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SQL语句执行顺序
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设置大小写不敏感
- 查看大小写是否敏感：
show variables like %lower_case_table_names%; windows 系统默认大小写不敏感，但是 linux 系统是大小写敏感的。
- 设置大小写不敏感：在
my.cnf这个配置文件 [mysqld] 中加入lower_case_table_names = 1，然后重启服务器。
| 属性设置 | 描述 |
|---|---|
| 0 | 大小写敏感 |
| 1 | 大小写不敏感。创建的表，数据库都是以小写形式存放在磁盘上，对于 sql 语句都是转换为小写对表和 DB 进行查找 |
| 2 | 创建的表和 DB 依据语句上格式存放，凡是查找都是转换为小写进行 |
MySql 的用户和权限管理用户管理：
-- 创建用户
create user ahzoo identified by 123456;
-- 查看用户和权限的相关信息
select host,user,password,select_priv,insert_priv,drop_priv from mysql.user-- 修改当前用户密码
set password =password(1234);
-- 修改其他用户密码
update mysql.user set password=password(123456) where user=ouo;
-- 所有通过user表的操作，都必须使用下面命令才能生效
flush privileges;
-- 修改用户名
update mysql.user set user=ahzoo where user=ouo;
flush privileges;
-- 删除用户
drop user ouo;
-- 注意：删除用户时，不建议使用下面命令进行删除，因为系统会有残留信息保留
delete from user where user=ouo
flush privileges;
权限管理:
授予权限
grant 权限 1,权限 2,…权限 n on 数据库名称.表名称 to 用户名@用户地址 identified by 密码;
-- 授予数据库下所有表，所有权限
grant all privileges on testDB.* to ahzoo@localhost identified by 123456;
-- 授予所有库、表增删改查权限
grant select,insert,delete,drop on *.* to ahzoo@localhost identified by 123456;
-- 对网络用户授权；@% 表示对非本地主机用户授权，不包括localhost
grant all privileges on *.* to ouo@% identified by 123456-- 查看权限
show grants;
取消权限
revoke [权限 1,权限 2,…权限 n] on 库名.表名 from 用户名@用户地址;
revoke all privileges on testDB.* from ahzoo@localhost;
索引优化在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。下图就是一种可能的索引方式示例：
文章图片
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快 Col2 的查找，可以维护一个 右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指 针，这样就可以运用 二叉查找在一定的复杂度内获取到相应数据，从而快速的检索出符合条件的记录。 一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
【#yyds干货盘点# 简单化MySQL优化小妙招】索引优势：
- 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。
- 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为 更新所带来的键值变化后的索引信息。
- 实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用空间的。
MySQL 使用的是 Btree 索引：
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一颗 b 树，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示)，如磁盘块 1 包含数据项 17 和 35，包含指针 P1、P2、P3，P1 表示小于 17 的磁盘块，P2 表示在 17 和 35 之间的磁盘块，P3 表示大于 35 的磁盘块。
真实的数据存在于叶子节点即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。
非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中。
查找过程：
如果要查找数据项 29，那么首先会把磁盘块 1 由磁盘加载到内存，此时发生一次 IO，在内存中用二分查找确定 29在 17 和 35 之间，锁定磁盘块 1 的 P2 指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的 IO）可以忽略不计，通过磁盘块 1的 P2 指针的磁盘地址把磁盘块 3 由磁盘加载到内存，发生第二次 IO，29 在 26 和 30 之间，锁定磁盘块 3 的 P2 指针，通过指针加载磁盘块 8 到内存，发生第三次 IO，同时内存中做二分查找找到 29，结束查询，总计三次 IO。
真实的情况是，3 层的 b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次 IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次 IO，那么总共需要百万次的 IO，显然成本非常非常高。
?
B+tree
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B+Tree 与 B-Tree 的区别：
1、B-树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
2、在 B-树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；而 B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。从这个角度看 B- 树的性能好像要比 B+树好，而在实际应用中却是 B+树的性能要好些。因为 B+树的非叶子节点不存放实际的数据，这样每个节点可容纳的元素个数比 B-树多，树高比 B-树小，这样带来的好处是减少磁盘访问次数。尽管 B+树找到一个记录所需的比较次数要比 B-树多，但是一次磁盘访问的时间相当于成百上千次内存比较的时间，因此实际中B+树的性能可能还会好些，而且 B+树的叶子节点使用指针连接在一起，方便顺序遍历（例如查看一个目录下的所有文件，一个表中的所有记录等），这也是很多数据库和文件系统使用 B+树的缘故。
为什么 B+树比 B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引：
- B+树的磁盘读写代价更低
- B+树的查询效率更加稳定
?聚簇索引和非聚簇索引聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
如下图，左侧的索引就是聚簇索引，因为数据行在磁盘的排列和索引排序保持一致。
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- 聚簇索引的好处：
- 聚簇索引的限制：
Mysql 索引分类
-- 创建
CREATE [UNIQUE] INDEX [indexName] ON table_name(column))
-- 删除
DROP INDEX [indexName] ON tableName;
-- 查看
SHOW INDEX FROM tableName;
-- 使用Alter命令:-- 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为 NULL:
ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list) ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list)-- 添加普通索引，索引值可出现多次:
ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list) --该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引:
ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list)
单值索引即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。
-- 在表创建时直接创建索引
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name)
);
-- 单独创建索引：CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);
唯一索引索引列的值必须唯一，但允许有空值。
-- 随表一起创建：
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_no)
);
-- 单独建唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no主键索引设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引。
-- 随表创建
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
-- 单独建主键索引：
ALTER TABLE customer add PRIMARY KEY customer(customer_no)-- 删除建主键索引：
ALTER TABLE customer drop PRIMARY复合索引即一个索引包含多个列。 ?
-- 随表一起建索引：
CREATE TABLE customer (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,
customer_no VARCHAR(200),
customer_name
VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id),
KEY (customer_name),
UNIQUE (customer_name),
KEY (customer_no,customer_name)
);
-- 单独建索引：
CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);
索引优化
- 最佳左前缀法则
- 不要在索引列上做任何计算
- 索引列上不能有范围查询
- 尽量使用覆盖索引
select *…而是使用select a,b,c….。1、使用不等于(!= 或者< > )时，有时会无法使用索引会导致全表扫描。
2、字段的 is null 可以用到索引 而 is not null 不会使用索引。
3、不能使用前缀进行模糊匹配：
... like %a%√... like %a√... like a%×使用
union all 或者 union 来替代or示例：假设abc为索引
-- 索引被使用：
where a = 3;
where a = 3 and b = 5;
where a = 3 and b = 5 and c = 4;
-- 索引未被使用：
where a <
>
3;
where abs(a) =3;
where b = 3;
where b = 3 and c = 4;
where c = 4;
-- 使用到a索引，但是未使用b、c索引
where a = 3 and c = 5；
where a = 3 and b >
4 and c = 5;
where a is null and b is not null;
子查询优化在范围判断时，尽量不要使用
not in 和 not exists，使用 left join on xxx i。排序分组优化
- 无过滤，不索引
- 顺序错，必排序
- 方向反，必排序
-- 两个排序方式都是desc：
select * from mytest where name=ahzoo order by deptid desc, name desc如果排序的字段，顺序有差异，就需要将差异的部分，进行一次倒置顺序，因此还是需要手动排序的。
-- 两个排序方式相反，一个是降序一个是升序
select * from mytest where name=ahzoo order by deptid desc, name asc推荐阅读
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