1.设计表的时候尽量符号三大范式

• 第一范式:不可再分原则,例如联系方式分为电话和手机
• 第二范式: 属性完全依赖于主键（由主键可以推导出其他属性）,如课程表里面有课程id还有学生id应该分为两个表，说白了就是一个独立的对象
• 第三范式:不存在传递依赖（属性直接依赖于主键）,比如每个表都有学校名或者有学校地址,应该拆分为两个表

2. 最好每个表有主键，设置 auto_increment 字段，避免有 null，default默认可以为空字符串。

3.text 类型无法建立索引。enum 类型最好使用 小整形 来记录。

4.尽量避免使用 GROUP BY、DISTINCT 、OR、IN 等语句的使用，避免使用大表联合查询和子查询，因为将使执行效率大大下降

5.针对索引字段使用 >, >=, =, <, <=, IF NULL 和 BETWEEN 将会使用索引， 如果对某个索引字段进行 LIKE 查询，使用 LIKE ‘%abc%’不能使用索引，使用 LIKE ‘abc%’ 将能够使用索引。

6.查询条件左边不要用任何的函数，数学运算，尽可能用UNION ALL 取代UNION 。组合索引最左边的值要在条件中有用到才有用。

数据更新频繁的列不宜建立索引；

查看索引：show index from table

删除：ALTER table user DROP INDEX UK_d2ia11oqhsynodbsi46m80vfc

创建索引：create INDEX age_password on user(age,password)

唯一索引： ALTER table xxx add unique ('a', 'b')

# explain

• select_type:

  ​ SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)，UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句

• table: 对应的表

• type：最重要的一个参数（顺序排，最优到最差）

  性能从最优到最差的排序：system > const > eq_ref > ref > range > index > all

  all：（full table scan）全表扫描无疑是最差，若是百万千万级数据量，全表扫描会非常慢。

  index：（full index scan）全索引文件扫描比all好很多，毕竟从索引树中找数据，比从全表中找数据要快。一般是使用了覆盖索引。

  range：只检索给定范围的行，使用索引来匹配行。范围缩小了，当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between，in，>，< 等查询。

  ref：非唯一性索引扫描，本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事，匹配的结果是多个并非唯一值。

  eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO，匹配的结果只可能是一条记录，

  const：表示通过索引一次就可以找到，const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快，若将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。使用聚集索引

  system：表只有一条记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现

• possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

• key_len：显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL，越大越好，针对联合索引

• ref：显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行

• rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数，越小越好

• Extra：Using index 就是代表了优化器使用了覆盖索引（即从辅助索引中 就可以得到查询的记录,而不需要查询聚集索引中的记录。）