从100000到200000
这种分页查询方式会从数据库第一条记录开始扫描，所以越往后，查询速度越慢，而且查询的数据越多，也会拖慢总查询速度，全表扫描
优化方案：
使用子查询和筛选条件能够很好地避免这个问题
select * from orders_test a where a.id >=
(select id from orders_test b where id > 99999 ORDER BY b.id limit 1)
limit 100
网络连接层：提供与Mysql服务器建立连接的支持
核心服务层：主要包含系统管理和控制工具、连接池、SQL接口、解析器、查询优化器和缓存六个部分
存储引擎：负责Mysql中数据的存储与提取，与底层系统文件进行交互
文件系统：负责将数据库的数据和日志存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互，是文件的物理存储层
索引的原理：就是把无序的数据变成有序的查询.
1.把创建了索引的列的内容进行排序
2.对排序结果生成倒排表
3.在倒排表内容上拼上数据地址链
4.在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据
：
查询更快、占用空间更小
1.适合索引的列是出现在where子句中的列，或者连接子句中指定的列
2.基数较小的表(就是表的数据比较少，因为会单独维护一个索引表)，索引效果较差，没有必要在此列建立索引
3.使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，这样能够节省大量索引空间，如果搜索词超过索引前缀长度，则使用索引排除不匹配的行，然后检查其余行是否可能匹配。
4.不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。在修改表内容的时候，索引会进行更新甚至重构，索引列越多，这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
5.定义有外键的数据列一定要建立索引。
6.更新频繁字段不适合创建索引
7.若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)
8.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
9.对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
10.对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
索引的查找机制
索引就是通过事先排好序，从而在查找时可以应用二分查找等高效率的算法。
一般的顺序查找，复杂度为O(n)，而二分查找复杂度为O(log2n)。当n很大时，二者的效率相差及其悬殊。
举个例子：
表中有一百万条数据，需要在其中寻找一条特定id的数据。如果顺序查找，平均需要查找50万条数据。而用二分法，至多不超过20次就能找到。二者的效率差了2.5万倍！
索引有什么副作用吗？
（1）索引是有大量数据的时候才建立的，没有大量数据反而会浪费时间，因为索引是使用二叉树建立.
（2）当一个系统查询比较频繁，而新建，修改等操作比较少时，可以创建索引，这样查询的速度会比以前快很多，同时也带来弊端，就是新建或修改等操作时，比没有索引或没有建立覆盖索引时的要慢。
（3）索引并不是越多越好，太多索引会占用很多的索引表空间，甚至比存储一条记录更多。
对于需要频繁新增记录的表，最好不要创建索引，没有索引的表，执行insert、append都很快，有了索引以后，会多一个维护索引的操作，一些大表可能导致insert 速度非常慢。
索引是一种数据结构（平衡树非二叉），即B树，B+树，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件。
底层：B-树----->演变到》》B+树 结构：（主键值，具体数据，指向下一个节点的指针）
索引用到地方：
sql语句有where条件，group by分组以及order by排序和联合查询的时候会用到，而如果sql语句不加上述那些东西就不会用到索引，也就不能提交查询速度
不用索引地方：
1.索引列参与计算，不走索引
2.索引列使用 like 语句
3.尽量避免 or 操作，只要有一个字段没有索引，改语句就不走索引，不走索引！
4.<> ，not in 不走索引（辅助索引）
5.is null，is not null也无法使用索引，不走索引！
主要索引类型为：
1，普通索引：普通索引是最基本的索引，它没有任何限制，值可以为空；仅加速查询。
2，唯一索引：唯一索引与普通索引类似，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。
3，主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。
4，组合索引：组合索引指在多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
5，全文索引：全文索引主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。
聚集索引：聚集索引是索引结构和数据一起存放的索引。类似于字典的正文，当我们根据拼音直接就能找到那个字。
非聚集索引：非聚集索引是索引结构和数据分开存放的索引。类似于根据偏旁部首找字，首先找到该字所在的地址，再根据地址找到这个字的信息。
区别：
1.聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个
2.聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续
3.聚集索引:物理存储按照索引排序；聚集索引是一种索引组织形式，索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序。
4.非聚集索引:物理存储不按照索引排序；非聚集索引则就是普通索引了，仅仅只是对数据列创建相应的索引，不影响整个表的物理存储顺序。
5.索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
优势与缺点：
聚集索引插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入），查询数据比非聚集数据的速度快。
数据库的隔离级别：
1.读未提交（Read uncommitted）;
2.读已提交（Read committed）;
3.可重复读（Repeatable read），数据库默认开启;
4.串行化（Serializable ）;
SQL语句的优化
1.尽量避免使用子查询
2.用IN来替换OR
3.读取适当的记录LIMIT M,N，而不要读多余的记录
4.禁止不必要的Order By排序
5.总和查询可以禁止排重用union all
6.避免随机取记录
7.将多次插入换成批量Insert插入
8.只返回必要的列，用具体的字段列表代替 select * 语句
9.区分in和exists
10.优化Group By语句
11.尽量使用数字型字段
12.优化Join语句
1、InnoDB 支持事务MyISAM 不支持；
2、InnoDB 支持外键；
3、InnoDB 是聚集索引，MyISAM 是非聚集索引等。
4、InnoDB 不保存表的具体行数
5、InnoDB 最小的锁粒度是行锁，MyISAM是表锁
区别：
1、主键是一种约束，唯一索引是一种索引。
2、主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。
3、唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。
4、主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。
唯一索引与主键索引的区别就是，唯一索引允许为空，若是在组合索引中，只要创建的列值是唯一的
1.键值数据库
2.列数据库
3.文档型数据库
4.图数据库
几种非关系型数据库对比：
redis持久化----两种方式
1、redis提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。
2、RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将redis存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上；
3、AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将redis执行过的所有写指令记录下来，在下次redis重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。
4、其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复，这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高。
5、如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样。
1. NOT IN和<>操作都不会使用索引，而是将会进行全表扫描。如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。如果NOT EXISTS是子查询，还可以尽量转化为外连接或者等值连接，要看具体sql的业务逻辑。
2．把NOT IN转化为LEFT JOIN如：
select * from table t where t.id not in (select id from table2)
我们可以使用下面的语句代替(in、not in)：
select a.* from table1 a left join table2 b on a.id = b.id where b.id is null;
select a.* from table1 a left join table2 b on a.id = b.id where b.id is not null;