MySQL

数据库优化是一个综合型的技术，并不是通过某一种方式让数据库效率提高很多，而是通过多方面的提高，从而使的数据库提高很多。
主要包括：

1. 表的设计合理化（3范式）

2. SQL语句优化

3. 给表要添加合适的索引，如何使用索引。

4. 分表技术（水平分割、垂直分割）

5. 定时清除垃圾数据，定时进行碎片整理

6. 多用存储过程，和触发器。

7. 对mysql的配置进行一些优化

8. 读写分离。

9. MySQL服务器硬件升级。
   数据库的设计

MySQL中的索引：
基本法则：索引应该构建在被用作查询条件的字段上；索引类型：
B+Tree素引：顺序存储，每一个叶子节点到根结点的距离是相同的：左前缀索引，适合查询范围类的数据；可以使用B-Tree案引的查询类型：全键值、键值范围或键前缀查找：
全值匹配：精确某个值，“Jinjiao King"：
匹配最左前缀：只精确匹配起头部分，“Jin%”
匹配范围值：
精确匹配某一列并范围匹配另一列：
只访问索引的查询
不适合使用B-Tree索引的场景：
如果不从最左列开始，索引无效：（Age，Name）
不能跳过索引中的列：（StuID，Name，Age）如果查询中某个列是为范围查询，那么其右侧的列都无法再使用索引优化查询：（StuID，Name）
Hash索引：基于哈希表实现，特别适用于精确匹配索引中的所有列；注意：只有Memory存储引擎支持显式hash索引：

适用场景：
只支持等值比较查询，包括=，IN（），<=>；不适合使用hash索引的场景：
存储的非为值的顺序，因此，不适用于顺序查询；不支持模糊匹配；空间索引（R-Tree）：
MyISAM支持空间索引：
全辛索引（FULLTEXT）：
在文本中查找关键词：

索引优点：
索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了I0次数；索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表：索引可以帮助将随机I/0转为顺序I/0；高性能索引策略：
独立使用列，尽量避免其参与运算：
左前缀索引：索引构建于字段的左侧的多少个字符，要通过索引选择性来评估索引选择性：不重复的索引值和数据表的记录总数的比值；多列索引：
AND操作时更适合使用多列索引：
选择合适的索引列次序：将选择性最高放左侧；冗余和重复索引：不好的索引使用策略