1、索引是做什麼的?
想象一下，你面前有本詞典，資料就是書的正文內容，你就是那個cpu，而索引，則是書的目錄
索引用於快速找出在某個列中有一特定值的行。不使用索引，mysql必須從第1條記錄開始然後讀完整個表直到找出相關的行。
表越大，花費的時間越多。如果表中查詢的列有乙個索引，mysql能快速到達乙個位置去搜尋到資料檔案的中間，沒有必要看所有資料。
大多數mysql索引(primary key、unique、index和fulltext)在b樹中儲存。只是空間列型別的索引使用r-樹，並且memory表還支援hash索引。
2、索引越多越好？
大多數情況下索引能大幅度提高查詢效率，但：
資料的變更(增刪改)都需要維護索引，因此更多的索引意味著更多的維護成本
更多的索引意味著也需要更多的空間 (一本100頁的書，卻有50頁目錄？)
過小的表，建索引可能會更慢 (讀個2頁的宣傳手冊，你還先去找目錄？)
3、索引的字段型別問題
text型別，也可建索引(需指定長度)
myisam儲存引擎索引鍵長度綜合不能超過1000位元組
用來篩選的值盡量保持和索引列同樣的資料型別
儘量減少like，但不是絕對不可用，"***x%" 是可以用到索引的，
想象一下，你在看一本成語詞典，目錄是按成語拼音順序建立，查詢需求是，你想找以 "一"字開頭的成語("一%")，和你想找包含一字的成語("%一%")
除了like，以下操作符也可用到索引：
，>=，between，in
<>，not in ，！=則不行
null會導致索引形同虛設，所以在設計表結構時應避免null 的存在(用其他方式表達你想表達的null，比如 -1？)
4、什麼樣的字段不適合建索引？
一般來說，列的值唯一性太小(如性別，型別什麼的)，不適合建索引(怎樣叫太小？一半說來，同值的資料超過表的百分之15，那就沒必要建索引了)
太長的列，可以選擇只建立部分索引，(如：只取前十位做索引)
更新非常頻繁的資料不適宜建索引
5、如何檢視索引資訊，如何分析是否正確用到索引?
show index from tablename;
explain select ……;
關於explain，改天可以找個時間專門寫一篇入門帖，在此之前，可以嘗試 google
6、開啟查詢快取
show variables like '%cache%';
query_cache_type為off，在配置檔案/etc/my.cf中新增「query_cache_type = 1」配置項並重啟。
7、當只要一行資料時使用 limit 1
8、在join表的時候使用相當型別的例，並將其索引
如果你的應用程式有很多 join 查詢，你應該確認兩個表中join的字段是被建過索引的。這樣，mysql內部會啟動為你優化join的sql語句的機制。
而且，這些被用來join的字段，應該是相同的型別的。例如：如果你要把 decimal 欄位和乙個 int 欄位join在一起，mysql就無法使用它們的索引。對於那些string型別，還需要有相同的字符集才行。(兩個表的字符集有可能不一樣)
9、千萬不要 order by rand()
想打亂返回的資料行?隨機挑乙個資料?真不知道誰發明了這種用法，但很多新手很喜歡這樣用。但你確不了解這樣做有多麼可怕的效能問題。
如果你真的想把返回的資料行打亂了，你有n種方法可以達到這個目的。這樣使用只讓你的資料庫的效能呈指數級的下降。這裡的問題是：mysql會不得 不去執行rand()函式(很耗cpu時間)，而且這是為了每一行記錄去記行，然後再對其排序。就算是你用了limit 1也無濟於事(因為要排序)
10、永遠為每張表設定乙個id
我們應該為資料庫裡的每張表都設定乙個id做為其主鍵，而且最好的是乙個int型的(推薦使用unsigned)，並設定上自動增加的auto_increment標誌。
就算是你 users 表有乙個主鍵叫 「email」的字段，你也別讓它成為主鍵。使用 varchar 型別來當主鍵會使用得效能下降。另外，在你的程式中，你應該使用表的id來構造你的資料結構。
而且，在mysql資料引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的效能和設定變得非常重要，比如，集群，分割槽……
在這裡，只有乙個情況是例外，那就是「關聯表」的「外來鍵」，也就是說，這個表的主鍵，通過若干個別的表的主鍵構成。我們把這個情況叫做「外來鍵」。比 如：有乙個「學生表」有學生的id，有乙個「課程表」有課程id，那麼，「成績表」就是「關聯表」了，其關聯了學生表和課程表，在成績表中，學生id和課 程id叫「外來鍵」其共同組成主鍵。
11、使用 enum 而不是 varchar
enum 型別是非常快和緊湊的。在實際上，其儲存的是 tinyint，但其外表上顯示為字串。這樣一來，用這個欄位來做一些選項列表變得相當的完美。
12、從 procedure analyse() 取得建議
procedure analyse() 會讓 mysql 幫你去分析你的字段和其實際的資料，並會給你一些有用的建議。只有表中有實際的資料，這些建議才會變得有用，因為要做一些大的決定是需要有資料作為基礎的。
13、prepared statements
procedure analyse() ，在優化表結構時可以輔助參考分析語句。通過分析select查詢結果對現有的表的每一列給出優化的建議
14、無緩衝的查詢
正常的情況下，當你在當你在你的指令碼中執行乙個sql語句的時候，你的程式會停在那裡直到沒這個sql語句返回，然後你的程式再往下繼續執行。你可以使用無緩衝查詢來改變這個行為。
mysql_unbuffered_query() 傳送乙個sql語句到mysql而並不像mysql_query()一樣去自動fethch和快取結果。這會相當節約很多可觀的記憶體，尤其是那些會產生大 量結果的查詢語句，並且，你不需要等到所有的結果都返回，只需要第一行資料返回的時候，你就可以開始馬上開始工作於查詢結果了。
然而，這會有一些限制。因為你要麼把所有行都讀走，或是你要在進行下一次的查詢前呼叫 mysql_free_result() 清除結果。而且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 將無法使用。所以，是否使用無緩衝的查詢你需要仔細考慮。
15、固定長度的表會更快
如果表中的所有欄位都是「固定長度」的，整個表會被認為是 「static」 或 「fixed-length」。 例如，表中沒有如下型別的字段： varchar，text，blob。只要你包括了其中乙個這些字段，那麼這個表就不是「固定長度靜態表」了，這樣，mysql 引擎會用另一種方法來處理。
固定長度的表會提高效能，因為mysql搜尋得會更快一些，因為這些固定的長度是很容易計算下乙個資料的偏移量的，所以讀取的自然也會很快。而如果字段不是定長的，那麼，每一次要找下一條的話，需要程式找到主鍵。
並且，固定長度的表也更容易被快取和重建。不過，唯一的***是，固定長度的字段會浪費一些空間，因為定長的字段無論你用不用，他都是要分配那麼多的空間。
使用「垂直分割」技術(見下一條)，你可以分割你的表成為兩個乙個是定長的，乙個則是不定長的。
17、垂直分割
「垂直分割」是一種把資料庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的複雜度和字段的數目，從而達到優化的目的。(以前，在銀行做過專案，見過一張表有100多個字段，很恐怖)
示例一：在users表中有乙個欄位是家庭位址，這個欄位是可選字段，相比起，而且你在資料庫操作的時候除了個人資訊外，你並不需要經常讀取或是改 寫這個字段。那麼，為什麼不把他放到另外一張表中呢? 這樣會讓你的表有更好的效能，大家想想是不是，大量的時候，我對於使用者表來說，只有使用者id，使用者名稱，口令，使用者角色等會被經常使用。小一點的表總是會有 好的效能。
示例二： 你有乙個叫 「last_login」 的字段，它會在每次使用者登入時被更新。但是，每次更新時會導致該錶的查詢快取被清空。所以，你可以把這個字段放到另乙個表中，這樣就不會影響你對使用者 id，使用者名稱，使用者角色的不停地讀取了，因為查詢快取會幫你增加很多效能。
另外，你需要注意的是，這些被分出去的字段所形成的表，你不會經常性地去join他們，不然的話，這樣的效能會比不分割時還要差，而且，會是極數級的下降。
18、mysql強制索引和禁止某個索引
1、mysql強制使用索引:force index(索引名或者主鍵pri)
select * from table force index(pri) limit 2;(強制使用主鍵)
select * from table force index(ziduan1_index) limit 2;(強制使用索引」ziduan1_index」)
select * from table force index(pri,ziduan1_index) limit 2;(強制使用索引」pri和ziduan1_index」)
2、mysql禁止某個索引：ignore index(索引名或者主鍵pri)
select * from table ignore index(pri) limit 2;(禁止使用主鍵)
select * from table ignore index(ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引」ziduan1_index」)
select * from table ignore index(pri,ziduan1_index) limit 2;(禁止使用索引」pri,ziduan1_index」)
mysql 雜湊索引 MySQL索引之雜湊索引
雜湊索引 hash index 建立在雜湊表的基礎上，它只對使用了索引中的每一列的精確查詢有用。對於每一行，儲存引擎計算出了被索引的雜湊碼 hash code 它是乙個較小的值，並且有可能和其他行的雜湊碼不同。它把雜湊碼儲存在索引中，並且儲存了乙個指向雜湊表中的每一行的指標。在mysql中，只有me...
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mysql聚集索引 MySQL索引之聚集索引介紹
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