MySQL中编写SQL时，遵循良好的习惯能够提高查询性能、保障数据一致性、提升代码可读性和维护性。以下列举了多个编写SQL的好习惯
1.使用EXPLAIN分析查询计划
在编写或优化复杂查询时，先使用EXPLAIN命令查看查询执行计划，理解MySQL如何执行查询、访问哪些表、使用哪种类型的联接以及索引的使用情况。
好处：有助于识别潜在的性能瓶颈，如全表扫描、错误的索引选择、过多的临时表或文件排序等，从而针对性地优化查询或调整索引结构。
2.避免全表扫描
- 习惯：尽可能利用索引来避免全表扫描，尤其是在处理大表时。确保在WHERE、JOIN条件和ORDER BY、GROUP BY子句中使用的列有适当的索引。
好处：极大地减少数据访问量，提高查询性能，减轻I/O压力。
3. 为表和字段添加注释
- 习惯：在创建表时，为表和每个字段添加有意义的注释，描述其用途、数据格式、业务规则等信息。
好处：提高代码可读性和可维护性，帮助其他开发人员快速理解表结构和字段含义，减少沟通成本和误解。
4. 明确指定INSERT语句的列名
习惯：在INSERT语句中显式列出要插入数据的列名，即使插入所有列也应如此。
好处：避免因表结构变化导致的插入错误，增强代码的健壮性，同时也提高了语句的清晰度。
5. 格式化SQL语句
习惯：保持SQL语句的格式整洁，使用一致的大小写（如关键词大写、表名和列名小写），合理缩进，避免过长的单行语句。
好处：提高代码可读性，便于审查、调试和团队协作。
6. 使用LIMIT限制结果集大小
习惯：在执行SELECT、DELETE或UPDATE操作时，若不需要处理全部数据，务必使用LIMIT子句限制结果集大小，特别是在生产环境中。
好处：防止因误操作导致大量数据被修改或删除，降低风险，同时也能提高查询性能。
7.使用JOIN语句代替子查询
习惯：在可能的情况下，优先使用JOIN操作代替嵌套的子查询，特别是在处理多表关联查询时。
好处：许多情况下JOIN的执行效率高于子查询，而且JOIN语句通常更易于理解和优化。
8.避免在WHERE子句中对NULL进行比较
习惯：使用IS NULL和IS NOT NULL来检查字段是否为NULL，而不是直接与NULL进行等值或不等值比较。
好处：正确处理NULL值，避免逻辑错误和未预期的结果。
9.避免在查询中使用SELECT
习惯：明确列出需要的列名，而不是使用SELECT *从表中获取所有列。
好处：减少网络传输的数据量，降低I/O开销，提高查询性能，同时也有利于代码的清晰性和可维护性。
10. 数据库对象命名规范
习惯：遵循一致且有意义的命名约定，如使用小写字母、下划线分隔单词，避免使用MySQL保留字，保持表名、列名、索引名等的简洁性和一致性。
好处：提高代码可读性，减少命名冲突，便于团队协作和维护。
11. 事务管理
习惯：对一系列需要保持原子性的操作使用事务管理，确保数据的一致性。
好处：在发生异常时能够回滚未完成的操作，避免数据处于不一致状态。
12.适时使用索引覆盖
习惯：对于只查询索引列且不需要访问数据行的查询（如计数、统计），创建覆盖索引以避免回表操作。
好处：极大提升查询性能，减少I/O开销。
13.遵循第三范式或适当反范式
习惯：根据业务需求和查询模式，合理设计表结构，遵循第三范式以减少数据冗余和更新异常，或适当反范式以优化查询性能。
好处：保持数据一致性，减少数据维护成本，或提高查询效率。
14.使用预编译语句（PreparedStatement）
习惯：在应用程序中使用预编译语句（如Java中的PreparedStatement）执行SQL，特别是对于动态拼接SQL语句的情况。
好处：避免SQL注入攻击，提高查询性能，减少数据库服务器的解析开销。
15.定期分析与优化表和索引
习惯：定期运行ANALYZE TABLE收集统计信息，以便MySQL优化器做出更准确的查询计划决策。根据查询性能监控结果，适时调整索引或重构表结构。
好处：确保数据库持续高效运行，适应不断变化的业务需求和数据分布。