看了这篇MySQL，开发功力又升级！

大家好，我是小菜，一个巴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白嫖则刚！
死鬼~看完记得给我来个三连哦！

本文首要介绍 Mysql开发和面试中所必知的
本文较长，分为上下篇（可收藏，勿吃尘）
如有需求，能够参考
如有协助，不忘 点赞 ❥

一、Myb d s x ^ o v oSQL架构

1）MySQL简介

MySQL是一个联系型数据库办v 7 p I O E @ u理体系，由瑞) 6 &典MYSc K g 2 RQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。
MySQL 是一y m ^ B f种相关数据库办理体系，将数据保存在不同的表中，而不是将一切数据放在一个大库房中，这样就增加了速度并进步了灵活性。
Mysql是开源的，是能够定制的，采用了GPL协议，你能够修正源码来开发自己的@ $ # Y f 8 & p 4MySQL` , m体系。
MySQL支撑大型的数据库。能够处理具有上千万条记载的大型数据库。MySQL能够答应于多个体系上，而且支撑多种语言。这些5 p T & h编程语言包括C、C++、Pythonp R W ) c、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
MySQL支撑大型数据库，支撑5000条记载的数据库房，32位体系表文件最大可支撑4GB，64位体系支撑最大的表文件为8d B 7 |TB。

2） ( oMySQL配置文件

• binlog(二进制日志)
  用于主从复制及备份康复：binlog中寄存了一切操作记载，可用于康复。相 d ~ V } M L当于Redis中的AOF，my.ini中binlog配置（默许是封闭的）如何开启：

[mysqld]
log-bin=mysql-bin
binlog-format=B ] X $ D ^ jrow

• Error log(错误日志? B c A ~ )
  默许是封闭的，通常用于记载数据库服务端发动、重启、主从复制时，记载错误，将日志概况保留在文件中，便利DBA、运维开发人员阅读。如何开启：

[mysqld]
log-error=/M y `data/mysql_error.log

• 慢查询日志log
  默许是封闭的。记载查询的sql句子，假如开启会减低mysql的全体功能，由于记I _ & G + % % k N载日志也是需求耗费体A y p X C系资源的。如何开启：

[mysqld]
slow_query_log=ON
slo3 T j . ` Cw_query_log_file=/usr/local/mysql/data/slow.log//linux
long_queK g O O i 3 ` L Gry_time=1

• 数据t V $文件
  windows：
  ..mysql-8.0.19-winx64data目录下存储数据库文件
  li T ^ V A m v *inux：
  默许途径/vary 8 c ;/lib/mysql（可在配置文件中更改/usr/share/mysql/下的my! F b Q 7-huge.cnf）每个目录代表一个同名的库。
  Myisam寄存方法：
• frm文件（framework）：寄存表结构
• myd文件（data）：寄存表数据
• myi文件（index）：寄存表索引
  innodb寄存方法：
• ibdata1：In^ + H mnodb引擎将一切表的数据都寄存在这里面/usr/share/mysql/ibdata1而frm文件寄存在库同名的包下
• frm文件R q ` R 8 2 J：寄存表结构
• 配置方法
  • windows? z w 5 s：my.ini 配置文件
  • linux：my.cnf 配置文件

3）MySQL的用户与权限办理

• MysSQL用户办理
  • 创立用户
    create user cbuc identified by ‘1234v X c 9 h 856′
  • 关于 user 表V & k a ~ 5 v T Z
    select host,user,sY : @ / I ] @ )elect_priv,insert_priv,dr2 B E n M ? g Qop_pw w F h s $riv from mysql.user;

    

    host： 表明衔接类型
    user：表明用户名
    selecN q ( 2 , /t_priv，insert_priv，drop_priv等：该用户所具有的权限P V f V t 4

  • 设置暗码
    — 修正当时用户的暗码
    set password = password(‘123456’)
    — 修正某个用户的暗码
    update mH ( 0 @ysql.uR 4 q w # } &ser set password = password(‘123456’) where user = ‘cbuc’
  • 修正用户
    — 修正用户名：
    update mysql.user set user = ‘cbuc’ wh: * M [ ,ere user=’c1′;
    — 一切经过user表修正后有必要用该指令才干生效
    flush privileges;
  • 删去用户
    — 不要经过delete from user t1 where t1.user=’cbuc’进行删去，体系会! } 4 ` X 6 3 Q有残留信息保留
    drop user cbuc;
• 权限办理
  • 授予权限：
    — 假如发现z V X G b ` ; u a没有该用户8 ! e 8 O，则会直接创立一个用户
    grant 权限1，权限2,…,权限n on 数据库名.表名 to 用户名@用户地址 identified by ‘暗码’
    — 给cbuc用户赋予对表增修改查的权限
    grant select,insert,delete,update oI g n db_crm.* to cbuc@localhost;
  • 收回权限：
    — 假如已赋全库的表，就收回全库全表的一切权限– ` l d 9
    revoke 权限1，权限2,…,权限n on 数据库名.表名 from 用户名@用户地址
    revoke all privileges} . ] on mysql.* from cbuc@loca9 P *lhost
  • 收回权限：
    — 检查当时用户权限
    show grants;
    — 检查某用户的全局权L i . {限
    select * from mj a W Q { q 2ysql.usej ] @ or;
    — 检查某用户的某库的权限
    select * from mysql.db;
    — 检查某用户的某个表的权限
    select * from mysql.tables_priv;

4）MySQL其他配置

• 大H | j Q小写问题

windows体系默许是大小写不灵敏，可是linux体系是大小写灵敏的。

• 0（默许）： 大小写灵敏
• 1： 大小写不灵敏。创立的表，数据库都是以b y E小写方法寄存在磁盘中，关于sql句子都是转化为小写对表的) Y v ADB进行查找。
• 2： 创立的表和DB依据句子上格局寄存，但凡查找都是转化为小写进行

SHOWVARIABLESLIKE'%lower_case_table_names%';

设Y | T 8置：

setlower_case_table_name1 R B j ,s=1;#此变量是只读权限，需求在配置文件中修正! : h b

1. 在my.inni / my.cnf中增加j z g ;

[mysqldg ` j _ l m]
lower_case_tableK I t 6 ` 5 x ]_names=1

2. 重启服务器（重启前要将原来的数据库和表转化为小写，不然更改后将找不到数据库名）

• sql_mode

sql_mode 是a a u m w N ) o个很容易被忽视的变量，默许值是空值，在这种设置下是能够答应一些不合法操作g Q y % b X {的， 比方答应一些不合法数据的刺进。在生产环境有必要将这个值设置为严格形式，所以开发、测验环境的数据库也必需求设置，这样在开发( H – i | q % E测验阶段就能够发现问题。

常用设置：

[mysqld]
sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION"

5）MySQL存储引擎

• 检查引擎

showengines;

能够看出默许的存储引擎是InooDB

• 各引x y / G 6 F擎简介

  • InnoDB存储引擎：
    InnoDB是MySQL默许的业务型引擎，它被规划用来处理许多的短期（short-lived）业务。除非有非常特别的原因需求运用其他的存储引擎，不然应该优先考虑InnoDB引擎。具有行级锁，外键，业务等优势，$ : W ` D 1合适高并发状况。
  • MyISAM存储引擎：
    MyISAM供给了许多的特性，包括全文索引、紧缩、空间函数（GIS）等，但MyISAM不J W = # :支撑业务和行级锁（MyISAM改表时会将整个表} 3 c l g ] 0 | V全锁住），缺陷：溃散后无法| F | Z b m .安全康复。
  • Archive引擎：
    rchive存储引擎只支撑 iz p vnsert 和 select操作，在MySQL9 R } !5m ` L ~ A P f 3.1之前不支撑索引。Archive表合适日志和数据采集类引证。合适低拜访量大数据等状况。
  • Blackhole引擎
    Blackhole引擎没事实现任何存储机制，它会丢掉一切刺进的数据，不任何保存。但服务器会记载Blackhole表的日志，所以能够用于复制数据到备库，或许简单地记载到日志。但这种运用方法会碰到许多问题，因而并@ 3 p | . e z不k z $ q h @ + ;推荐。
  • CSV引擎
    CSV引擎能够将普通的CSV文件作为MySQL6 H的表来处理，但不支撑索引。能E H ~够作为一种数据交换的机制，非常有用。存储的数据直接能够在操作体系里，用文本编辑器，或许excelW % / l B n |读取。
  • Memory引擎
    假如需求快速地拜访数据，而且这些数据不会被修正，重启后丢失也没有联系的话，那么运用Memory表对错常有用的。MemoW } n Rry表至少比MyISAM表要快一个数量级。
  • FederateC 7 ` _ n ^ ! 8 Xd引擎
    Fe! , v y V p ~derated引擎是拜访其他MySQ{ : @ 3 6 Q T 9L服务器的一个署理，尽管该引擎看起来供给了一种很好的跨服务器的灵活性，但也常常带来问题，因而默许是禁用的。

• MyISAM和InnoDB比较

  

  InnoDB主键为聚簇索引，根据聚簇索引的增修改查功率非常高
  聚簇索引： 实践存储的循序结构与数据存储的物理组织是共同的
  非聚簇索引： 记载的物理次序与逻辑次序没有必然的联系，与数据的存储物理结构没+ 3 Z T b )有联X k $ 3 s g O系

二、索引优化剖析s p w ; I s

1）功能下降/SQL履行时刻长

• 查询数据过多
  能= @ o e B X拆则拆，条件过滤尽量少
• 过多JOIN
  JOIN原理：用A表的每一条数据扫描B表的一切数据，所以尽量先过滤再相关
• 没有运用K ) z _ v X 6到索引
  索引针对列建索引，但并不或许每一列都建索引
  索引并非越多越好。当数据更新1 ) A 1了，索引会进行调整，也会很耗费功能。
  而且MySQL并不会h 5 Q J把一切索引都用上，只会依据其算法挑一个索引证。所以建的准很重要
• 服务器调优及各Q H 4 k b个参数设置（缓冲、线程数）

2）JOINh O A % b T U查询

• SQL履行次序

  人工读取次序：

  SELECT(DISTINCT)
  <seleh H B f ! & vct_list>
  FROM
  <left_table><j. l C o { % G R 8oG e L 9 y * T :in_type>u ~ n;
  JOIN&F t h , C _ mlt;right_tableK !  c />ON<join_condition>
  WHERE
  <where_condition&g| ( e e U j g # St;
  GROUP_ s 9 PBY
  <group_by_list>
  HAVING
  <having_condition>
  ORDERBY
  <order_by_condition>
  LIMIT<limit_number>
  

  引擎履行次序：

  FROM<left_table>
  ON<join_condition&g|  E 3t;
  <jB 4 H : }oin_type! k 4 C b ->S W ? b T;JOIN<right_table>
  WHERE<where_conditiI v & M  | * + 4on>
  GROUPBY<group_by_list>
  HAVING<having_condition>
  SELECT
  (DISTINCT)&| u  * d Tlt;select_list>
  ORDE) Y Y .  5RBY<order_by_condition>
  LIMIT<limit_number>
  

总结：

• 共有/独有
  有两个表，职工表Employee和部分表Dept，职工表里面有Dept字段与部分表的主键ID相5 S g g U对应。
  共有：满意employee.deptId = dept.id 的数据 称为两表共有
  独有：employee.deW u , 3 *ptId <> dept.id 的数据 称为职工表独有
• 七种JOIN
  有两个表，! : Y ht1 表是职工表 emp，t1 表是部分表 dept

1、 t1 表和 tX o v 2 1 Z N A2 表共有 (in] . J Zner join)

select*fromempt1innerjoindep$ 3 7 2tt2onX O { + Dt1.der & e L d v p 0ptId=t2.id

2、t1 表和 t2 表共有 + t1 表独有 (left join)

seleE & 6ct*fromempt1lep e L + Kftjoindeptt2ont1.deptId=t2.id

3、t1 表和 t2 表共有 + t2表独有（right jR S V ~oin）

select*fromempt1rightjoindeptt2ont1.deptId=t2.id

4、 t1 表的独有（left join…where t2.id is nullY 7 x w H k）

select*fromempt1leftjoindeptt2ont1.deptId=t2.idwheret2.idisnull

5.t2 表的独有（right join…where t1.id is null）

6. t1 表和 – j 6 M d L t2 表全有（union）

MySQL中不支撑FULL JOIN
UNION： 可去除重复数据
UNION ALL： 不去= b P } T 7 & 除重复数据

select*fromempt1leftjoindeptt2ont1s z v x j I +.deptId=t2.id
union
select*fromempt9 O ~ } ^ : I h }1rightjoindeptt2ont1* = A W X.deptid=t2.id

7、 t1 表的独有 + t2 表的独有（union）

select*fromempt1leftjoindeptt2ont1.deptId=t2.idwheret2.idisnull
UNION
select*fromempt1rightjoindeptt2ont1.deptId=t2.id
wheret1.deptIdisnull

3）索引[ f | ! L简介

MySQL官方对索引的界说为：索引（x – .Index）是协助MySQL高效获取数据的数据结构。能够得到索引的实质, f j 7 = k：索引是数据结构。 意图在于进步查询功F d l率，能够类比字典。

• 简单理解为 “排好序的快速查找数据结构” ：
  在数据之外q B h S E @ x t，数据库体系还保护着满意特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方法引证（指向）数据。

  

  左面是数据表，一共有两列七条数据，最左面是数据记载的物理地址，为a b . c + : i F +了加速Col2 的查找，能够保护一个右边所示的二叉查找树，每个节点别离包括索引值和一个指向对应数据记载物理地& q t e Z 5址的指针，这样就能够运用二叉查找在必定的复杂度内获取到相– P Y应数据，然后快速的检索出符合条件的记载。
  二叉树： 二叉树很或许会发作两边不平衡的状况。
  B-Tree： 会主动依据两边的状况主动调理，使两端无限趋近于平衡状况，能够使功能最稳定。可是刺进/修正操作过多时，B-TREE会不断调整平衡，耗费功能。

• 一般来说索引本身也很大，不或许悉数存储在内存中，因Q 4 j A k ; 4 z 9而索引往往以索引文件的方法存储在磁盘上。

• 我们平常所说的索引，假如没有特别指明，都是指B树 （多路查找树，并不必定是二叉的）结构组织的索引。其间集合索引，次要索引，掩盖索引，P t u @ u c 8 8复合索引，前缀索引，仅有索引默许都是运用B+树这种类型的索引之外，S | i @还有哈希索引（hash index）等。

• 索+ 4 N r W引优势

  • 相似图书馆简历书目索引，进步数据检索的功率，5 } 8 M u 0 ? U ,下降数据库的f ; C o Y BIO本钱。
  • 经过索引列对数k | & q u 0 3 3据进行排序，下降数据排序的本钱，下降了CPU的耗费。

• 索引下风

  • 实践上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记载，所以索引列也是要占用空间的。
  • 尽管索引大大进步了查询速度，一同却会下降更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、和DELETE，由于更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新增加了索引列的字段，都会调整由于更新所带来的键值改动后的索引信息。
  • 索引仅仅进步功率的一个要素，假如你的MySQL有许多的表，就需求花时刻研究树立最优异的索引，或优化查询句子

• 索引结构

  • BTree索引：
    实在数据存在于叶子节点，即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99.
    非叶子节点不存储实在的数据，只存储指引查找方向的数据项，如17、35并不实在存在于数据表中。

    

    【查找过程】
    假如要查找数据29，那么首要会把磁盘块1有磁盘加载到内存，此时发作一次IO，在内存中用二分查找确认29在17和35之间，确认磁盘块1的P2指针，内存时刻由于非常短（比较磁盘的j j e f G $ V dIO）能够忽略不计，经过磁盘块1的的P2指针的磁盘的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发作第2次IO，29在26和30之间，确认磁盘块3的P2指针，经过指针加载磁盘块8到内存，发作第三次IO，一同内存中做二分查找到29，完毕查询，总计三次IO

  • B+Tree索引：

    

    B+Tree 第二级的数据并不能直接取出来，只作索引运用。在内存有限的状况下，查询功率高于BTree
    BTree第二级能够直接取出来，树形结构比较重，在内存无限大到时分有优势。

  【B+TreeU 8 F { E 6 @ 5 和 BTree- Q 7 Q 的差异】
  1） 内存有限的状况S h F *下，B+Tree永远比BTree好，无限内存则反之
  2） B树的关键字和记载是放在一同的! S 5 $ D 7 : I &，叶子节点能够看9 n D 4 ^ e ` x做外部节点，不包括任何信息；B+树叶子节点中国你只需关键字和指向下一] – j 4 ; d个节点的索引，记载只放在叶子节点中。（一次查询或许进行两次I/O操作）
  3） 在B树中，越挨近根节点的记载查找时刻越快，只需找到关键字即可确认记载存在；而B+树每个记载的查找时刻基本是相同的，都需求从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点h t O I M ? r S中还要在比较关键字。从这个角度看B树的功能好像会比B+树好，而在实践运用中却是B+树的功能要好些。由于B+树I Z g c ; t的– ] ]非叶子节点不寄存实践N 4 _ 0 r U ( A的数据，这样每个节点可包容的元素个数比B数多，树高比B树m k , j g 8 !小，这样带来的好处是削减磁盘拜访次数。尽管B+树找到一个记载所需的比较次数比B树多可是一次磁盘拜访时刻相当于成百上千次内存比较时刻，因而实践中B+树的功能或许还会好写，而且B+树的叶子节点运用指针衔接在一同，便利次序遍历（例如检查一个目录下的一切文? Y I – n e C 1 p件，一个表中的一切记载等）
  4） B+树的磁盘读{ H m E K a $ f g写代价更低，相对来说IO读写次数也就下降了。
  5） B+树的查询功率更加稳定。由于非终结点并不是指向文件内容的节点，而仅仅叶子节点中关键字的索引。所以任何关键字的查找有必要走一9 @ A Q条从根节点到叶子节点的路。所以关键字查询的途径长度相同，导致每一个数据的查询功率相当。

  • 聚簇索引

    

    好u ) w ( N A h处：
    依照聚簇索引排序次序，查询显现必定规模数据的时分，由于数据都是严密相连，数据库不必从多个数据块中提取数L f R , L E | h据，所以节省了许多的IO操作。
    限制：

    • 关于MySQL数据库目: E i B I u s前只需InnoDB数据引擎支撑聚簇索m U I引，而MyISAME u ^ # 7并不支撑聚簇索引。
    • 由于数据物理存储排序方法只能有一种，所以每个MySQL的表只能有一个聚簇索引。一般状况u r X b v f v下便是该表的: 5主键。

  • full-text全文索引

    全文索引（也称全文检索）是目前查找引擎运用的一种关键技能。它能够运用分词技能等多种算法智能剖析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后依照必定的算法规矩智能地筛选出我们想要的查找成果。

    • 查询：

    #传统LIKE查询
    select*fromblinkt1wheret1.contentlike'%菜%'
    
    #全文检索
    select*fU : K J ( ] uromblinkt1whereMATCH(title,content)AGAINST('菜')
    

    • 限制： MySQL5.6.4之前只用MyISAM 支q Z R z撑，5.6.4以后 InnoDB才支撑，可是官方版不支撑中文分词，需求第三方分词插件v / / ! K ; V。

  • Hash索引

    • Hash 索引只需Memory，NDB两种引擎支撑，Memory引擎默许支撑。
    • Hash索引，假如E S ~ , H h A多个Hash值相同，呈现哈希磕碰，那么索引以链表的方法存 x Q ( U储。
    • NoSql采用| 6 d K ^ `此索引结构。

  • RTree索引
    R-Tree在MySQL很少运用，仅支撑geometry 数据结构# D 2 a a c，支撑该类型的存储引擎只需MyISAM、bdb、InnoDH Y . 3 ( P . i /B、ndb、archive几种。Y { 9 u 4 w 9相关于B-Tree，R-Treex K {的优势在于查v p @ T M R 8 ; $找。

• 索引分类

  • 主键索引
    设定为主键后数据库会主动简历索引，Inno, n 6 rDB采用聚? L 3 { f y f W h簇索引
    语法：

  #随表一同创立
  CREATETABLEemp(
  #运用AUTO_INCREMENT关键字的列必需求有索引
  IDint(10)UNSIGNEDAUTO_INCREMENT
  ,NAMEvarchar(8)
  ,PRIMARYKEY(ID)
  )
  
  #独自建主键索引
  ALTERTABLEempaddPRIMARYKEYempP { N * g(id);
  
  #删去主键索引
  ALTERTABLEempdropP6 s IRIMARYKEY;#修正主键索引前有必要删去(drop)原索引，再新建) L # ( v = % /(add)索引
  

  • 单值索引
    即一$ v L个索引只包括单个列，一个表能够有) V 6 4 [ F * `多个单列索引。
    语法：

  #随表一同创立
  CREATETAB6 j * R N x cLEemp(
  #运用AUTO_INCREMENT关键字的列必需求有索引
  IDint(10)UNSIGNEDAUTO_INCREMENT
  ,EMP_NOvarchar(8)
  ,NAMEvarce ( r ;har(8)
  ,KEY(EMP_T A : m JNO)
  )
  
  #独自建单列索引
  createindexidx_emp_K V t V l OnQ 9 o z C v l G Foonemp(EMP_NO)
  
  #删去单列索引
  dropiy d & a h g 9 + Sndexidx_emp_no
  

  • 仅有索引
    索引列的值有必要仅有，但答应有空值。
    树立仅有索引是有必要确保一切的值是仅有的(除了null)，若有重复数据，会报错

  #随表一同创立
  CREATETABLEemp(
  #运用AUTO_INCREM 5 : JMENT关键_ 8  D S q F字的列必需求有索引
  IDint(10)UNSIGNEDAUTO_INCREMENT
  ,EMP_NOvarchar(8)
  ,NAMEvarchar(8)
  ,UNIQUE(EMP_j v I @NO)
  )
  
  #独自建仅有索引
  createuniquei` M q s b 0 w Indexidx_emp_noonemp(EMP_NO)
  
  #删去主键索引
  dropindexidx_emp_noonemp
  

  • 复合索引
    在数据库操作期间，复合索引比单值索引所需求的开销更小（关于相同的多个列b B r C 7 ; w p ]建索引）;
    当表的行数远大D = r于索引列的数目时能够运用复合索引。

  #随表一同创立
  CREATETABLEemp(+ Y k Z ( F N R
  #运用AUTO_I` F wNCREMENT关键字的列必需求有索引
  IDint(10)UNSIGNO M o DEDAUTO_INCREMENT
  ,EMP_NOvarchar(8)
  ,NAMEvarchar(8)
  ,key(EMP_NO，NAME)
  )
  #树立仅有索引是有必要确保一切的q m S ` , { ?值是仅有的(除了null)，若& ? n有重复数据，会报错y o e r
  
  #独自建t T 仅有索引
  createindexidx_no_namo ` ; N J  - X Aeonz ! kemp(EMP_NO,NAME)
  
  #删去主R v o 6 /键索引
  dropindexs S ) | ^ |idx_no_nameonemp
  

  【基本语法】

  #创立
  alter<table_name>add[uniqueR z M R M m + = j]index<index_nam& Z M L 8 ! Ce>on<columv g M U o * v H `n_name>
  
  # k J g g C k @删去
  dropindex<indeh X 8 7 j L 9x_name>on<table_name>
  
  #检查
  showindexfrom<table_name>
  
  #运用AL F P yLTER指令
  #方法1：该句子增加一个主键，这意味着索引值有必要是仅有的，且不能为null
  altertable<table_name>addprimarykey<column_name>
  
  #方法2：该句子增加一个仅有索引，值有必要是仅有的(null外，null或许会呈现许屡次)
  altertable<tableO v n_name&8 M 0 c *gt;adduniquekey<column_name>
  
  #方法3：该句子增加普k E 7 P . G通索引，索引值能够呈现许屡次
  altertable^ & %<table_name>addindex<index_name>(column_nao q H fme)
  
  #方法4：该句子指定了索引为FULLTEXT，用户全文索引
  altertable<table_name>addFULLTEXT<index_name>(column_name)
  

• 哪些状况需求树立索引

  • 主键主动树立仅有索引
  • 频繁作为查询条件的字段应该创立索引（where后面的句子）
  • 查询中X 7 n t ; N + B i与其他表相关的字段，外键联系树立索引
  • 单键/组合索引的挑选问题（在高并发下倾向创立组合索引）
  • 查询中排序的字段，排序字段若经过索引去拜访将大大进步排序速度
  • 查询中核算或许分组字段

• 哪些状况不需求树立v L x索引

  • 表记载太少
  • 常常增修改的表（由于更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件）
  • wheq K e e Ire 条件里用不到的字段不创立索引
  • 数据重复且散布平均的表字段，因而应该只为最常常查询和最常常排序的数据列树立索E ` ^ v u n引。留意，假如某个数据列包括许j Z 5 V P 9多重复的内容，为它树立索引就没有太大的实践效果。