【强制】where条件里等号左右字段类型必须一致，否则无法利用索引 。
【建议】SELECT|UPDATE|DELETE|REPLACE要有WHERE子句，且WHERE子句的条件必需使用索引查找 。
【强制】生产数据库中强烈不推荐大表上发生全表扫描，但对于100行以下的静态表可以全表扫描 。查询数据量不要超过表行数的25%，否则不会利用索引 。
【强制】WHERE 子句中禁止只使用全模糊的LIKE条件进行查找，必须有其他等值或范围查询条件，否则无法利用索引 。
【建议】索引列不要使用函数或表达式，否则无法利用索引 。如where length(name)='Admin'或where user_id+2=10023 。
【建议】减少使用or语句，可将or语句优化为union，然后在各个where条件上建立索引 。如where a=1 or b=2优化为where a=1… union …where b=2, key(a),key(b) 。
【建议】分页查询，当limit起点较高时，可先用过滤条件进行过滤 。如select a,b,c from t1 limit 10000,20;优化为:select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20; 。
2、 多表连接

【强制】禁止跨db的join语句 。因为这样可以减少模块间耦合，为数据库拆分奠定坚实基础 。
【强制】禁止在业务的更新类SQL语句中使用join，比如update t1 join t2… 。
【建议】不建议使用子查询，建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询，或使用join来代替子查询 。
【建议】线上环境，多表join不要超过3个表 。
【建议】多表连接查询推荐使用别名，且SELECT列表中要用别名引用字段，数据库.表格式，如select a from db1.table1 alias1 where … 。
【建议】在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，来join其他表 。

3、 事务

【建议】事务中INSERT|UPDATE|DELETE|REPLACE语句操作的行数控制在2000以内，以及WHERE子句中IN列表的传参个数控制在500以内 。
【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep，一般建议值5-10秒 。
【建议】对于有auto_increment属性字段的表的插入操作，并发需要控制在200以内 。
【强制】程序设计必须考虑“数据库事务隔离级别”带来的影响，包括脏读、不可重复读和幻读 。线上建议事务隔离级别为repeatable-read 。
【建议】事务里包含SQL不超过5个（支付业务除外） 。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等雪崩问题 。
【建议】事务里更新语句尽量基于主键或unique key，如update … where id=XX; 否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁 。
【建议】尽量把一些典型外部调用移出事务，如调用webservice，访问文件存储等，从而避免事务过长 。
【建议】对于MySQL主从延迟严格敏感的select语句，请开启事务强制访问主库 。

4、 排序和分组

【建议】减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做 。order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的 。
【建议】order by、group by、distinct这些SQL尽量利用索引直接检索出排序好的数据 。如where a=1 order by可以利用key(a,b) 。
【建议】包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢 。

5、 线上禁止使用的SQL语句

【高危】禁用update|delete t1 … where a=XX limit XX; 这种带limit的更新语句 。因为会导致主从不一致，导致数据错乱 。建议加上order by PK 。
【高危】禁止使用关联子查询，如update t1 set … where name in(select name from user where…);效率极其低下 。
【强制】禁用procedure、function、trigger、views、event、外键约束 。因为他们消耗数据库资源，降低数据库实例可扩展性 。推荐都在程序端实现 。
【强制】禁用insert百思特网 into …on duplicate key update…在高并发环境下，会造成主从不一致 。
【强制】禁止联表更新语句，如update t1,t2 where t1.id=t2.id… 。

觉得有用的朋友多帮忙转发哦！后面会分享更多devops和DBA方面的内容，感兴趣的朋友可以关注下~