_aton 把 ip 地址转为整型，可以节省空间，显示数据时，使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP) 来说,要优先使用无符号整型来存储
原因：
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
SIGNED INT -2147483648~2147483647UNSIGNED INT 0~4294967295VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符数，而不是字节数，使用 UTF8 存储 255 个汉字 Varchar(255)=765 个字节。过大的长度会消耗更多的内存。
2. 避免使用 TEXT,BLOB 数据类型，最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据
a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中
MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，MySQL 还是要进行二次查询，会使 sql 性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用，建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。
2、TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引
因为MySQL[1] 对索引字段长度是有限制的，所以 TEXT 类型只能使用前缀索引，并且 TEXT 列上是不能有默认值的
3. 避免使用 ENUM 类型
修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句
ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低，需要额外操作
禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值
4. 尽可能把所有列定义为 NOT NULL
原因：
索引 NULL 列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间
进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理
5. 使用 TIMESTAMP(4 个字节) 或 DATETIME 类型 (8 个字节) 存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用 4 字节和 INT 相同，但比 INT 可读性高
超出 TIMESTAMP 取值范围的使用 DATETIME 类型存储
经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）
•缺点 1：无法用日期函数进行计算和比较•缺点 2：用字符串存储日期要占用更多的空间
6. 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型
•非精准浮点：float,double•精准浮点：decimal
Decimal 类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度
占用空间由定义的宽度决定，每 4 个字节可以存储 9 位数字，并且小数点要占用一个字节
可用于存储比 bigint 更大的整型数据
索引设计规范
1. 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过 5 个
索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。
因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。
2. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6 版本之前，一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引，5.6 以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
3. 每个 Innodb 表必须有个主键
Innodb 是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。
Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的
•不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引）•不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）•主键建议使用自增 ID 值
4. 常见索引列建议
•出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列•包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段•并不要将符合 1 和 2 中的字段的列都建立一个索引， 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好•多表 join 的关联列
5.如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
•区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）•尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）•使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）
6. 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间）
•重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)•冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
覆盖索引：就是包含了所有查询字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引
覆盖索引的好处：
•避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。•可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
8.索引 SET 规范
尽量避免使用外键约束
•不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引•外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现•外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能
数据库 SQL 开发规范
1. 建议使用预编译语句进行数据库操作
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。
只传参数，比传递 SQL 语句更高效。
相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
2. 避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效如:
select name,phone from customer where id = '111';
3. 充分利用表上已经存在的索引
避免使用双%号的查询条件。如：a like '%123%'，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）
一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如：有 a,b,c 列的联合索引，在查询条件中有 a 列的范围查询，则在 b,c 列上的索引将不会被用到。
在定义联合索引时，如果 a 列要用到范围查找的话，就要把 a 列放到联合索引的右侧，使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作，因为 not in 也通常会使用索引失效。
4. 数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询
•为数据库迁移和分库分表留出余地•降低业务耦合度•避免权限过大而产生的安全风险
6. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询
原因：
•消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源•无法使用覆盖索引•可减少表结构变更带来的影响
7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句
如：
insert into values ('a','b','c');
应使用：
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
8. 避免使用子查询，可以把子查询优化为 join 操作
通常子查询在 in 子句中，且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因：
子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。
由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。
9. 避免使用 JOIN 关联太多的表
对于 MySQL 来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。
在 MySQL 中，对于同一个 SQL 多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个 SQL 中关联的表越多，所占用的内存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。
同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率，MySQL 最多允许关联 61 个表，建议不超过 5 个。
10. 减少同数据库的交互次数
数据库更适合处理批量操作，合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率。
11. 对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or
in 的值不要超过 500 个，in 操作可以更有效的利用索引，or 大多数情况下很少能利用到索引。
12. 禁止使用 order by rand() 进行随机排序
order by rand() 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。
推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式。
13. WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引
不推荐：
where date(create_time)='20190101'
推荐：
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
14. 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION
•UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作•UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
15. 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
•大 SQL 逻辑上比较复杂，需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL•MySQL 中，一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算•SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
数据库操作行为规范
1. 超 100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作
大批量操作可能会造成严重的主从延迟
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间， 而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因
避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批
2. 对于大表使用 pt-online-schema-change 修改表结构
•避免大表修改产生的主从延迟•避免在对表字段进行修改时进行锁表
对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。
pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。把原来一个 DDL 操作，分解成多个小的批次进行。
3. 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限
•当达到最大连接数限制时，还运行 1 个有 super 权限的用户连接•super 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用
4. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则
•程序使用数据库账号只能在一个 DB 下使用，不准跨库•程序使用的账号原则上不准有 drop 权限
