建表原则：
定长与变长分离：
int，char（4），time，每个单元值占的字节是固定的。核心且常用字段，宜建成定长，放在一张表，这样查询时磁盘能很快定位到目标位置
varchar，text，blob属于变长字段。变长或不常查询字段，适合当放一张表，用主键与核心表关联起来
常用字段与不常用字段分离
需要关联统计的字段上，添加冗余字段
列类型选择：
字段类型优先级：
整型>date,time>enum,char>varchar>blob,text
够用就行，不要太多
尽量不用NULL：
不利于索引
索引：btree索引/hash索引，索引是可以高效查询的数据结构（对应二叉查找树和hash表）
btree有利于范围查找
hash用于内存索引中，磁盘中位置难以固定所以不用，无法针对范围优化
索引是独立的，同时只能用一个
在多列上创建索引，即联合索引，效率更好，对多列都起作用
聚簇索引（innodb引擎，健壮的事务型存储引擎）：索引包含有数据，两者在一起，主键索引包含数据，次级索引指向主键索引
优点：主键查询时，不用回行去找数据，数据就在主键节点下，取出时是有序的
缺点：碰到不规则数据插入会频繁分页，挂载大量数据时会慢
非聚簇索引（myism引擎，无法处理事务）：索引指向数据，但不在一起，联合索引每个索引相互独立
索引覆盖：联合索引，需要的数据就包括在索引中(联合中的一部分），不用回行，extra：use index
理想的索引：
查询频繁
区分度高：100w个性别，只有男女两类，区分度低
长度小：索引长度影响索引文件大小，影响增删改的速度
区分度和长度：从左到右从列中截取做索引，截的越短，重复度越高，区分度越低，截的越长，重复度越低，区分度越高，和区分度矛盾，要取得平衡
手法：截取不同长度，测试区分度，区分度0.1就可以接受
对于左前缀不易区分的列，可以把它倒过来，或者把列编码
尽量能覆盖常用查询字段
多列索引：注意查询频率，注意长度，注意区分度，注意实际场景
索引碎片与维护：
长期的数据更改中，索引文件和数据文件都会产生空洞，形成碎片
可以通过nop操作，即不对数据产生实际影响的操作来维护
optimize table 表名 可以用来修复
修复会把所有数据重新整理一遍，非常耗时，所以不能频繁，可以按周，按月为周期
sql语句优化：
sql语句花的时间：等待时间和执行时间，要降低执行时间
执行时间：查找（按索引，或者全表扫描），取出（查到行后取出数据）
查询快：联合索引的顺序，区分度，长度
取得快：索引覆盖，取更少的列
切分查询：对于特别大的查询，按数据拆分成多次
分解查询：按逻辑把多表连接查询分成多个简单sql
优化思路：不查->少查->高效的查（走索引），少查少取
强制使用索引：use index
limit offset， N ，翻页优化：是取出全部offset+N，再舍去offset部分，所以offset大时效率低
措施：限制翻页最大值，走索引