1、选择数据类型遵循小而简单的原则
越小的数据类型通常会越快，占用更少磁盘、内存，处理时所需要的CPU周期也更少。
例如：使用整形存储ip地址，使用DATATIME存储时间。
2、如果一个列计划创建索引，最好设置为NOT NULL。
3、INT类型长度固定4个字节32位，对他指定宽度，只会影响显示的长度，实际占用还是4字节。
4、对于状态码，推荐使用TYININT(1)，占用1个字节，可以节省很多空间。
explain是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
explain select SQL_NO_CACHE id,name from user where id=1
执行语句将会得到一系列这个sql语句执行信息。
返回信息
其中我们需要关注的是type和rows。
type是这句sql语句执行类型，好坏程度依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL一般来说，好的sql查询至少达到range级别，最好能达到ref。
rows是扫过的行数，这个值越贴近最终查询出的行数越好。
sql优化的具体形式，就是索引。
mysql5.5及以上版本默认使用InnoDB作为搜索引擎。相比较于MyISAM，InnoDB支持外键、行锁、事务。（注意，行锁是建立在命中索引的情况下）
索引由两种：聚集索引和非聚集索引。
聚集索引是以主键为查找key，在建表时默认创建的索引，在B+结构中，所有的叶子节点存储的是该id的记录全部数据，这里引入覆盖索引的概念：覆盖索引时sql查询时如果索引已经存储了这次sql想要查询的全部字段信息，则命中索引之后直接返回，查询速度很快。
非聚集索引，就是自定义索引，创建索引的字段不同会引起不同的效果。
1）最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2）=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
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