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”

理想中的索引：

        1:查询频繁 2:区分度高  3:长度小  4: 尽量能覆盖常用查询字段

索引长度与区分度的均衡：

        索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多)

        因此对于一些长短不同的字节，我们会针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引。但是：

        1:截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好

        2:截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度.

        所以,我们要在  区分度 + 长度  两者上,取得一个平衡

        select count (distinct left (word,6)) / count (*) from tablename;

        对于一般的系统应用:区别度能达到0.1,索引的性能就可以接受.

        alter table tablename add index word(word(4));

伪hash索引（crc32）：

        给字符串类型的字段建立索引效率不高，但是必须要经常查这个字段怎么建索引？比如这个字段名称是url字符串类型，那么可以建一个字段 crcurl 来存储 url字段crc32后的值，并给这个字段建立索引。

        crc32 是整形，在MySQL中，给整形字段建立索引效率比较高，crc32虽然不能确保唯一性，但是无碍，相同的机率也是极小，关键是可以大大减少查询的范围，给crcurl这个字段建立索引，查询的时候带上crcurl字段就可以利用到索引。

大数据量分页优化：

        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.

        
        2:不用offset,用条件查询

        首先我们直接大数据分页limit 5000000,10  发现耗时4.41秒

        接下来我们转换方式使用where条件查询，只耗时0.02秒

            但是问题来了: 2次的查询结果不一致

            原因:数据被物理删除过,有空洞.

            解决:数据不进行物理删除(可以逻辑删除).

            最终在页面上显示数据时,逻辑删除的条目不显示即可.

            (一般来说,大网站的数据都是不物理删除的,只做逻辑删除 ,比如 is_delete=1)

        3: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?延迟关联

            分析:优化思路是 不查,少查,查索引,少取.

            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.

        分析：limit是先查询再越过，也就是说我们先查询出所有数据再进行跳跃，上图我们越过500W页，还使用了inner join  内存并没有崩掉，这是因为我们子句tmp临时表中只查询了id（索引覆盖，不需要回行去磁盘找数据了）然后拿到这10个id 分别查询这10条数据 。

索引与排序：

        排序可能发生2种情况:

        1:对于覆盖索引,直接在索引上查询时,就是有顺序的, using index

        2:先取出数据,形成临时表做filesort(文件排序,但文件可能在磁盘上,也可能在内存中)

        我们的争取目标-----取出来的数据本身就是有序的! 利用索引来排序.

        比如: goods商品表, (cat_id,shop_price)组成联合索引,

        where cat_id=N order by shop_price ,可以利用索引来排序,

        select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by shop_price;

        // using where,按照shop_price索引取出的结果,本身就是有序的.

using where

         select goods_id,cat_id,shop_price from goods order by click_count;

        // using filesort用到了文件排序,即取出的结果再次排序

 using filesort

重复索引与冗余索引

        重复索引是指 在同1个列(如age), 或者顺序相同的几个列(age,school), 建立了多个索引,称为重复索引,重复索引没有任何帮助,只会增大索引文件,拖慢更新速度。

        冗余索引是指2个索引所覆盖的列有重叠, 称为冗余索引。比如x,m,列，加索引 index x(x),  index xm(x,m) x,xm索引, 两者的x列重叠了,  这种情况,称为冗余索引. （mx, xm 不是重复的,因为列的顺序不一样）