一 数据类型优化 ：
在创建某个字段的时候，尽量选择该数据能存的最小数据类型，
1、整型比字符操作代价更低，因为字符集和校对规则是字符比较比整型比较更复杂，
2、使用mysql自建类型而不是字符串来存储日期和时间
3、用整型存储IP地址
列：具体需要找类型优化
varchar(1),int(1) ()
varchar(5),varchar(255) (他们在硬盘存的大小一致，但是内存中是设置长度的大小)
mysql的整数类型（TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT分别使用8，16，24，32，64） 都有一特点，他们的int(x) x不是长度，不管设置的x是几，会在硬盘中存一个他们的固定长度，8，16，24，32，64。
所以INT(1)与INT(11)后的括号中的字符表示显示宽度，整数列的显示宽度与MySQL需要用多少个字符来显示该列数值，与该整数需要的存储空间的大小都没有关系，INT类型的字段能存储的数据上限还是2147483647(有符号型)和4294967295(无符号型)。其实当我们在选择使用INT的类型的时候，不论是INT(1)还是INT(11)，它在数据库里面存储的都是4个字节的长度。
二 索引优化
数据库存储数据的时候，分为数据页，和索引页。
1：如果不建立索引，会直接去数据页去一个个对比
2：如果建立的索引，先去索引页查询，在通过索引页对应到的数据页去查询数据页
如果我现在有查询1000条数据，这个表就有1000条数据，这样用索引是不是就慢，前提不是索引覆盖，
如果这个表有100000 是不是就体现了索引的价值
1.添加PRIMARY KEY（主键索引，主键索引会把数据，也存在索引页中，索引一般用主键存查询会很快）
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
2.添加UNIQUE(唯一索引)
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (
`column`
)
3.添加INDEX(普通索引)
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
4.添加FULLTEXT(全文索引) （只有MyISAM 引擎）
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.添加多列索引
mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
三 索引匹配方式:
如果设置的索引是 name，age,pos。
1:全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配
explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23' and pos = 'dev';
2:匹配最左前缀
只匹配前面的几列（只能按照顺序索引，顺序必须是 name,age，pos，如果where按照 pos,name,age将不能执行索引查询）
explain select * from staffs where name = 'July' and age = '23';
explain select * from staffs where name = 'July';
3:匹配列前缀 (这样查询虽然用到索引了但是相比于全职匹配速度还是慢)
可以匹配某一列的值的开头部分
explain select * from staffs where name like 'J%';
explain select * from staffs where name like '%y';
4:匹配范围值（因为第一个是name,之后的匹配都不算索引）
可以查找某一个范围的数据
explain select * from staffs where name > 'Mary';
5:精确匹配某一列并范围匹配另外一列
可以查询第一列的全部和第二列的部分
explain select * from staffs where name = 'July' and age > 25;
四 常见sql使用索引
