show index from 表名; -- 查詢索引名
alter table 表名 drop index 索引名; -- 刪除普通索引
alter table 表名 change id id int; -- 去除主鍵自動增長功能,才能刪除主鍵,相當於重新定義id
alter table 表名 drop primary key; -- 刪除主鍵索引
我們編寫儲存過程為表s1批量新增記錄，name欄位的值均為wot，也就是說name這個欄位的區分度很低（gender欄位也是一樣的，
我們稍後再搭理它）
回憶b+樹的結構，查詢的速度與樹的高度成反比，要想將樹的高低控制的很低，需要保證：在某一層內資料項均是按照
從左到右，從小到大的順序依次排開，即左1《左2《左3<...>
而對於區分度低的字段，無法找到大小關係，因為值都是相等的，毫無疑問，還想要用b+樹存放這些等值的資料，
只能增加樹的高度，欄位的區分度越低，則樹的高度越高。極端的情況，索引欄位的值都一樣，那麼b+樹幾乎成了一根棍。
本例中就是這種極端的情況，name欄位所有的值均為'wot'
#現在我們得出乙個結論：為區分度低的字段建立索引，索引樹的高度會很高，然而這具體會帶來什麼影響呢？？？
#1：如果條件是name='***x',那麼肯定是可以第一時間判斷出'***x'是不在索引樹中的（因為樹中所有的值均為'wot』），
所以查詢速度很快
#2：如果條件正好是name='wot',查詢時，我們永遠無法從樹的某個位置得到乙個明確的範圍，只能往下找，往下找，
往下找。。。這與全表掃瞄的io次數沒有多大區別，所以速度很慢
#1、and與or的邏輯
條件1 and 條件2:所有條件都成立才算成立，但凡要有乙個條件不成立則最終結果不成立
條件1 or 條件2:只要有乙個條件成立則最終結果就成立
#2、and的工作原理
條件：a = 10 and b = '***' and c > 3 and d =4
索引：製作聯合索引(d,a,b,c)
工作原理:
對於連續多個and：mysql會按照聯合索引，從左到右的順序找乙個區分度高的索引字段(這樣便可以快速鎖定很小的範圍)，加速查詢，即按照d—>a->b->c的順序
#3、or的工作原理
條件：a = 10 or b = '***' or c > 3 or d =4
索引：製作聯合索引(d,a,b,c)
工作原理:
對於連續多個or：mysql會按照條件的順序，從左到右依次判斷，即a->b->c->d
- 使用函式
select * from tb1 where reverse(email) = 'wot';
- 型別不一致
如果列是字串型別，傳入條件是必須用引號引起來，不然...
select * from tb1 where email = 999;
#排序條件為索引，則select欄位必須也是索引字段，否則無法命中
- order by
select name from s1 order by email desc;
當根據索引排序時候，select查詢的字段如果不是索引，則速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特別的：如果對主鍵排序，則還是速度很快：
select * from tb1 order by nid desc;
- 組合索引最左字首
如果組合索引為：(name,email)
name and email -- 命中索引
name -- 命中索引
email -- 未命中索引
- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中沒有差別了
- create index ***x on tb(title(19)) #text型別，必須制定長度
- 避免使用select *
- count(1)或count(列) 代替 count(*)
- 建立表時盡量時 varchar 代替 char
- 表的字段順序固定長度的字段優先
- 組合索引代替多個單列索引（經常使用多個條件查詢時）
- 盡量使用短索引
- 使用連線（join）來代替子查詢(sub-queries)
- 連表時注意條件型別需一致
- 索引雜湊值（重複少）不適合建索引，例：性別不適合
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