1.索引基础
1.概述
索引：是存储引擎用户快速找到记录的一种数据结构。
工作原理：现在索引中找到对应的值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。select *from student where id = 5;先在索引上按id=5查找，然后返回包含该值的数据行。
2.索引的类型
在MySQL中索引是在存储引擎层而不是在服务层实现的。不同的存储引擎的索引工作方式不一样。常见的有B-Tree、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引。
3.索引的优点
索引可以让服务器快速定位到表的指定位置。1.大大减少了服务器需要扫描的数量。2.索引可以帮助服务器避免排序和临时表。3.索引可以将随机IO变为顺序IO。
索引并不总是最好的工具。对于非常小的表，大部分情况下全表扫描更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。对于特大型的表，建立和使用索引的代价随之增加，可能需要分区。
4.高性能的索引策略
独立的列：如果查询中的列不是独立的（不能是表达式的一部分，比如：where id+1=5），则MySQL就不会使用索引。
索引的选择性：不重复的值和数据表的记录总数的比值，范围从 1/#t 到 1 之间。索引的选择性越高则查询效率越高（不重复值尽量多），这样可以让MySQL在查询的时候过滤掉更多的行，唯一索引的选择性是1，这样是最好的索引选择性。
前缀索引：对于BLOB、TEXT或者很长的VARCHAR，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。原则前缀的基数应该接近完整列的基数。计算前缀长度的选择性：
select count(distinct left(name,3))/count(*) as sel3,
count(distinct left(name,4))/count(*) as sel4,
count(distinct left(name,5))/count(*) as sel5
from student;
当多个结果接近时，则取该长度。添加前缀索引alter table add key(name(4));。注意：MySQL无法使用前缀索引进行order by 和group by.
多列的索引：当服务器对多个索引做相交操作时（通常有多个and）或者联合操作（通常多个or）。
选择合适的索引列顺序：在B-TREE中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，等等。选择经验：一般将选择性最高的列放在索引最前列。
聚簇索引：略。
覆盖索引：一个索引包含所有需要查询的字段。MySQL可以直接使用索引来直接获取列的数据，这样就不需要读取数据行。MySQL可以在索引中做最左前缀匹配的like操作，但如果like以通配符开始会失效，解决办法是使用延迟关联。例如：
select *from student s join (select id from student where name like '%xie%') as a on (a.id = s.id);查询的第一阶段（join的子查询）可以使用覆盖索引，先找到匹配的id，然后根据id在外层查询获取需要的所有列。
使用索引扫描来排序：如果explain 出来的type 列的值为’idex’则说明mysql使用了索引扫描来排序。如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不扫描每一条索引记录都回标查询对应的行，特别慢。mysql可以使用同一列索引既满足排序
又用户查找行，因此，如果可能尽量覆盖两种。只有当索引的列的顺序和order by字句的顺序完全一致时，并且所有列的排序方向一致（默认 asc）时，MySQL才能使用索引来对结果做排序。举例：
CREATE TABLE tb_test_index(
`id` INT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
`age` INT(11) DEFAULT NULL,
`birth` timestamp not NULL
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
alter table tb_test_index add index idx_age_bir(age,birth);
explain select *from tb_test_index where 1=1 order by age,birth; Using index;
explain select *from tb_test_index where 1=1 order by age; Using index;
explain select *from tb_test_index where 1=1 order by birth; Using index; Using filesort;
explain select *from tb_test_index where age = 10 order by birth; Using where; Using index;
explain select *from tb_test_index where age > 10 order by birth; Using where; Using index; Using filesort
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age; Using where; Using index
explain select *from tb_test_index where birth >10 order by age; Using where; Using index
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age,birth; Using where; Using index
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age asc,birth; Using where; Using index
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age asc,birth desc; Using where; Using index; Using filesort
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age desc,birth; Using where; Using index; Using filesort
explain select *from tb_test_index where age >10 order by age desc,birth desc; Using where; Using index
5.日期和时间类型
MySQL提供了两种相似的日期类型：DATETIME和TIMESTAMP。MySQL能存储的最小粒度为秒。
DATETIME：能保存最大范围的值为：1001年~9999年，精度为秒。它把日期和时间封装到格式为YYYYMMDDHHMMSS的整数中，与时区无关，使用8个字节的存储空间。
TIMESTAMP：保存了从1970年1月1日午夜（格林尼治时间）以来的秒数，它和UNIX时间戳相同，使用4个字节的存储空间。因为它的范围比DATETIME小：1970年~2038年。
TIMESTAMP提供的值和时区有关，而DATETIME则保留文本表示的日期和时间。除特殊情况外，通常尽量使用TIMESTAMP，因为相比DATETIME更节省空间。
6.选择标识符（identitier）
要跟关联表对应的列类型要一样，而且要精确匹配，包括像UNSIGNED这样的属性。保证未来增长空间的前提下，应该选择最小的数据类型。最好选择整数类型，因为快，而且可以使用AUTO_INCREMENT。不要使用ENUM和SET类型。 尽量避免使用字符串，因为耗空间。UUID不如递增的整数好用。
2.MySQL schema设计中的缺陷
避免使用太多的列；避免使用太多的关联（最好12以内）；避免过度使用枚举或者SET。
3.范式和反范式化
1.范式的优点和缺点
优点：更新操作比反范式化要快；很少或没有重复列，所以修改的数据会更少；范式化的表小，可以更好的放在内存，所以执行操作会更快；很少多余的数据意味着检索列表数据时更少需要DISTINCT或者GROUP BY语句。
缺点：通常需要关联。
2.反范式的优点和缺点
优点：很好的避免关联。
