一、建立适当的索引
说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的'create index'，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作， 增加了大量的I/O。
是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样?
select * from emp where ename='研发部';
---测试案例命令如下 (最好以 select * from emp e,dept d where e.empno=123451 )
*添加主键
ALTER TABLE emp ADD PRIMARY KEY(empno);
*删除主键
alter table emp drop primary key;
二、索引的原理说明
没有索引为什么会慢?
使用索引为什么会快?
btree类型的索引，就是使用的二分查找法，肯定快啊，算法复杂度是log2N，也就是说16条数据查4次，32条数据查5次，64条数据查6次....依次类推
索引的代价
1、磁盘占用
2、对dml(update delete insert)语句的效率影响
btree 方式检索，算法复杂度： log2N 次数
三、哪些列上适合添加索引
1、较频繁的作为查询条件字段应该创建索引
select * from emp where empno = 1;
2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
select * from emp where sex = '男'
3、更新非常频繁的字段不适合创建索引
select * from emp where logincount = 1
4、不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引
四、索引的类型
- 主键索引，主键自动的为主索引 (类型Primary)
- 唯一索引 (UNIQUE)
- 普通索引 (INDEX)
- 全文索引 (FULLTEXT) [适用于MyISAM] ——》sphinx + 中文分词 coreseek [sphinx 的中文版 ]
- 综合使用=>复合索引
1、简述mysql四种索引的区别
lPRIMARY 索引 =》在主键上自动创建
lUNIQUE 索引=> 只要是UNiQUE 就是Unique索引.(只能在字段内容不重复的情况下，才能创建唯一索引)
lINDEX 索引=>就是普通索引
lFULLTEXT => 只在MYISAM 存储引擎支持, 目的是全文索引，在内容系统中用的多， 在全英文网站用多(英文词独立). 中文数据不常用，意义不大，国内全文索引通常使用 sphinx来完成,全文索引只能在 char varchar text字段创建.
2、全文索引案例
1.创建表
create table news(id int , title varchar(32),con varchar(1024)) engine=MyISAM;
2.建立全文索引
create fulltext index ful_inx on news (con);
3.插入数据
这里要注意，对于常见的英文 fulltext 不会匹配，而且插入的语句本身是正确的.
'but it often happens that they are not above supporting themselves by dishonest means.which should be more disreputable.Cultivate poverty like a garden herb'
4.看看匹配度
mysql> select match(con) against('poverty') from news;
+-------------------------------+
| match(con) against('poverty') |
+-------------------------------+
| 0 |
| 0 |
| 0 |
| 0.9853024482727051 |
+-------------------------------+
0表示没有匹配到，或者你的词是停止词，是不会建立索引的.
使用全文索引,不能使用like语句，这样就不会使用到全文索引了.
复合索引
create index 索引名 on 表名(列1，列2);
五、索引的使用
1、建立索引
create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);
alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...)
添加主键(索引) ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名,..); 联合主键
2、删除索引
DROP INDEX index_name ON tbl_name;
alter table table_name drop index index_name;
删除主键(索引)比较特别: alter table t_b drop primary key;
查询索引(均可)
show index(es) from table_name;
show keys from table_name;
desc table_Name;
修改索引，我们一般是先删除在重新创建.
查询要使用索引最重要的条件是查询条件中需要使用索引。
3、下列几种情况下有可能使用到索引
1，对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
2，对于使用like的查询，查询如果是 '%aaa' 不会使用到索引， 'aaa%'
会使用到索引。
4、下列的表将不使用索引
1，如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用。
2，对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。
3，like查询是以%开头
4，如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引。(添加时,字符串必须'')
5，如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。
测试案例(就在前面的dept表上做演示.)
CREATE TABLE dept(
deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "",
loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT ""
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;
--放入数据，前面应该已经添加了，如果没有则需要重新添加
--测试开始.
添加一个主键索引
alter table dept add primary key (deptno)
--测试语句
explain select * from dept where deptno=1;
结果是:
mysql> explain select * from dept where deptno=1;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: dept
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 3
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec)
--创建多列索引
alter table dept add index myind (dname,loc);
--证明对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用
explain select * from dept where dname='研发部'; 会显示使用到了索引myind
explain select * from dept where loc='MsBDpMRX'; 不会显示使用到了索引myind
--对于使用like的查询
explain select * from dept where dname like '%研发部'; 不会显示使用到了索引myind
explain select * from dept where dname like '研发部%'; 会显示使用到了索引myind
--如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用
--为了演示，我们把复合索引删除，然后只在dname上加入索引.
alter table dept drop index myind
alter table dept add index myind (dname)
explain select * from dept where dname='研发部' or loc='aa';-- 就不会使用到dname列上的
--如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引
select * from dept from dname=1234; //不会使用到索引
select * from dept from dname='1234'; //会使用到索引
查看索引的使用情况
show status like 'Handler_read%';
大家可以注意：
handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。
handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效。
* 这时我们会看到handler_read_rnd_next值很高，为什么,这是因为我们前面没有加索引的时候，做过多次查询的原因.
六、常用SQL优化
大批量插入数据(MySql管理员) 了解
对于MyISAM：
alter table table_name disable keys;
loading data//insert语句;
alter table table_name enable keys;
对于Innodb：
1，将要导入的数据按照主键排序
2，set
unique_checks=0,关闭唯一性校验。
3，set
autocommit=0,关闭自动提交。
优化group by 语句
默认情况，MySQL对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by null禁止排序
有些情况下，可以使用连接来替代子查询。
因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表。
如果想要在含有or的查询语句中利用索引，则or之间的每个条件列都必须用到索引，如果没有索引，则应该考虑增加索引
select * from 表名 where 条件1='' or 条件2='tt'
explaine select * from dept group by dname; =>这时显示 extra: using filesort 说明会进行排序
explaine select * from dept group by dname order by null =>这时不含有显示 extra: using filesort 说明不会进行排序
***有些情况下，可以使用连接来替代子查询。因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表。
explain select * from emp , dept where emp.deptno=dept.deptno;
和下面比较就可以说明问题!!
explain select * from emp left join dept on emp.deptno=dept.deptno;
七、选择合适的存储引擎
- InnoDB：提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM，写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间。
- Memory：数据存在内存中，服务重启时，数据丢失
- MyISAM： 在插入数据时，默认放在最后. ,删除数据后，空间不回收.(不支持事务和外键)。如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。
InnoDB 支持事务和外键
对应我们程序员说，常用的存储引擎主要是 myisam / innodb / memory,heap 表
如果选用小原则:
1.如果追求速度，不在乎数据是否一直把保存，也不考虑事务，请选择 memory 比如存放用户在线状态.
2.如果表的数据要持久保存，应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。选用MyISAM
3.如果需要数据持久保存，并提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全,请选用Innodb
八、选择合适的数据类型
在精度要求高的应用中，建议使用定点数来存储数值，以保证结果的准确性。deciaml 不要用float
对于存储引擎是MyISAM的数据库,如果经常做删除和修改记录的操作，要定时执行optimize table table_name;功能对表进行碎片整理。
日期类型要根据实际需要选择能够满足应用的最小存储的早期类型
create table bbs(id int ,con varchar(1024) , pub_time int);
date('Ymd',时间-3*24*60*60); 2038年-1-19
对于使用浮点数和定点数的案例说明
create table temp1( t1 float(10,2), t2 decimal(10,2));
insert into temp1 values(1000000.32,1000000,32); 发现 t1 成了 1000000.31 所以有问题.
对于optimize table 表名 演示
create table temp2( id int) engine=MyISAM;
insert into temp2 values(1); insert into temp2 values(2); insert into temp2 values(3);
insert into temp2 select * from temp2;--复制
delete from temp2 where id=1; 发现 该表对于的数据文件没有变小
定期执行 optimize table temp2 发现表大小变化，碎片整理完毕
&&对于InnoDB它的数据会存在data/ibdata1目录下，在data/数据库/只有一个 *.frm表结构文件.