数据库引擎：INNODB MyIsam
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CURD
insert into 表名(,) values(,)
update 表名 set 字段名=更改后的内容 where
select * from 表名 where
delete from 表名 where （删除对应条件的行）
创建索引和删除索引
create index 索引名 on 表名(字段名)
drop index 索引名 on表名
查看执行计划命令 explain
12个字段
table,extra,type,possible_keys,key,select_type
extra:可能会出现的信息
①using index 使用了索引查询
②using where 使用了where字句
③filesort 文件排序 性能极差
type：
system>const>eq_ref>ref>range>index>all
range是使用了范围查询的最优化形式
all表示全表扫描
ref和range是我们能做到的比较优化的位置
possible_keys,key：
可能用到的索引名，使用了的索引名
select_type：给出使用的查询类型，是简单呢还是用了子查询
simple简单单表查询
举例子：
select distinct<select_list> from
join <right_table> on <join_condition>
where <where_condition>
group by having
limit <limit_number>
上述SQL查询执行顺序，按标号：
(6) SELECT (6.5)DISTINCT<select_list>
(1) FROM <left_table>
(2) <join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
(3) WHERE <where_condition>
(4) GROUP BY <group_by_list>
(5) HAVING <having_condition>
(7) ORDER BY <order_by_list>
(8) LIMIT <limit_number>
sql优化的几种方式
1.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
2.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
3.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
4.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.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，改为union all （不是union）
6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
not between 1 and 3 代替not in(1,2,3);
7.下面的查询也将导致全表扫描： （％放前面 禁止使用）
select id from t where name like ‘%abc’；
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数或运算操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’–name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
10.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。
11.尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。