以下内容从DML（数据操作语言）与DQL（数据查询语言）两个维度出发，罗列常见的错误场景，结合代码示例、ASCII 图解与详细说明，帮助你快速发现问题并给出对应的解决方法。
目录
1. 概述
在日常开发中，DML（INSERT、UPDATE、DELETE）与 DQL（SELECT）是使用最频繁的两类 SQL 操作。然而，一点小小的疏忽往往会导致数据损坏、性能问题，甚至产生死锁与全表扫描。本文将聚焦以下几类常见错误：
- 对写操作（DML）而言：容易遗漏 WHERE、主键冲突、插入类型或列匹配错误、事务与锁冲突、外键约束问题、NULL/默认值误用等。
- 对查询操作（DQL）而言：常见缺少 JOIN 条件导致笛卡尔积、索引失效、GROUP BY 使用不当、LIMIT 与 ORDER BY 混用错误、子查询返回多行、数据类型不匹配等。
对于每种错误，先展示导致问题的“错误示例”，再给出“修正方案”，并用ASCII 图解辅助理解。希望通过这些实战案例，帮助你在编写或维护 SQL 时“心中有数”，及时发现并改正问题。
2. DML 常见错误及解决方法
2.1 忘记 WHERE 导致全表更新/删除
错误示例：UPDATE 忘记 WHERE
-- 错误：原本只想更新 user_id=5 的邮箱，结果忘记加 WHERE，整个表全部更新！
UPDATE users
SET email = 'new_email@example.com';
-- 会话 A 执行后：
SELECT user_id, username, email FROM users LIMIT 5;
+---------+----------+------------------------+
| user_id | username | email |
+---------+----------+------------------------+
| 1 | alice | new_email@example.com |
| 2 | bob | new_email@example.com |
| 3 | carol | new_email@example.com |
| 4 | dave | new_email@example.com |
| 5 | eve | new_email@example.com |
+---------+----------+------------------------+- 原因：
UPDATE语句中漏写了WHERE user_id = 5，导致对users表中的所有行生效。 - 后果：大量数据被误改，难以回滚（若无备份或 binlog）。
修正方案
始终在 UPDATE/DELETE 中加 WHERE 过滤，并在执行前先
SELECT确认受影响行数是否符合预期：-- 一步验证：先查询 SELECT * FROM users WHERE user_id = 5; -- 再更新 UPDATE users SET email = 'new_email@example.com' WHERE user_id = 5;开启 MySQL 安全模式（在客户端或会话级别）阻止无 WHERE 的 DML 操作：
SET sql_safe_updates = 1; -- 此时，若不带 WHERE 或 LIMIT 的 UPDATE/DELETE 会报错： -- ERROR 1175 (HY000): You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column.- 注意：只适用于交互式客户端，生产脚本中要手动检查。
使用事务做“审查”：将更新放在事务中，先 SELECT，确认再 COMMIT，否则 ROLLBACK：
START TRANSACTION; -- 先预览即将更新的行 SELECT * FROM users WHERE user_id = 5 FOR UPDATE; UPDATE users SET email = 'new_email@example.com' WHERE user_id = 5; -- 确认后 COMMIT; -- 如发现错误可 ROLLBACK
2.2 主键冲突（Duplicate Key）
错误示例：INSERT 导致 Duplicate Key
-- 建表并插入一条数据
CREATE TABLE products (
product_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO products (product_id, name) VALUES (1, '电脑');
-- 若再次插入 product_id = 1，将报错
INSERT INTO products (product_id, name) VALUES (1, '手机');
-- 错误：
-- ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY'- 原因：
product_id=1已存在，再次插入时与主键冲突。
修正方案
使用
INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE：-- 若插入时冲突，则转为 UPDATE 操作 INSERT INTO products (product_id, name) VALUES (1, '手机') ON DUPLICATE KEY UPDATE name = VALUES(name); -- 此时已将产品名称更新为“手机”。先 SELECT 再 INSERT（“先校验”）：
SELECT 1 FROM products WHERE product_id = 1; -- 若存在则 UPDATE，否则 INSERT -- 应用代码示例（伪代码）： -- if (exists) { UPDATE products SET name='手机' WHERE product_id=1; } -- else { INSERT INTO products (...) VALUES (...); }使用
REPLACE INTO（MySQL 特有）：-- 如果 PK 冲突，先删除旧行再插入一行 REPLACE INTO products (product_id, name) VALUES (1, '手机');- 注意：
REPLACE会先做DELETE，再做INSERT，会触发删除与插入触发器，且如果表有自增主键，会重置计数。
- 注意：
2.3 插入数据列与列类型不匹配
错误示例：数据类型不匹配
CREATE TABLE orders (
order_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id INT NOT NULL,
order_date DATE NOT NULL,
total_amt DECIMAL(10,2)
) ENGINE=InnoDB;
-- 错误：将字符串赋给 DATE 列
INSERT INTO orders (user_id, order_date, total_amt)
VALUES (5, '2023-13-01', 100.00);
-- 错误：
-- ERROR 1292 (22007): Incorrect date value: '2023-13-01' for column 'order_date' at row 1- 原因：
'2023-13-01'不是合法日期（月份 13 无效）。
错误示例：列数不对
-- 注意：orders 有 4 列（order_id 自增可省略），但插入时给了 4 个值
INSERT INTO orders VALUES (NULL, 5, '2023-10-01', 150.00, 'extra');
-- 错误：
-- ERROR 1136 (21S01): Column count doesn't match value count at row 1- 原因：
INSERT INTO table VALUES(...)时，值的个数必须与列的个数完全一样。
修正方案
严格按照列定义插入：
-- 显式指定列，与值个数对应 INSERT INTO orders (user_id, order_date, total_amt) VALUES (5, '2023-10-01', 150.00);确保数据格式正确：
- 对于
DATE或DATETIME，传入合法日期字符串； - 对于
DECIMAL(10,2)，保证小数点后不超过两位；
- 对于
编程时使用参数化预编译，让 JDBC/ORM 驱动自动做类型校验与转化：
// Java 示例，使用 PreparedStatement String sql = "INSERT INTO orders (user_id, order_date, total_amt) VALUES (?, ?, ?)"; PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql); ps.setInt(1, 5); ps.setDate(2, java.sql.Date.valueOf("2023-10-01")); ps.setBigDecimal(3, new BigDecimal("150.00")); ps.executeUpdate();
2.4 事务与锁：死锁及长事务
示例场景：简单死锁
逻辑：要在两个事务中分别对同两条记录交叉更新，容易产生死锁。
CREATE TABLE accounts (
acc_id INT PRIMARY KEY,
balance DECIMAL(10,2)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO accounts VALUES (1, 1000.00), (2, 1000.00);会话 A：
START TRANSACTION; -- 锁定 acc_id=1 SELECT * FROM accounts WHERE acc_id = 1 FOR UPDATE; -- 此时仅锁定 acc_id=1 -- 模拟业务延迟 -- 例如：调用远程接口、复杂计算等 -- SLEEP(5); -- 再锁定 acc_id=2 UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE acc_id = 2; COMMIT;会话 B（与 A 几乎同时启动）：
START TRANSACTION; -- 锁定 acc_id=2 SELECT * FROM accounts WHERE acc_id = 2 FOR UPDATE; -- 再锁定 acc_id=1 UPDATE accounts SET balance = balance - 200 WHERE acc_id = 1; COMMIT;
此时 A 锁定了记录 1，B 锁定了记录 2；接着 A 等待锁 2，B 等待锁 1，形成死锁。
会话 A 会话 B
------- -------
SELECT ... FOR UPDATE → 锁定 acc_id=1
SELECT ... FOR UPDATE → 锁定 acc_id=2
UPDATE accounts SET ... acc_id=2 ← 等待会话 B 释放 acc_id=2
(死锁) UPDATE ... acc_id=1 ← 等待会话 A 释放 acc_id=1ASCII 图解：死锁环路
+-----------------+ +-----------------+ | 会话 A | | 会话 B | |-----------------| |-----------------| | 锁定 acc_id = 1 | | 锁定 acc_id = 2 | | 等待 acc_id = 2 ←─────────┤ | | | | 等待 acc_id = 1 | ←─────────┘ +-----------------+ +-----------------+
解决方法
统一加锁顺序
- 保证所有事务对多行加锁时，按相同的顺序进行，例如都先锁
acc_id=1，再锁acc_id=2：
-- 会话 A 和 B 都先 SELECT ... FOR UPDATE acc_id=1，再 SELECT ... FOR UPDATE acc_id=2- 保证所有事务对多行加锁时，按相同的顺序进行，例如都先锁
缩短事务持锁时间
- 将耗时操作（如外部 API 调用、耗时计算）移到事务外，只在真正要更新时才开启事务并快速提交。
-- 改进示例：先读取并计算 SELECT balance FROM accounts WHERE acc_id=1; -- 只读 -- 业务逻辑耗时操作 -- 计算等 -- 进入事务，只做必要更新 START TRANSACTION; SELECT balance FROM accounts WHERE acc_id = 1 FOR UPDATE; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE acc_id = 1; UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE acc_id = 2; COMMIT;- 如此持锁时间极短，能大幅降低死锁概率。
事务隔离级别调整
- 对于写多读少场景，可考虑将隔离级别降为
READ COMMITTED，减少临键锁争用；
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;- 但要评估业务对幻读的容忍度。
- 对于写多读少场景，可考虑将隔离级别降为
应用层重试死锁事务
- 在代码层捕获 MySQL 错误
1213: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction，进行指数退避后重试：
max_try = 3 for attempt in 1..max_try: START TRANSACTION try: -- 执行业务 DML COMMIT break except DeadlockError: ROLLBACK if attempt == max_try: throw sleep(random small delay) except OtherError: ROLLBACK throw- 在代码层捕获 MySQL 错误
2.5 外键约束（FOREIGN KEY）错误
错误示例：插入/删除时违反外键约束
CREATE TABLE parent (
id INT PRIMARY KEY
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE child (
id INT PRIMARY KEY,
parent_id INT,
FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES parent(id)
) ENGINE=InnoDB;
-- parent 中没有 id=10，以下插入会报外键错误
INSERT INTO child (id, parent_id) VALUES (1, 10);
-- ERROR 1452 (23000): Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails
-- 如果 parent 中已有 id=5，但在 parent 删除时，还存在 child 引用同 id
DELETE FROM parent WHERE id = 5;
-- ERROR 1451 (23000): Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails修正方案
插入子表前，确保父表已存在对应记录：
INSERT INTO parent (id) VALUES (10); INSERT INTO child (id, parent_id) VALUES (1, 10);删除父表前，先删除或更新子表引用：
DELETE FROM child WHERE parent_id = 5; DELETE FROM parent WHERE id = 5;使用
ON DELETE CASCADE或ON UPDATE CASCADE简化级联操作：CREATE TABLE child ( id INT PRIMARY KEY, parent_id INT, FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES parent(id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE ) ENGINE=InnoDB; -- 当删除 parent.id=5 时，所有 child.parent_id=5 的行会自动删除临时关闭外键检查（慎用），批量导入或批量清理时：
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- 执行大批量插入/删除操作 SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;- 关闭后可能会导致参照完整性破坏，需要保证在打开检查后数据依然合法，或手动校验。
2.6 NULL 与默认值误处理
错误示例：插入时忽略 NOT NULL 列
CREATE TABLE employees (
emp_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
dept_id INT NOT NULL,
salary DECIMAL(10,2) NOT NULL DEFAULT 0.00
) ENGINE=InnoDB;
-- 错误：未指定 name、dept_id，导致插入失败
INSERT INTO employees VALUES (NULL, NULL, NULL, NULL);
-- ERROR 1048 (23000): Column 'name' cannot be null- 原因：
name和dept_id都定义为NOT NULL，却尝试插入NULL。
错误示例：默认值误用
CREATE TABLE logs (
log_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
message VARCHAR(255) NOT NULL,
created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;
-- 如果希望插入当前时间，但显式插入了 NULL，导致插入失败
INSERT INTO logs (message, created_at) VALUES ('测试日志', NULL);
-- ERROR 1048 (23000): Column 'created_at' cannot be null修正方案
严格匹配 NOT NULL 列：
INSERT INTO employees (name, dept_id, salary) VALUES ('张三', 10, 5000.00);利用默认值：
-- 不指定 created_at，则自动使用 CURRENT_TIMESTAMP INSERT INTO logs (message) VALUES ('测试日志');根据需求允许 NULL 或设置默认值：
ALTER TABLE employees MODIFY dept_id INT NULL; -- 若允许 NULL，需明确业务含义
3. DQL 常见错误及解决方法
3.1 缺少 JOIN 条件导致笛卡尔积
错误示例：缺失 ON 条件
CREATE TABLE users (
user_id INT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
user_id INT,
total_amt DECIMAL(10,2)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO users VALUES (1, 'alice'), (2, 'bob');
INSERT INTO orders VALUES (10, 1, 100.00), (11, 2, 200.00);
-- 忘记指定 ON:user_id=users.user_id，导致笛卡尔积
SELECT u.user_id, u.username, o.order_id, o.total_amt
FROM users u, orders o;执行结果：
+---------+----------+----------+-----------+ | user_id | username | order_id | total_amt | +---------+----------+----------+-----------+ | 1 | alice | 10 | 100.00 | | 1 | alice | 11 | 200.00 | | 2 | bob | 10 | 100.00 | | 2 | bob | 11 | 200.00 | +---------+----------+----------+-----------+这显然不是我们想要的“每个订单对应其用户名”，而是 2×2 = 4 条“笛卡尔积”结果。
ASCII 图解：笛卡尔积
users: 2 行 × orders: 2 行 = 4 行结果 +------+ × +------+ | 1 | | 10 | | 2 | | 11 | +------+ +------+ 组合 → (1,10),(1,11),(2,10),(2,11)
修正方案
显式写 JOIN 并指定 ON 条件：
-- 正确：指定连接条件 SELECT u.user_id, u.username, o.order_id, o.total_amt FROM users u JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;结果：
+---------+----------+----------+-----------+ | user_id | username | order_id | total_amt | +---------+----------+----------+-----------+ | 1 | alice | 10 | 100.00 | | 2 | bob | 11 | 200.00 | +---------+----------+----------+-----------+使用 WHERE 语法指定连接条件（不推荐旧式写法，但可修复）：
SELECT u.user_id, u.username, o.order_id, o.total_amt FROM users u, orders o WHERE u.user_id = o.user_id;- 在复杂查询中注意所有 JOIN 都要有合适的 ON，避免多表之间的隐式 CROSS JOIN。
3.2 索引失效：在索引列上使用函数
错误示例：对索引列使用函数
CREATE TABLE users (
user_id INT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50),
created_at DATETIME,
INDEX idx_created_at (created_at)
) ENGINE=InnoDB;
-- 想查询 2023 年 10 月份注册的用户
SELECT * FROM users
WHERE YEAR(created_at) = 2023 AND MONTH(created_at) = 10;- 问题：虽然
created_at有索引，但因为在 WHERE 中对它做了YEAR()、MONTH()函数运算，MySQL 无法利用索引，只能全表扫描。
ASCII 图解：索引失效示意
-- idx_created_at 索引原理示意：
B+Tree 叶子节点：
[2023-09-30 23:59:59] → row1
[2023-10-01 00:00:00] → row2
[2023-10-15 12:34:56] → row3
[2023-11-01 00:00:00] → row4
-- 如果执行 WHERE YEAR(created_at)=2023，MySQL 必须对每行计算 YEAR(...)，无法直接使用索引范围修正方案
改为范围查询，让索引可用：
SELECT * FROM users WHERE created_at >= '2023-10-01 00:00:00' AND created_at < '2023-11-01 00:00:00';- 这样 MySQL 可以在索引
idx_created_at上直接定位范围并回表。
- 这样 MySQL 可以在索引
为表达式建虚拟列并索引（MySQL 5.7+ 支持）：
-- 创建一个虚拟列存储 YEAR(created_at) ALTER TABLE users ADD COLUMN created_year INT GENERATED ALWAYS AS (YEAR(created_at)) VIRTUAL, ADD INDEX idx_created_year (created_year); -- 然后可以直接查询 SELECT * FROM users WHERE created_year = 2023;- 但要额外存储或计算开销，需权衡是否值得。
3.3 GROUP BY 使用不当导致非预期结果
错误示例：非聚合列未在 GROUP BY
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
user_id INT,
total_amt DECIMAL(10,2),
order_date DATE,
INDEX idx_user_date(user_id, order_date)
) ENGINE=InnoDB;
-- 统计每个用户的订单数量与最后一次下单时间
SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt, order_date
FROM orders
GROUP BY user_id;- 问题：
order_date既不是聚合函数，也未出现在GROUP BY中。MySQL 在非严格模式下会执行，但order_date值不确定（随机取某一行的值），容易导致错误理解结果。
ASCII 图解：非确定性来源
orders:
+----------+---------+-----------+
| order_id | user_id | order_date|
+----------+---------+-----------+
| 10 | 1 | 2023-10-01|
| 11 | 1 | 2023-10-05|
+----------+---------+-----------+
-- 当 GROUP BY user_id 时：
用户 1 有两行，MySQL 给予 order_date 可能是 2023-10-01 或 2023-10-05，结果不确定。修正方案
使 order\_date 出现在 GROUP BY 或使用聚合：
-- 如果想要“最后一次下单时间”，需要 MAX(order_date) SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt, MAX(order_date) AS last_date FROM orders GROUP BY user_id;开启严格 SQL 模式，强制检查：
-- 在 my.cnf 或会话中开启ONLY_FULL_GROUP_BY SET sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,ONLY_FULL_GROUP_BY,NO_ZERO_IN_DATE,...'; -- 再执行上述错误示例会报错，提示“order_date”不是 GROUP BY 或聚合列
3.4 LIMIT 与 ORDER BY 搭配错误
错误示例：未指定 ORDER BY 的 LIMIT
CREATE TABLE messages (
msg_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id INT,
content VARCHAR(255),
created_at DATETIME,
INDEX idx_user_date(user_id, created_at)
) ENGINE=InnoDB;
-- 希望获取最近 5 条消息，但未加 ORDER BY：
SELECT * FROM messages WHERE user_id = 5 LIMIT 5;- 问题：
LIMIT 5并不保证“最近 5 条”，而是任意 5 条，因为没有排序条件。
修正方案
加上 ORDER BY created\_at DESC：
SELECT * FROM messages WHERE user_id = 5 ORDER BY created_at DESC LIMIT 5;- 这样才能确保结果按照时间倒序取前 5 条。
- 分页查询时，必须带 ORDER BY，否则下一页的数据顺序会不可预期。
3.5 子查询返回多行导致错误
错误示例：标量子查询返回多行
CREATE TABLE employees (
emp_id INT PRIMARY KEY,
dept_id INT,
salary DECIMAL(10,2)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO employees VALUES
(1, 10, 5000.00),
(2, 10, 6000.00),
(3, 20, 5500.00);
-- 错误：希望“获取部门 10 的薪资最高值”，但子查询返回多行
SELECT *
FROM employees
WHERE salary = (
SELECT salary
FROM employees
WHERE dept_id = 10
);
-- 如果部门 10 有多个人，并列最高，子查询仍然返回多行
-- 错误：
-- ERROR 1242 (21000): Subquery returns more than 1 row修正方案
将子查询改为聚合 或加 LIMIT：
-- 方法一：使用 MAX 聚合 SELECT * FROM employees WHERE salary = ( SELECT MAX(salary) FROM employees WHERE dept_id = 10 ); -- 方法二：加 LIMIT（不推荐，若并列最高会遗漏其他人） SELECT * FROM employees WHERE salary = ( SELECT salary FROM employees WHERE dept_id = 10 ORDER BY salary DESC LIMIT 1 );关联子查询改为 JOIN：
-- 用 JOIN 获得所有并列最高的员工 SELECT e.* FROM employees e JOIN ( SELECT dept_id, MAX(salary) AS max_sal FROM employees WHERE dept_id = 10 GROUP BY dept_id ) tmp ON e.dept_id = tmp.dept_id AND e.salary = tmp.max_sal;
3.6 数据类型不匹配导致无法查询
错误示例：字符与数字类型混用
CREATE TABLE products (
product_id INT PRIMARY KEY,
sku VARCHAR(20)
) ENGINE=InnoDB;
INSERT INTO products VALUES (1, '1001'), (2, '1002');
-- 错误：尝试用整数比较 SKU，导致类型转换或索引失效
SELECT * FROM products WHERE sku = 1001;
-- 可能返回结果，也可能因为严格模式下类型不匹配报错
-- 当 SKU 字段上有索引时，"sku = 1001" 会隐式转换成 "sku = '1001'" 才能匹配
-- 但若字符串前后有空格或不同字符集，匹配会失败。修正方案
保持类型一致：
SELECT * FROM products WHERE sku = '1001';对于数字比较，保证字段类型为数字：
ALTER TABLE products MODIFY sku INT; -- 这样直接用 sku = 1001 不会有类型隐式转换对于日期等类型，也要确保格式一致：
-- 错误：日期字符串格式不对 SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2023-10-5'; -- MySQL 对 '2023-10-5' 能隐式转换为 '2023-10-05'，但不建议依赖 -- 正确： SELECT * FROM orders WHERE order_date = '2023-10-05';
4. 小结
DML 常见错误
- 忘记 WHERE：导致全表更新/删除；可通过
sql_safe_updates或事务加审核来避免。 - 主键冲突：常触发
Duplicate entry；可以用ON DUPLICATE KEY UPDATE或先校验再插入。 - 类型/列数不匹配：要严格对应表结构；可用参数化接口自动校验。
- 事务与锁：死锁、高长事务会影响性能；需缩短事务、统一加锁顺序、捕获重试。
- 外键约束：插入/删除时必须满足父子表约束，可用
ON DELETE CASCADE简化，或临时关闭检查。 - NULL 与默认值：插入时要注意
NOT NULL列，合理设置默认值。
- 忘记 WHERE：导致全表更新/删除；可通过
DQL 常见错误
- 缺少 JOIN 条件：导致笛卡尔积；必须显式用
ON或WHERE指定连接条件。 - 索引失效：在索引列上使用函数（如
YEAR(col)）会迫使全表扫描；应改为范围查询或用虚拟列。 - GROUP BY 不当：非聚合列未出现在
GROUP BY中或未使用聚合函数；必须改写为MAX(x)、MIN(x)等。 - LIMIT 与 ORDER BY 搭配错误：若缺少
ORDER BY，LIMIT无法保证返回顺序，导致分页或排序结果不一致。 - 子查询返回多行：标量子查询若返回多行会报错，需要改为聚合或加
LIMIT，或改写为 JOIN。 - 数据类型不匹配：如用整数去匹配字符列、日期格式不正确等，导致索引失效或无法匹配。
- 缺少 JOIN 条件：导致笛卡尔积；必须显式用
通过本文的代码示例与ASCII 图解，你应能快速定位并修复 DML 与 DQL 中常见的各种错误场景。在实际开发中，编写语句前先做“干跑”（先用 SELECT 确认影响行数），审慎设计索引与数据类型，并在关键环节使用事务与安全模式，就能大幅减少误操作与性能隐患。