应使用deleted_at时间戳字段（timestamp或datetime类型），默认为null；null表示未删除，非null表示已软删除，避免用is_deleted布尔字段以防语义模糊和非法赋值。
软删除字段该用什么类型和默认值
直接加 is_deleted 布尔字段最常见，但容易踩坑：PostgreSQL 的 boolean 默认不支持 NULL，而刚插入的记录理应是“未删除”状态；MySQL 的 TINYINT(1) 虽常被当布尔用，但语义模糊，且 ORM 映射易出错。更稳妥的是用 deleted_at 时间戳字段（TIMESTAMP 或 DATETIME），默认为 NULL，非空即表示已软删除。
这样做的好处是：能记录删除时间、支持按时间范围查询回收记录、与 Laravel/Ecto/Django 等主流框架的软删除约定一致，也方便后续做自动归档策略。
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deleted_at必须允许 NULL，建表时显式写deleted_at TIMESTAMP NULL DEFAULT NULL - 避免用
is_deleted TINYINT—— 它在 MySQL 8.0+ 中虽支持BOOLEAN别名，但底层仍是整数，容易被误赋值为 2、-1 等非法值 - 如果业务明确只要“删/没删”二态，且不用查删除时间，可用
is_deleted BOOLEAN DEFAULT FALSE，但需在所有 INSERT 语句中显式指定该字段，或设触发器兜底
WHERE 条件里怎么安全过滤已删除数据
每次查询主表时漏掉 deleted_at IS NULL 就会把软删除数据查出来，这是线上事故高发点。不能靠开发自觉加条件，得从机制上约束。
推荐做法是封装视图或使用数据库行级安全策略（RLS）—— PostgreSQL 10+ 支持 CREATE POLICY 自动拦截对已删除行的 SELECT/UPDATE/INSERT；MySQL 8.0+ 可用 CHECK CONSTRAINT 配合生成列模拟，但不如 RLS 直接。若暂无法升级或用 RLS，至少要把常用查询封装成视图：
CREATE VIEW user_active AS SELECT id, name, email, created_at FROM users WHERE deleted_at IS NULL;
- 绝不依赖应用层拼 SQL 时手动加
AND deleted_at IS NULL—— 某次忘记加，敏感数据就暴露了 - ORM 如 Django 的
QuerySet或 SQLAlchemy 的default_filter可设全局软删除钩子，但需确认团队所有开发者都启用且没绕过 - 对历史遗留表加软删除时，先跑一遍
UPDATE users SET deleted_at = NOW() WHERE id IN (SELECT id FROM users_to_archive)，再验证视图结果是否符合预期
UPDATE 和 DELETE 语句怎么改写才不破坏软删除语义
原有 DELETE FROM users WHERE id = 123 必须转为 UPDATE users SET deleted_at = NOW() WHERE id = 123 AND deleted_at IS NULL。关键在末尾的 AND deleted_at IS NULL —— 防止重复软删除覆盖原时间，也避免误更新已删记录。
同理，带条件的 UPDATE（比如重置密码）也得加这个守卫，否则可能意外“复活”已删除用户：
UPDATE users SET password_hash = 'xxx', updated_at = NOW() WHERE id = 123 AND deleted_at IS NULL;
- 所有写操作（
UPDATE/DELETE）必须检查deleted_at IS NULL，否则逻辑一致性崩塌 - 不要用
REPLACE INTO或INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE替代软删除 —— 它们会绕过deleted_at字段逻辑，造成数据状态错乱 - 外键关联表（如
user_profiles）也要同步加deleted_at，并用触发器或应用层保证主表软删除时，关联数据也一并标记，否则出现“已删用户仍有活跃档案”
索引和性能要注意哪些隐性开销
加了 deleted_at 后，原本高效的 WHERE id = ? 查询可能变慢 —— 因为优化器发现大量数据已删除，索引选择率下降，尤其当软删除比例超过 20% 时，全表扫描概率上升。
解决方法不是不加索引，而是建组合索引覆盖高频查询路径。例如用户登录查 email，就得建 (email, deleted_at) 索引，让 WHERE email = ? AND deleted_at IS NULL 走索引查找。
- 单列
deleted_at索引意义不大 —— 值分布极度倾斜（绝大多数是 NULL），B-tree 效率低 - 对含
deleted_at IS NULL的查询，优先建(filter_col, deleted_at)组合索引，而非单独为deleted_at建索引 - 定期执行
VACUUM（PostgreSQL）或OPTIMIZE TABLE（MySQL）清理 MVCC 死元组，否则软删除数据堆积会拖慢整个表的读写
deleted_at 语义 —— 这些地方最容易漏掉过滤条件，且长期无人维护。上线前务必抓取慢查询日志，重点看有没有没带 deleted_at IS NULL 的 SELECT 出现在生产环境。
