create table student (

`id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,

`username` VARCHAR(255),

`score` INT,

PRIMARY KEY(`id`), KEY(`username`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

select id, username from t1 where username = ‘小明‘
select username from t1 where username = ‘小明‘

select username, score from t1 where username = ‘小明‘

select col1, col2 from t1 where col1 = ‘213‘;

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,concat(‘egon‘,i),‘male‘,concat(‘egon‘,i,‘@oldboy‘));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

#5、修改删除索引
1、在创建表后创建索引
    create index name on s1(name); #添加普通索引
    create unique username on s1(username);添加唯一索引
    alter table s1 add primary key(id); #添加住建索引，也就是给id字段增加一个主键约束
    create index idandname on s1(id,name); #添加普通联合索引
2.删除索引
    drop index id on s1;
    drop index name on s1; #删除普通索引
    drop index age on s1; #删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique来删，直接就可以删了
    alter table s1 drop primary key; #删除主键(因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删)

select * from s1 where id=123;
该sql命中了索引，但未覆盖索引。
利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置，或者说再数据表中的位置。
但是我们select的字段为*，除了id以外还需要其他字段，这就意味着，我们通过索引结构取到id还不够，
还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值，这是需要时间的，很明显，如果我们只select id，
就减去了这份苦恼，如下
select id from s1 where id=123;
这条就是覆盖索引了，命中索引，且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址，速度很快

#1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name=‘egon‘; #可以
select * from s1 where name=‘egon‘ and email=‘asdf‘; #可以
select * from s1 where email=‘alex@oldboy.com‘; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，
比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，
d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

#2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器
会帮你优化成索引可以识别的形式

#3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，
表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、
性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，
这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

#4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’
就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，
但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。
所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
#5.其他

• 索引字段尽量使用数字型（简单的数据类型）
• 尽量不要让字段的默认值为NULL
• 使用组合索引代替多个列索引
• 使用唯一索引，考虑某列中值的分布。索引的列的基数越大，索引的效果越好。　例如，存放出生日期的列具有不同值，很容易区分各行。而用来记录性别的列，只含有“ M” 和“F”，则对此列进行索引没有多大用处，因为不管搜索哪个值，都会得出大约一半的行。
• • 如果对大的文本进行搜索，使用全文索引而不要用使用 like ‘%…%’
  • like语句不要以通配符开头

  对于LIKE：在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。like操作一般在全文索引中会用到（InnoDB数据表不支持全文索引）。

  例如下句会使用索引：

  SELECT * FROM mytable WHERE username like‘admin%‘

  而下句就不会使用：

  SELECT * FROM mytable WHEREt Name like‘%admin‘

• 不要在列上进行运算
• 尽量不要使用NOT IN、<>、!= 
• 任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用