优先考虑逻辑删除：需数据可恢复、关联完整性、强审计合规；物理删除适用于GDPR被遗忘权、无价值临时数据、冷数据清理；须全局过滤、备份确认、灵活字段设计。
选逻辑删除还是物理删除，关键看业务对数据可恢复性、合规性、性能和存储的综合要求。没有绝对优劣，只有是否匹配场景。
优先考虑逻辑删除的典型情况
当系统需要保障数据不丢失、支持操作回滚或满足审计追踪时，逻辑删除几乎是标配。
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用户可自主恢复数据：比如后台管理系统的“回收站”功能，本质就是靠
is_deleted=1或delete_time IS NOT NULL实现的，恢复只需一次UPDATE。 -
关联数据必须保留完整性：例如订单已发货，但用户账号被“删”，若物理删除该用户，所有订单的
user_id就变成悬空外键，查起来容易出错；逻辑删除则维持关系链完整。 -
金融、医疗、政务等强审计场景：法规常要求“操作留痕”，删除动作本身也要被记录——逻辑删除天然带时间戳（如
delete_time），比事后翻日志更直接可靠。
适合用物理删除的明确信号
不是“能删就删”，而是有充分理由且风险可控时才走这一步。
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明确违反隐私法规必须彻底清除：用户行使GDPR“被遗忘权”，或国内《个人信息保护法》要求删除原始数据时，仅标记无效，必须执行
DELETE并确认底层空间释放（必要时配合OPTIMIZE TABLE）。 - 临时/中间数据无业务价值：比如定时生成的日志缓存表、ETL过程中的临时结果集，生命周期短、无追溯需求，物理删除既省空间又免去查询过滤负担。
- 数据量极大且长期无人访问：归档多年的老订单明细，已转入冷备库，线上库中继续保留只会拖慢查询、增加索引维护成本，此时可评估后物理清理。
技术细节上容易踩坑的点
无论选哪种，实现不到位都会埋雷。
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逻辑删除必须全局过滤：所有
SELECT都要加WHERE is_deleted = 0（或等效条件），漏一处就可能把“已删”数据暴露给前端或下游服务。建议封装成视图或统一DAO层拦截。 -
物理删除前务必确认备份与权限：生产环境执行
DELETE前，应检查是否有最近可用备份、是否开启binlog、操作账号是否受限（如禁止无WHERE的DELETE）。 -
字段设计影响扩展性：用
delete_time DATETIME NULL比is_deleted TINYINT更灵活——既能判断是否删除，又能知道删于何时，还方便后续做自动归档策略（如“删除超90天自动物理清理”）。
实际项目里，混合使用很常见：核心主表用逻辑删除保安全，附属日志表用物理删除控成本。取舍不在命令本身，而在你愿为数据承担什么责任、接受什么代价。
