mysql优化，其中有自己的见解，也有转载别人的知识。

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1部分

字段应尽量避免null,  

DECIMAL DECIMAL(5,2)表示数字总长度是5位数，有2个小数点，公司存储价格的字段是decimal(10,2)

整数

一个字节占8个bit，因为一个int占4个字节，所以Int的取值范围就是-2的16次方到2的16次方-1，或者是0到2的32次方，tinyint占1个字节，smallint占2个字节，mediumint占3个字节，bigint占8个字节

还有若是要求数字不能为负数，可以设置属性为unsigned，举个例子

存储价格的时候不可能会出现负数，所以属性一定要有unsigned的设置，so  

Create table test(price int unsigned)

单精度浮点数float

占4个字节，默认范围

双精度 double

占8个字节，默认范围不清楚

日期时间类型存储年月日时分秒

Datetime 支持的范围是1000-01-0100:00:00 到9999-12-31 23:59:59

Date 只存储年月日

Timestamp 存储年月日时分秒，但是支持的范围比datetime要小，1970-2037,精度为1秒，格式跟datetime一样

Time 时分秒

索引：

1 在使用联合索引的时候尽量按照索引顺序来检索，但因为mysql优化器会对语句进行优化，所以顺序错了也没什么，但是如果只用最左前缀，只能用第一个的索引，如果用了联合索引的第二个索引，则直接不会使用索引。

数据库优化

Explain用于显示当前sql语句的执行情况，包括调用了索引，所以我们可以根据这个语句给表加需要的索引。

explain 显示内容的时候最重要的是keys这个字段，这个字段表示该查询中用到了那个索引，如果没有用到索引的话就显示Null，这时候我们根据要求增加合适的索引，如果用到了索引就显示用到的索引。

下面只说两个explain列出的三个重要的参数：

Type 表连接类型 依次是从最好的到最差的

Const该类型用在 表中最多只有一行匹配的记录，它在一开始查询的时候就被读取出来。并且用到了primary或者unique的时候。（也就是说只要用到了primary或者unique索引的并且匹配的记录只有一条的，所用的类型就是const

Eq_ref  适用于有表连接的sql语句，并且只能从表中读取传一条语句，并且用到的索引必须是primary_key或者unique

Ref 该表中所有匹配的记录都会被读取出来，并且用到的索引不能是primary或者unique，这是最普通最常用的一种类型

All 这种情况非常糟糕，是因为表中没有建立索引，所以要对该表做全部扫描

Possible_keys 指的是该sql语句在搜索表时，坑内会使用哪个索引，但可能不会使用。如果该参数为空，则表示没有索引被用到。这种情况就可以检查where子句中那些字段适合加索引以提高查询性能。

Key 表示在查询中实际用到的索引，如果当前没有任何索引被用到则该参数为null，这时候同上，查看where字句中那些字段适合加索引来提高查询性能。

2部分

sql语句优化：

    1 避免使用*，即使搜索出所有列也不要使用*，直接使用列名

    2 where 中连接条件的顺序，select empmo,ename,salary,eptno FROM employee WHERE salary>1000 AND salary<3000

    修改select empmo,ename,salary,eptno FROM employee WHERE salary < 3000 AND salary > 1000

     很容易理解，原则就是尽量减少检索的数据

     3 避免使用OR关键字 ，建议使用IN，因为OR不会使用索引

     4 避免使用!=,目前不知道原因，建议改成SELECT tealD,teaname,salary FROM T_teacher WHERE salary < 3000 OR salary

     < 3000  

      5 在相关子查询中使用exists代替in关键字，因为数据库首先会执行in关键字的查询然后将查询结果放在一个临时表中在执行

      主查询的，而带有exists的查询会先进行主查询的sql,在通过子查询匹配数据

       6 使用like ，实现模糊查询。SELECT stuID,sutNAME,age,sex,birthday,birth FROM T_student WHERE stuID LIKE ‘%100%‘

       修改成SELECT stuID,sutNAME,age,sex,birthday,birth FROM T_student WHERE stuID LIKE ‘s100%‘

       因为第一种不会使用索引，注意。

       7 避免使用having,如果可以通过使用where 就尽量使用where

       8 使用存储过程，存储过程是经过编译的存放在服务器端的sql语句，不需要再进行额外的编译 解析，一般大型项目使用

       9 规范sql语句

      10 任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 

       11 不要再索引列上进行运算，否则会导致无法使用索引

       12 count(column)和count(*)是两个完全不同的概念，第一个是查找该字段中所有值不为空的数量，第二个是查找所有字段的数量

优化实例：1 查找与用户同一地区性别为女的信息，按照最后登录时间排序

前提是：数据库有百万数据，而且用户访问很频繁

查询SQL:select * from user where area = ‘$area‘ and sex = ‘$sex‘ order by lastlogin desc limit 0 ,30;

需要注意的是，数据库中有百万条数据，但这里只要求检索出30条数据就可以

如果单纯的只在area上建立索引，首先会检索出所有area匹配的数据（因为建了索引，所以这是很快的），但是其他的字段没有建立索引，所以还要在命中sex，仍然会检索地区是$area的数据量。如果建立了area和sex的复合索引，效果略好，但仍然会检索area = ‘$area‘ and sex = ‘$sex‘，然后排序。如果建立了area sex 和lastlogin的复合索引，该索引基于area sex和lastlogin的三个字段合并排序，很轻松的就能将数据检索处理，而且只需要检索出30条数据，无需检索百万数据。

认识影响结果集，影响结果集是检索数据所检索的行数，输出结果集是真正返回的行数，对我们起真正决定意义的还是影响结果集

优化实例：2  毫秒级优化案例

游戏用户登录后台，显示最新账户信息。

查询为： select *  from user where uid = $uid order by timeline desc limit 20;

这是高频操作，每天有数百万次次执行，出现的问题：因为该搜索每执行一次的影响结果集是几百至几千条数据，在上千条结果集的情况下，该sql查询开销通常在0.01秒左右，建立uid+timeline复合索引，将排序引入到索引结构中，影响结果集就变成了20，每条sql查询的开销变成了0.001,数据库负载骤降。

优化实例：3 Innodb锁表案例

某游戏数据库的存储引擎是innodb，innodb是行表锁，理论上来说很少存在锁表情况。有一条语句，

delete grom username where uid = $uid

该语句执行的很少，每天大约只执行10次，20次左右，但这个数据库表容量百万级，而且悲催的是这个uid未建立索引，于是更悲催的事发生了，由于未建立索引，每次执行该操作的时候，delete遍历全表，全表被delete锁定，由于百万条记录遍历时间过长，期间大量select被阻塞，导致数据库连接崩溃

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