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索引查询 建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
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尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
接着MySQL就会自动记录查询语句的proling信息。
在Mysql6的版本上推出，用于优化查询。 在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。 优化超多分页场景。
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
结果是，我们会发现那些没怎么优化的查询会导致磁盘上的临时存储空间是数据表自身存储空间的好几倍。而在对联合查询进行排序时，MySQL 可能会在查询执行过程中执行两次文件排序。
mysql的 io 以page为单位，因此不必要的数据（大字段）也会随着需要操作的数据一同被读取到内存中来，这样带来的问题由于大字段会占用较大的内存（相比其他小字段），使得内存利用率较差，造成更多的随机读取。
MEDIUMTEXT最大长度为16，777，215 LONGTEXT最大长度为4，294，967，295 使用方法：mysql中的text对应oracle中的clob，又分为TINYTEXT， TEXT， MEDIUMTEXT，LONGTEXT， 都是表示数据长度类型的一种。
mysql中text，longtext，mediumtext字段类型区别为：字节限制不同、I/O不同、行迁移不同。字节限制不同 text字段类型：text字段类型的字节限制为65535字节。
多大，没法说。数据量越大，速度越慢。因为mysql 是行存储模式，所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时，占了大量的io。所以会十分的慢。如果数据量有可能达到50万以上，一般此字段可以单独放到一个表里边。
MySQL 7 已经开发两年了。相比 MySQL 6，有特别多的改进。
这两种情况的区别就是有系统上的升级，并且软件填补了一些漏洞，修复了之后，对于软件运行以及信息处理能力变得更强大一些。
mysql0跟7相比，用7版本会更好。MySQL7在某些方面比0更加稳定。虽然MySQL0有许多新的特性和改进，但是在某些情况下，这些新特性可能会导致稳定性问题。
mysql7中分为2类：临时表空间回滚段和普通回滚段。mysql6中没有区分。
比如说先在cmd输入mysql-uroot-p进入mysql，然后用下面的命令是创建一个new用户，密码是123456，并允许用户从所有IP登录访问所有数据库。这样就可以从其他地方登录mysql了。
年， MySQL 5 发布，其包括如下重要特性及更新。2013年， MySQL 6 发布，其包括如下重要特性及更新。可以说，MySQL 6是MySQL历史上一个里程碑式的版本，这也是目前生产上应用得最广泛的版本。
1、在WHERE子句中使用UNION代替子查询。1 对于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止独占锁。1 在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。
2、与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一起使用的表，这里所有的索引部分使用一个常数表达式并且索引部分被定义为NOT NULL。
3、应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
4、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
5、再附上一段关于Where子句的执行顺序：在用MySQL查询数据库的时候，连接了很多个用，发现非常慢。
6、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。应尽量避免在 where子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
