设值主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式。（多个字段来定义一个主键）
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引（PRIMARY KEY），联合索引（UNIQUE）和普通索引（INDEX）的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
非主属性完全依赖于主关键字，如果不是完全依赖主键（即不全依赖联合主键中的所有关键字），应该拆分成新的实体，设计成一对多的实体关系
1、索引越多越好吗？ 2、为什么会有联合索引的最左前缀问题和like%走索引问题？ 3、如何合理设计索引 4、如果索引都无法解决提高性能，还有什么方面能提升？
1、减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；
1. 减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；
在数据库设计和表创建时，我们首要考虑的就是性能咯，不然的话，在后期数据更新到千亿级别时，再来优化，那成本就加大了。或者说你给后期的开发人员挖了一个大坑吧！
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率，大约有10个，重点几个主要就是const，ref，range ，index，all。Const效率是最块的，成本可以忽略不计，主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system，这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本，所以system不适用于innoDB，只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候，比如用连接查询的时候，连接查询的条件是索引唯一值，这时候还分为eq-ref，er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候，这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候，这时候显示就是ref，range顾名思义就是索引区间查询的时候，index代表查询覆盖索引的时候，all就是放弃索引全盘扫描了。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
之前开发项目的过程当中数据库存储的数据量都不是很大，在表的设计当中就只有一个主键索引。很少接触到数据库的索引，SQL 优化这些东西。公司目前的项目数据达到了百万级别了，让我优化一下慢 SQL，之前是懂一些 SQL 优化和索引相关的理论知识，没有实际操作过，特此记录优化的过程和思路，事实证明，理论和实操还是有不少区别的。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6323477.html
简单来说，索引的出现是为了提高查询效率，就像书的目录一样。MySQL 的索引是在「存储引擎」层实现的，因此没有统一的标准，同一种类型的索引，在不同存储引擎之间实现可能也不同。本文主要分析 InnoDB 存储引擎的索引结构。
在数据库设计时，主要就是对实体和关系的设计，实体表现出来就是表，关系表现出来就是外键。而对于一个表，由两部分组成：主键和属性。主键的简单定义就是表中为每一行数据的唯一标识。其实更准确的说法，每一行数据的唯一标识是候选键（Candidate Key），一个表中可以有很多个候选键，主键是候选键中的一个，主要用于更方便的检索和管理数据。一个表中可以有多个候选键，但是只有一个主键。由于主键常常用于检索数据，也用于表之间的关联，所以主键的设计的好坏将会严重影响数据操作的性能。下面来介绍下主键设计的几个考虑因素。
MySQL数据类型定义了数据的大小范围，因此使用时选择合适的类型，会降低表占用的磁盘空间，间接减少了磁盘I/O的次数，提高表的访问效率，而且索引的效率也和数据的类型息息相关。
来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
原因：列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
二、MYSQL数据库设计原则 1、核心原则 不在数据库做运算; cpu计算务必移至业务层; 控制列数量(字段少而精,字段数建议在20以内); 平衡范式与冗余(效率优先；往往牺牲范式) 拒绝3B(拒绝大sql语句：big sql、拒绝大事务：big transaction、拒绝大批量：big batch); 2、字段类原则 用好数值类型(用合适的字段类型节约空间); 字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提高查询性能); 避免使用NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空
主键索引（PRIMARY） 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键 唯一索引（UNIQUE） 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索引 普通索引（INDEX） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3); 创建组合索引 全文索引（FULLTEXT） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);https://www.alwdzr.com 创建全文索引 索引并非是越多越好，创建索引也需要耗费资源，一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行，不使用索引的话，MySQL必须从第一条记录遍历到相关行，表越大，花费的时间越多，但是如果有索引，就能快速的到达某个位置去搜索数据文件，索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用，本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中，索引的优缺点，分类以及设计原则。
5G时代，业务数据越来越丰富，业务使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB，会带来哪些挑战？如何针对公司业务特点及MySQL数据库特性，制定若干数据库使用规范供一线RD在设计业务时参考部分内容要求强制执行。本文从介绍MySQL相关关键基础架构，并结合实际案例介绍表和索引的设计技巧，并对规范中重点内容做详细解读。
本内容摘自 java web轻量级开发面试教程 对于合格的程序员，需要有基本的数据库操作技能，具体体现在以下三个方面。 l 第一，针对一类数据库（比如MySQL、Oracle、SQL Server等），会基本的增删改查操作，会用一些基本的函数，会编写存储过程触发器索引等工具。 l 第二，知道一些基本的对项目开发有帮助的概念，比如范式、索引、分区等。 l 第三，能编写一些相对复杂的SQL语句，比如带连接、带子查询、嵌套查询等。 对于高级程序员，用过的数据库种类当然是越多越好，此外，还要掌握如下三大方面的
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引。
1.主要应用在门户网站首页广告信息的缓存。因为门户网站访问量较大，将广告缓存到redis中，可以降低数据库访问压力，提高查询性能。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
1.索引列的数据长度能少则少。 说明:为了减少我们简历B+树时候关键字的重量,让结点可以存放更多数据
最近在忙其他项目，偶然发现之前的项目中，有个定时刷新告警信息的模块查询比较慢，简单的一个关联查询，尽然耗了20多秒才能出来， 才发现表的数据量已经达到了700万，我擦，我这暴脾气，不知道我强迫症吗，于是下定决心1个小时解决了丫的 （—_— 后来，用时之久啊，人都消瘦了许多）
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql？ 具体场景具体分析，只提出大致思路。
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生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描
innodb 作为最主流使用的 mysql 存储引擎，尤其在新版本的 mysql 中 MyISAM 存储引擎被废除，更加提升了 innodb 如日中天的地位。 那么，作为 mysql 的使用者，如何优化 innodb 使之发挥更强大的性能，就成为了必修课。
通常，我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时，一般会从三个层面来说明，分别是：
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行，还需要考虑每次读入数据页的IO开销。而如果采取索引，则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置，迅速地读取目标页进而获取目标记录。
上篇文章说了，show warning可以看到mysql优化器的结果，执行计划的详解，select type的种类，有派生，物化，子查询，连接查询等。
面试官：“小陈，说一下你常用的 SQL 优化方式吧。” 陈小哈：“那很多啊，比如不要用 SELECT *，查询效率低。巴拉巴拉...”
总是在灾难发生后，才想起容灾的重要性。 总是在吃过亏后，才记得曾经有人提醒过。 一，核心军规 不在数据库做计算，cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量，单表记录控制在千万级 控制列数量，字段数控制在20以内 平衡范式与冗余，为提高效率可以牺牲范式设计，冗余数据 拒绝3B(big)，大sql，大事务，大批量 二，字段类军规 用好数值类型 tinyint(1Byte) smallint(2Byte) mediumint(3Byte) int(4Byte) bigint(8Byte) bad case：in
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1.查版本号无论做什么都要确认版本号，不同的版本号下会有各种差异。>Select version(数据库
文章目录 1. Day06 1.1. 视图 1.1.1. 视图概述 1.1.2. 视图分类 1.1.3. 视图数据污染 1.1.4. 往视图中插入数据，删除数据，修改数据 1.1.5. 避免视图数据污染(with check option) 1.1.6. 修改视图 1.1.7. 删除视图 1.2. 案例 1.3. 索引原理 1.3.1. 索引概述 1.3.2. 创建索引 1.3.3. 查看索引 1.3.4. 删除索引 1.3.5. 索引是越多越好吗？有索引就一定好吗？ 1.3.6. 复合索引 1.3.7
垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的数据库，需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数据库。
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定
不知道是不是因为mysql(6.0)的版本问题，还是各版本都是这种情况，mysql中创建联合主键，联合主键列名之外不可以用单引号括上，否则出现错误，无法创建，报错是该列在表中不存在。例子代码如下：
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次，最多访问h个节点，即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比：数据量640亿。
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