从过往MySQL数据库生产环境的维护工作中，总结的一些小经验和知识，未必有多深奥，但是对我们消除隐患，确保MySQL数据库生产环境四个9的作用非常有效之一的手段，运维人员要非常注意细节，尽量减低故障发生的概率。

　　(一) DML语句书写建议

　　(1). DML语句不允许出现@number方式替代字段名称

　　不合理的写法：

　　UPDATE table_name SET @1=NOW() WHERE @2=1;

　　正确的写法：

　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1;

　　(2). UPDATE OR DELETE 禁用LIMIT子句

　　不合理的写法：

　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1 LIMIT 1;

　　正确的写法：

　　UPDATE table_name SET column_name1=NOW() WHERE column_name2=1;

　　(3). INSERT语句需要写清楚值和字段对应关系

　　不合理的写法：

　　INSERT INTO table_name VALUES(NOW(),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL +1 DAY));

　　正确的写法：

　　INSERT INTO table_name(gmt_create,gmt_modify) VALUES(NOW(),DATE_ADD(NOW(),INTERVAL +1 DAY));

　　(4). DML语句少用不确定性函数

　　常见被大家使用的不确定性函数：UUID()、RAND()、SYSDATE()等函数，若无特殊用处之外，请以确定性函数替代之。

　　(二) 大数据量的DELETE OR UPDATE

　　可能出于某些原因和运营目的，需要对数据库中的数据进行大量的清理或更改某字段的值，分别举 二个示例：

　　① 网络专项整治的时期，需要删除大量含某些关键词的内容;

　　② 给符合某一条件(例如：等级，在线时长)的游戏玩家，赠送100~1000不等数量的游戏币;

　　给出的2个数据修改需求示例，若是直接根据相关要求去做，一个是需要用到模糊查询，另一个数据更新条件也没有合理索引可用，为此可能造成表对象表级锁被长时间锁住，而且阻塞其他更改类型数据操作服务，所以我们不得不采用更合理的办法，建议如下步骤实施：

　　① 设计并创建一张表tmp_pk_data ，用于记录将要被修改记录的主键，及需要的相关信息;

　　② 优先考虑在备库上跑一条SQL命令或存储过程的方式，把主键及相关数据写到表tmp_pk_data中;

　　③ 编写一个存储过程，使用游标循环控制获得tmp_pd_data的信息，根据主键更新或删除目标表的数据，且建议此操作在备库上完成(注释：必须是双主复制模式，才可在备库上执行);

　　(三) 定期规律性清理数据的DELETE

　　定期规律性数据的清理，优先对目标表的数据操纵方式进行分类：

　　① 若是日志类型的数据，则完全可以改为借助分区表的方式，比如按日期删除数据的条件，则可以用日期作为数据分区条件，然后增删分区的方式实现数据的清理工作;

　　② 若是数据的UPDATE/DELETE/SELECT操纵条件，与定期清理数据的规则一致或被其包含，则可以考虑使用分区表，然后借助删除分区方式达到数据清理的目标;

　　③ 若不能使用分区表解决的，则可以考虑参考上章节介绍的“大数据量的DELETE OR UPDATE”内容;

　　(四) M-M架构的大数据量DML技巧

　　定期规律性数据的清理，优先对目标表的数据操纵方式进行分类：

　　① 若是日志类型的数据，则完全可以改为借助分区表的方式，比如按日期删除数据的条件，则可以用日期作为数据分区条件，然后增删分区的方式实现数据的清理工作;

　　② 若是数据的UPDATE/DELETE/SELECT操纵条件，与定期清理数据的规则一致或被其包含，则可以考虑使用分区表，然后借助删除分区方式达到数据清理的目标;

　　③ 若不能使用分区表解决的，则可以考虑参考上章节介绍的“大数据量的DELETE OR UPDATE”内容;