SQL变更评审分享
概述
SQL变更，是我们在开发迭代中不可避免的场景，SQL变更通常是指DDL和DML语句变更，这些sql会影响到数据库表结构或具体数据，变更时如果执行到存在问题的sql脚本，会对实际应用操作难以评估的损失，比如咱们常挂在嘴边的删库跑路。
通常情况下程序员并发故意想“删库跑路”，而是因为种种原因，将存在问题的sql脚本放到了生产环境执行，导致最终出现生产环境数据异常。我们避免异常SQL在生产环境执行的一个有效方式，就是进行SQL变更评审，在评审过程中，我们能将一些有明显缺陷的SQL语句及时拦截，也能凭借评审人的sql经验，把一些不容易发现的问题在评审过程中暴露，进而优化。
sql变更不能完全依赖于评审发现问题，评审只是变更流程中不可获取的一环，评审可以一定程度上防止变更人的疏忽大意以及惯性思维，另外将sql暴露在多个评审人眼前，也容易让问题更容易被发现。sql评审比较依赖于评审人的相关经验，我参与过一些sql评审，故在这里对评审总结的一些经验进行分析，共勉。
一、常见的一些DML操作
以表t_user为例
CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`password` varchar(32) DEFAULT NULL,
`role` int(11) DEFAULT NULL,
`creation_date` datetime DEFAULT NULL,
`last_update_date` datetime DEFAULT NULL,
`is_deleted` tinyint(4) DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1486021 DEFAULT CHARSET=latin1;
数据样式
1、执行语句是否有加 where条件，或者where后面的条件是符合预期
update t_user set `password` = 222 -- 变更人遗忘了where条件
delete from t_user where is_deleted = 'Y'; -- 变更人希望清除标记为已删除的数据
上述update语句，由于“where”条件缺失，将对整张表进行字段“password”字段修改
上述delete语句，变更人希望清除标记为已删除的数据，is_deleted为int类型，值1表示已删除，值0表示未删除，由于变更人把枚举理解为“Y”表示已删除，数值类型与字符串比较时，会进行隐式转换，字符串开头不为数字，会被转换成0，结果执行sql，t_user表将所有未标记删除的数据进行删除。
2、执行语句覆盖的数据量是否过大
当执行dml语句，如果表数据量大，同时执行语句覆盖的数据量大，会导致执行时间较长，执行语句行锁时间长，结果导致其他业务操作受到影响。
常见的导致覆盖数据太大的情况有如下几种
1）where条件中，索引失效或未使用到包含索引的字段
由于索引失效，where条件查询满足条件的行，会对全表进行扫描，导致数据库锁表
语句一：
update t_user set `password` = 222 where id + 1 = 2; -- id为主键，但是表达式左侧进行运算导致主键索引失效，查询更新数据时进行了全表扫描
语句二：
update t_user set `password` = 222 where name = "ck"; -- name未添加索引，查询更新数据时全表扫描
语句一，将索引失效问题处理，即可解决锁表问题
语句二，如果实际要修改的数据量不多，几个或者几十个，可将数据先提前查出，记录行数据主键或其中一个具有唯一值且有索引的字段，在原查询条件中添加索引字段条件，可有效缩小范围；实际要修改的数据量较大，可通过建立临时表，临时表存储需要修改数据的唯一索引字段，再通过联表的方式进行索引字段关联，缩小范围。
临时表 t_user_id 保存name为“ck” 的id
2）索引未失效，但仍进行了全表扫描
update t_user set `password` = 222 where id in (select id from t_user_id); -- 全表扫描，update时，每行数据都会进行in select操作
在查询时，这种写法会用到索引，select id from t_user_id 也只会执行1次
但是在update或delete语句中
每次每行语句都会执行 select id from t_user_id,因此进行了全表扫描，可将语句改为联表操作，数据范围即可缩小
修改后：
update t_user u join t_user_id ui on u.id = ui.id set `password` = 222;
3）exist 引入的异常sql
delete from t_user where EXISTS (select 1 from t_user_id ui where ui.id = id); --将进行全表数据删除
t_user 与t_user_id表中都有id字段，exists中就近取t_user_id表的id字段，ui.id = id 恒成立
在删除sql中，exists中的语句不能医用被删除表的中字段，最终写出来能执行的sql，但是却是全表删除
建议delete语句和update语句使用exists时不要使用这类写法。
修改为联表方式
delete t_user, t_user_id from t_user join t_user_id on t_user.id = t_user_id.id
二、常见的DDL操作
1、修改字段备注
修改备注时不会进行锁表，无需担心锁表
2、修改字段名称、字段类型、字段长度、字段默认值以及新增字段、添加索引，删除索引
1）此类操作，需考虑表数据量大小，若数据量小于百万级别
执行数据较快，一般不影响业务
2）在百万级别以上，这类修改字段设计到表结构变化，会导致表锁定，应避免在高负载时进行此类操作，以免影响系统性能
3）百万级别以上建议用一下方式修改表字段
a、创建一个新的临时表
b、执行修改表字段操作
c、将原始数据插入临时表，并记录此时时间
b、原始表表名修改，临时表修改为原始表名
e、检查在复制数据阶段，原来的原始表是否有数据更新和插入（根据记录的时间查询），有更新则在新表中同步更新
三、数据备份及数据清理
我们都希望变更执行成功，不会有回退的时候，但为了避免回退时数据丢失难以恢复，有必要进行数据的备份处理；另外长期使用数据库，数据库中难免会有一些空间碎片，为避免存储空间浪费，需要定期进行数据清理；
1、数据备份
1）数据更新或数据删除
将需要修改或需要删除的数据，复制到临时表进行备份，备份表名最好统一格式，便于区分用途和备份时间
2）新增数据无需备份
2、数据清理
1）OPTIMIZE TABLE
OPTIMIZE TABLE 进行碎片整理，由于会锁表，应避免在高负载时进行此类操作，以免影响系统性能
默认会记录binlog，如果不想记录binlog，添加local参数，即 OPTIMIZE local TABLE
2）其他清理表方式
OPTIMIZE TABLE执行时间较长时，不可避免影响业务，此时可以参考修改表字段时的操作
a、创建一个新的临时表
b、执行修改表字段操作
c、将原始数据插入临时表，并记录此时时间
b、原始表表名修改，临时表修改为原始表名
e、检查在复制数据阶段，原来的原始表是否有数据更新和插入（根据记录的时间查询），有更新则在新表中同步更新
f、原来需要清理数据的表，进行表删除
最后
sql变更，不可能全靠sql评审规避所有问题，变更人仍需遵守规范，同时重视sql，在上生产前，充分做好测试，测试环境执行测试几乎能规避全部问题，数据写操作时，修改为查询语句，可检测数据范围，让sql在有充分把握，再去生产执行。
