一、Count(*), Count(1) 和Count(字段)的区别
count(1) and count(*)
当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用count(1)还要比使用count(*)用时多了！
从执行计划来看，count(1)和count(*)的效果是一样的。 但是在表做过分析之后，
count(1)会比count(*)的用时少些（1w以内数据量），不过差不了多少。
如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快。但是差的很小的。
因为count(*),自动会优化指定到那一个字段。所以没必要去count(1)，
用count(*),sql会帮你完成优化的 因此：count(1)和count(*)基本没有差别！
sql调优，
count(1) and count(字段)
（1） count(1) 会统计表中的所有的记录数，包含字段为null 的记录
（2）count(字段) 会统计该字段在表中出现的次数，许罗字段为null 的情况。即不统计字段为null 的记录。
二、MySQL数据库中常用字段类型：
整数型：TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT
小数型：FLOAT，DOUBLE，DECIMAL(M,D)
字符型：CHAR，VARCHAR
日期型：DATETIME ，DATE，TIMESTAMP
备注型：TINYTEXT ，TEXT ，LONGTEXT 整数类型以及他们最多所能拥有的数字位我们必须有所了解
·TINYINT——这个类型最多可容纳三位数。有符号：（-128，127）无符号：（0，255）//2的8次方
·SMALLINT——最多可容纳五位数。 有符号：（-32768，32767）无符号：（0，65535）//2的16次方
·MEDIUMINT——最多可容纳八位数。 有符号：（-8388608，8388607）无符号：（0，16777215）//2的24次方
·INT——可以容纳十位数。 有符号：（-2147483648，2147483647）无符号：（0，4294967295）//2的32次方
·BIGINT——最多可容纳二十位数。 有符号：（-9 223 372 036 854 775 808，9 223 372 036 854 775 807）无符号：（0，18 446 744 073 709 551 615）//2的64次方
TEXT可以接受文本输入，VARCHAR只能接受255个字符，但是TEXT可以用来存储超量的数据。
当TIMESTAMP数据类型被选定，可以点击“CURRENT_TIMESTAMP”作为默认，MySQL会自动返回每个MySQL数据插入的确切时间。
MySql支持3个浮点型:float,double,decimal。
float:代表单精度浮点类型。
double:代表双精度浮点数值。
与整数类型一样，这些类型带有附加的参数。一个显示宽度指示器和一个小数点指示器。
double的存储是float精度的一倍。一般对精度要求高才用double。否则为了减少资源的浪费。我们都用float来代替小数。
三、查询优化
*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.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则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 is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0*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。
*4.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，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20 *5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3 *6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'*7.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 *8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，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%' *9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
*10.（索引的最左原则）在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为 条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...) *12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) *13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，(索引最好建在识别度比较高的，不重复的字段)
如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。 *14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。*15.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。
*16.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。
17.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。
18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，
以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
21.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
24.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。