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先看整体架构：
MySql的优势所在（高内聚，低耦合）
一张表对比两种引擎：
SQL语句加载顺序
JOIN的七种情况
索引带来的优化
索引的一些概念和用法
SQL调优问题诊断
SQL优化——避免索引失效
数据库为什么会慢呢？
先看整体架构：
四层架构，先明白怎样干活的，干活的流程，然后才能知道要优化哪里。
MySql的优势所在（高内聚，低耦合）
一张表对比两种引擎：
附加：MyISAM适合读密集的表；InnoDB适合写密集的表。
SQL语句加载顺序
机读的顺序一般和我们写的sql语句的顺序不一致：
手写顺序：
以下是mysql机读的顺序：（这个过程正是由第二层里边的parser来完成的）
总结SQL的加载顺序
JOIN的七种情况
- 内连接
- 左外连接
- 右外连接
- 取左表独有部分
- 取右表独有部分
- 另外两种，取全部和取各自独有部分，然后求和
索引带来的优化
快速定位。也就是说提高访问速度。
排好序的快速查找数据结构。
索引用到的数据结构式BTree(多路搜索树，并不一定是二叉的)
索引的问题：索引会大大的提高查询的速度，但是也会降低插入，更新，删除的速度。
索引的一些概念和用法
单值索引：对一个字段建立索引。create index idx_tablename_字段名 on tablename(字段名)
唯一索引：要求不可以重复出现。create index unique
复合索引：对于多条件查询sql，
使用复合索引比较不错，就是对多个字段建立。create index idx_tablename_字段名 on tablename(字段名，字段名)
SQL调优问题诊断
先使用 explain + sql语句，查看可优化的地方。
得到如下：
接着分析这张表的各个字段 ，分析每一个可以优化的点，什么情况是有问题，什么情况没有问题。
- id字段：分三种情况，数字一样，按需执行。数字不一样，数字越大优先级越高。
- select_type: 有以下几种
- table ：显示数据是关于哪张表的
- type
const：where后边，直接是根据id去查询。
eq_ref :唯一性索引扫描，返回一条数据。
ref：返回多行
range：范围扫描
index：全索引扫描，从索引中直接取出数据
就像下边这样。对查询的内容建立索引。
ALL：在磁盘上全表扫描。这是最慢的。
- key：实际上用的索引。如果这个一旦为null，那就是索引失效了，和没建索引一样。
- possible_keys:可能会用到的索引。
- key_len:索引用到的长度。
这个索引长度因为是越短越好，所以我们在定义表结构的时候，就要慎重考虑字段类型 了。
这个和数据库版本有关系，和字段类型有关系，和字段是否允许为空，编码格式有关系。
比方说在定义为char的情况下，允许为空，和不允许为空就差一个字节。最后不允许为空。
在定义为varchar的情况下，不允许为空，就比允许为空多一个字节，因为不允许为空需要补两位。
- ref：
- rows：代表用这个索引，得到想要的结果需要查找的行数。也就是扫描的行数。
- extra： 这个出现 Using filesort 是很危险的，意味着原来有索引但是不用，自己重新建，这是不好的现象。
还会出现 Using temporary 这个是更危险的，使用临时表保存中间结果，常见排序 order by 和分组 group by
查询中排序的字段，排序字段如果通过索引去访问，将大大提高排序速度。order by 的顺序最好和建立的索引的顺序一致。
还会出现的其他的情况
SQL优化——避免索引失效
- 最佳左前缀匹配原则：如果索引了多列，要遵循最左前缀原则，查询从最左前列开始且不跳过索引字段，
比如创建了索引 create index index_id_name_age on student (id, name, age)
那么在查询的时候：select * from student where id= ，name= ，age= ；这是最正确的用法
select * from student where name= ，age= ； 索引会失效
select * from student where id= ，age= ； 索引会失效
- 不在索引列上进行任何操作（计算，函数，或者类型转换）否则导致索引失效。
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
比如创建了索引 create index index_id_age_name on student (id, age , name)
select * from student where id= ，age> , name = 因为第二个是条件，所以后边字段索引会失效
- 尽量使用覆盖索引，也就是在extra那一项出现 Using index，也就是从索引上查询值，不再去扫描数据库表。
比如创建了索引 create index index_id_name_age on student (id, name, age)
那么在查询的时候：select id，name，age from student where id= ，name= ，age= ；这是最好的情况，这就是全覆盖了。
- where条件使用 ！= ，可能会导致索引失效而扫描全表。
- where条件 使用 is null 或者 is not null 会让索引失效的情况
这种情况不会让索引失效。
如果上边定义了 not null，但是条件查询，where name is null ，就肯定会使索引失效。
- 模糊查询 like ‘%’ 百分号挂前边会使索引失效。所以能挂右边挂右边。如果实在是需要前边出现%，那就覆盖索引，建一个特殊的索引，能够使查询覆盖索引。
- 字符串不加单引号，因为数据库底层给你转型，所以会使索引失效。
- or 可能会使索引失效，在数据量小的情况下，就算用or，索引失效影响也不大，但是一旦多了，就要考虑使用 union or 来代替
优化技巧总结：
数据库为什么会慢呢？
所谓的数据库慢，不是IO慢就是CPU慢。写要用到IO，读要用到CPU
