七、索引覆盖
索引覆盖是指：如果查询的列恰好是索引的一部分，那么查询只需要在索引文件上进行，不需要回行到磁盘再找数据，这种查询速度非常快，称为“索引覆盖”
案例1，如下对name字段添加了普通索引，要查询name字段信息。
案例2：比如对id和name字段建立符合索引，我们取出的数据是复合索引的一部分，因此用到了索引覆盖。
八、前缀索引，
利用字段数据的前部分作为索引，称为前缀索引。减少索引长度，提高索引效率。
比如：统计密码的前7个字符，作为不相同匹配条件，几乎可以做到1:1
此时，就可以利用前7个字符做索引关键字即可（离散程度高）
语法：
alter table 表名 add index (passwd(7)) 指定前7位作为索引关键字。
不使用索引前缀，索引的长度。
使用索引前缀后，索引的长度。
九、翻页优化
翻页的sql语句：
select * from table_name limit offset N
使用如上语句，在翻页时，翻到最后，越来越慢，
原因：并不是跨过offset行，取出n条，
是取出offset+N条数据，舍弃前面的offset行，只取出n条数据。
如何解决？
（1）从业务上去解决：
办法：不允许翻过100页，
以百度为例，一般翻页到70页左右，谷歌40页左右
（2）不用offset，用条件查询，条件中使用id查询，使用到了索引，
select * from user limit 10000,10;
select * from user where id>10000 limit 10;
下一页：select * from user where id>10000+10 limit 10
该种方式要注意：如果有数据被删除，会导致select * from user limit 10000,10;
和select * from user where id>10000 limit 10;语句取出的结果不一样，。
（3）假如不能使用限制翻页到100页，数据有删除，还要求翻页，速度不能受影响。
思路：通过翻页，先取出id（主键），在根据id取出数据。
select name,age,email from user inner join (select id from user limit 10000,10) as tmp on tmp.id=user.id
非要物理删除，还要用offset精确查询，还不限制用户分页，怎么办
我们现在必须要查，则只查索引，不查数据，得到id
再用id去查具体条目，这种技巧就是延迟索引。
十、碎片整理
比如建表测试：
数据表文件原来的容量：
当delete from ceshi where id=1，应该容量减去三分之一，但是并没有被删除。
需要把里面的一些碎片给释放掉。
使用optimize table 表名；或alter table 表名 engine myisam(innodb)
执行optimize table 表名，命令后，把原来的碎片空间给释放掉
注意：修复表的数据及索引碎片，就会把所有的数据文件重新整理一遍，使之对齐，这个过程，如果表的行数比较大，也是比较耗费资源的操作，所以，不能频繁的修复。
如果表的update操作很频繁，可以按周月来修复
十一、锁机制讲解
场景:
下订单：
库存 为100，买一件：
（1）取出库存的数量 100
（2）库存减去1 99
（3）把剩余的库存再写入到表里面。 99
如果是两个人同时操作：
刘备：
100-1=99
99
曹操：
100-1=99
99
锁机制，
mysql 的锁有以下几种形式：
表级锁：开销小，加锁快，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。myisam引擎属于这种类型。
行级锁：开销大，加锁慢，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。innodb属于这种类型。
1、表锁的演示：
对myisam表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其他进程的操作。
对myisam表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。
read:所有人都只可以读，只有释放锁之后才可以写。
write:只有锁表的客户可以操作这个表，其他客户读都不能读。
语法：
lock table 表名 read|write,
解锁：
unlock table
读锁的演示：
要注意：对表添加锁定后，只能操作锁定的表，如果想要操作其他表，则可以在锁定表时，一次性锁定多张表。语法：lock table 表1 read,表2 read;
写锁的演示
对表写锁锁定之后，自己可以进行修改和查询，另外的进程则无法查询，更不能修改。
2、行锁的演示：
是innodb支持的一种锁，在使用时，要添加条件限制是要操作哪行数据。
语法：
begin; //开始
执行语句； //要锁的行
commit; //解锁
文件锁，flock_file
十二、分区分表技术
基本概念，把一个表，从逻辑上分成多个区域，便于存储数据。
采用分区的前提：数据量非常大。
分区的语法，在创建表时，完成分区
create table 表名(
字段信息
)表选项
partition by 分区的类型（分区的条件）(
//分区信息。
)；vvvvvvvvvvvvvvvv
1、分区类型：
list :条件值为一个数据列表。
通过预定义的列表的值来对数据进行分割
例子：假如你创建一个如下的一个表，该表保存有全国20家分公司的职员记录，这20家分公司的编号从1到20.而这20家分公司分布在全国5个区域，如下表所示：
职员表：
id name store_id(分公司的id)
北部 1,4,5,6,17,18
南部 2,7,9,10,11,13
东部 3,12,19,20
西部 8,14,15,16
id name store_id(分公司的id)
1 李小龙 3
2 大刀王五 8
北部 1,4,5,6,17,18
南部 2,7,9,10,11,13
东部 3,12,19,20
西部 8,14,15,16
create table emp(
id int,
name varchar(32),
store_id int
)engine myisam charset utf8
partition by list (store_id)(
partition p_north values in (1,4,5,6,17,18),
partition p_east values in(2,7,9,10,11,13),
partition p_south values in(3,12,19,20),
partition p_west values in(8,14,15,16)
);
添加两天条语句，测试是否使用了分区存储。
explain partitions select *from emp where store_id=3
测试是否用到了分区：
explain partitions select * from p_list where store_id=20\G
注意：在使用分区时，where后面的字段必须是分区字段，才能使用到分区。
Range（范围）
这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区
create table p_range(
id int,
name varchar(32),
birthday date
)partition by range (month(birthday))(
partition p_1 values less than (3),
partition p_2 values less than(6),
partition p_3 values less than(9),
partition p_4 values less than MAXVALUE
);
less than 小于等于；
MAXVALUE可能的最大值
partition by range(month(birthday))(
partition p_north values in (1,4,5,6,17,18),
partition p_east values in(2,7,9,10,11,13),
partition p_south values in(3,12,19,20),
partition p_west values in(8,14,15,16)
);
