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mysql statistics 如何更新
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通常执行update statistics的方法是：
1 对表中不带索引的字段执行update statistics medium，每个表执行一次。一般情况下，缺省参数就足够了。对于特别大的表(执行update statistics时，通常把超过26570条记录的表定义为特别大的表)，可以带参数resolution1.00.99。
2 对表中带有索引的字段执行update statistics high，每个字段执行一次。
3 对表中带有复合索引的字段执行update statistics low，每个表执行一次。
4 对每一个小表执行update statistics high。
order为关键字，作为字段使用是需要加`引上，如下：
update test_t set `order`=5 where id=15;
建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。
我们先来看一个重要的属性列的 离散度，
count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数
数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。
当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。
创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add key(address(12)); // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？
问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的，截取得少了，重复内容太多，字段的散列度（选择性）会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢？
先看一下字段在全部数据中的选择度计算公式：
select count(distinct address) / count(*) from shop;
select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;
count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) distinct(address，3）
==所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度
==所以，我们要权衡索引大小和查询速度。
举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
SELECT COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub, -- 字段在全部数据中的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5, -- 截取前5个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10, -- 截取前10个字符的选择度
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,
COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15
FROM shop;
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| sub | sub5 | sub7 | sub9 | sub10 | sub11 | sub12 | sub13 | sub15 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。
ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));
1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）
2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引
3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）
4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）
5.不建议用无序的值作为索引，例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂）
6.若在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面
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”
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（ distinct 去重 ）
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));
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？
比如说一个字段url，类型是字符串。那么可以建一个字段 crcurl 来存储url字段crc32后的值，并给 crcurl 建立索引。
crc32：循环冗余校验。根据网上数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种散列函数，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。生成的数字在传输或者存储之前计算出来并且附加到数据后面，然后接收方进行检验确定数据是否发生变化。一般来说，循环冗余校验的值都是32位的整数。
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。
不允许翻过100页（百度搜索一般到70页左右）
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
2次的查询结果不一致，这是因为数据被物理删除过有空洞.，因此我们可以追加软删除功能
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 。
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,那么什么时候发生索引排序呢？即查询索引和order by的字段是同一个字段
goods表中 cat_id与shop_price组成联合索引：
select goods_id,cat_id,shop_price from goods where cat_id=4 order by shop_price; 可以直接利用索引来排序,
using where按照shop_price索引取出的结果,本身就是有序的
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
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）
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于mysql的高效运行是很重要的。下面几种常见的MySQL索引类型。
在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555,admin。
在查找username="admin"的记录 SELECT * FROMmytable WHERE username='admin';时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括：
（1）普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ONmytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
（2）唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ONmytable(username(length)) ◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
（3）主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
（4）组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL ); 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age(name(10),city,age); 建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
1.首选数据库都会有自动优化查询计划的能力，在语句一中，明显对seq进行了排序，而is_need_udate用in进行范围查询，使用index2，开销就会小很多，但是语句二中is_need_update没有这个了，所以才会使用index1.
2.所以建立的原则
2.1根据对应表查询频率最高的属性建立索引
2.2为经常需要排序，分组的字段建立索引
2.3尽量使用数据量少的索引
建议详细的使用方法看看书吧，数据库的优化是一门大学问，值得好好研究的
