1.表的优化和列类型选择

表的优化

1，定长和变长分离

2，常用字段和不常用字段分离(不常用字段单独建表)

3，添加冗余字段提高查询(反范式查询(数据统计))

列类型选择

1，字段类型选择优先级 

整形 > date, time(定长) > enum(枚举,内部用整形存储), char(定长,考虑字符集和校对集) > varchar > blob,text (int直接排序,字符串需要按照类型和校对规则排序,所以慢)

2，够用就行(大的字段浪费内存,影响速度)

3，尽量避免选择NULL(不利于索引优化,用特殊的字节来标注)

2，索引优化部分　 （增加查询速度，排序速度，分组速度）

1，索引类型

1，btree索引(范围查询方便)

二分算法(tree)

2，hash索引（hash快,但是有使用限制,hash算法），只能在memory表使用,hash更快

1，存储数据不规律

2，无法对范围查询进行优化(hash没有规律)

3，无法对字段前缀进行优化

4，排序无法优化

3，btree 索引常年误区(给常用字段全部加索引,独立索引同时只能使用一个，使用联合索引提升效率)

多列加索引时遵循左前缀原则，同时存在多个索引时，索引满足原理是一个一个从左向右满足,最左边不存在时，索引不使用

explain来分析mysql 语句看语句用的索引

3-1： 聚簇索引(innodb) 和 非聚簇索引(myisam)

非聚簇索引(myisam):分文件存储 数据文件./ 索引文件 -》 指向行在磁盘上的位置

 聚簇索引(innodb) =》指向一个对主键的引用(数据在叶子底下)

乱序插入数据时,会分裂叶子,导致mysql运行速度比顺序插入慢,取数据时还是按照顺序返回

是是