MySQL数据库：用户相关操作

安装mysql

https://www.runoob.com/../images/mysql/mysql-install.html

mysql的存储引擎

查看引擎语句

show engines; 查看所有的引擎

SHOW VARIABLES LIKE 'default_storage_engine'; 查看当前默认引擎

存储引擎 -- 存储数据的方式
一张表
    数据
    表的结构
    索引(查询的时候使用的一个目录结构)

Innodb存储引擎    mysql5.6之后的默认的存储引擎
数据和索引存储在一起 2个文件
    数据索引\表结构
数据持久化
支持事务   : 为了保证数据的完整性,将多个操作变成原子性操作   : 保持数据安全
支持行级锁 : 修改的行少的时候使用                          : 修改数据频繁的操作
支持表级锁 : 批量修改多行的时候使用                        : 对于大量数据的同时修改
支持外键   : 约束两张表中的关联字段不能随意的添加\删除      : 能够降低数据增删改的出错率


Myisam存储引擎    mysql5.5之前的默认的存储引擎
数据和索引不存储在一起  3个文件
    数据\索引\表结构
数据持久化
只支持表锁

Memory存储引擎
数据存储在内存中, 1个文件
    表结构
数据断电消失

行级锁，表级锁和页级锁对比：

行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。

特点：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。

特点：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。

页级锁 页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

数据库的基本操作

用户相关操作

查看当前用户是谁? select user();
给当前用户设置密码 set password = password('123');
创建用户 create user '用户名'@'主机的ip/主机域名' identified by '密码'
授权 grant select on 数据库名.* to '用户名'@'主机的ip/主机域名' identified by '密码'
授权并创建用户 grant select on 数据库名.* to '用户名'@'主机的ip/主机域名'

数据库相关的操作

创建库  create database 数据库名;
切换到这个库下  use 库名
查看所有库 show databases;

表相关的操作

查看这个库下的所有表  show tables;
查看表的创建语句 show create table 表名;
创建表  create table 表名(字段名 数据类型(长度),字段名 数据类型(长度),..);
删除表  drop table 表名;
查看表结构  desc 表名;
增 : insert into 表 values (一行数据),(一行数据),(一行数据);
删 : delete from 表 where 条件;
改 : update 表 set 字段名=值,字段2=值2 where 条件;
查 : select 字段 from 表;

数据类型

数字类型

这5种整型的占用空间是固定的，均与其后设置的 n 无关（它的含义是“显示位宽”，这个 n 无论填任何数，不影响存储环节，仅影响在检索时的输出格式，而且在非常严格的情况下才成立。），例如设置字段类型为 int ，则无论 n 设置什么，它占用的空间就是4个字节。

这5种整型的占用空间分别是：

tinyint ：1个字节，
smallint ：2个字节，
mediumint ：3个字节，
int ：4个字节，
bigint ：8个字节。

**注意：**当插入的值，超出取值范围的时候，MySQL并不会报错，而是自动变成成在取值范围内最接近该值的边界值。例如字段为 tinyint ，有符号型时取值范围 -128至127 ，当你输入-222时，不会报错，会自动存入最接近-222的-128，当你输入222时，会自动存入127。

创建表

create table t1 (
id int,
age int unsigned 默认有符号，无符号需要添加unsigned
);

浮点类型

FLOAT 类型固定占用4个字节， DOUBLE 类型固定占用8个字节。

它的定义方式是 DECIMAL(M,D) ，其中 M 表示最大位数，D 表示小数点右侧的位数。这里的“位”不是二进制的比特位，而是指十进制的数字的位数。

例如：

我们定义 DECIMAL(5,2) ，则表示最大位数为5位，小数点后2位，因此小数点前还剩下3位，于是取值范围为 -999.99至999.99。位数多了四舍五入。

DECIMAL：

对DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2

字符串类型

类型	大小	用途
CHAR	0-255 bytes	定长字符串
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过 255 个字符的二进制字符串
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

CHAR(n) 和 VARCHAR(n) 两者中的 n 含义均为该字段最大可容纳的字符数

CHAR(4) 表示固定容纳4个字符，当少于4个字符时，会使用空格填充空缺的部分，使其达到4个字符。而VARCHAR(4) 类型对于未达到 n 字符的情况不会补空

注意：varchar(n) 字段类型的 n 代表的是最多存储的字符数量，并不是字节大小。
varchar 是变长的，变长字段实际存储的数据的长度（大小）不固定的。

所以，在存储数据的时候，也要把数据占用的大小存起来，存到「变长字段长度列表」里面，读取数据的时候才能根据这个「变长字段长度列表」去读取对应长度的数据。
要算 varchar(n) 最大能允许存储的字节数，还要看数据库表的字符集，因为字符集代表着，1个字符要占用多少字节，比如 ascii 字符集， 1 个字符占用 1 字节，那么 varchar(100) 意味着最大能允许存储 100 字节的数据。

日期和时间类型

表示时间值的日期和时间类型为DATETIME、DATE、TIMESTAMP、TIME和YEAR。

每个时间类型有一个有效值范围和一个”零”值，当指定不合法的MySQL不能表示的值时使用”零”值。

TIMESTAMP类型有专有的自动更新特性，将在后面描述。

类型	大小 ( bytes)	范围	格式	用途
DATE	3	1000-01-01/9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	‘-838:59:59’/‘838:59:59’	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901/2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:00/2038结束时间是第 2147483647 秒，北京时间 2038-1-19 11:14:07，格林尼治时间 2038年1月19日 凌晨 03:14:07	YYYYMMDD HHMMSS	混合日期和时间值，时间戳

ENUM和SET类型

ENUM：单选，在规定的范围内选择一个

SET：多选，在规定的范围内选择多个

约束

MYSQL中，常用的几种约束：

约束类型：	主键	外键	唯一	非空	自增	默认值
关键字：	primary key	foreign key	unique	not null	auto_increment	default

主键

第一个被定义为非空+唯一的列会自动成为主键。

• 每个表只能定义一个主键。
• 主键值必须唯一标识表中的每一行，且不能为 NULL，即表中不可能存在两行数据有相同的主键值。这是唯一性原则。
• 一个列名只能在复合主键列表中出现一次。
• 复合主键不能包含不必要的多余列。当把复合主键的某一列删除后，如果剩下的列构成的主键仍然满足唯一性原则，那么这个复合主键是不正确的。这是最小化原则。

唯一

• 字段唯一不重复

• 联合唯一

自增

• 只对数字有效，自带非空约束

• 至少是unique的约束之后才能使用auto_increment

外键

外键删除：

CASCADE：父表delete、update的时候，子表会delete、update掉关联记录；
SET NULL：父表delete、update的时候，子表会将关联记录的外键字段所在列设为null，所以注意在设计子表时外键不能设为not null；
RESTRICT：如果想要删除父表的记录时，而在子表中有关联该父表的记录，则不允许删除父表中的记录；
NO ACTION：同 RESTRICT，也是首先先检查外键；

单表查询

Having与Where的区别

• where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，where条件中不能包含聚组函数，使用where条件过滤出特定的行。
• having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件过滤出特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

1.select语句
最简单的select
    select * from 表;
    select 字段,... from 表;
重命名字段
    select 字段 as 新名字,... from 表;
    select 字段 新名字,... from 表;
去重
    select distinct 字段 from 表;
    select distinct age,sex from employee;
使用函数
    concat
    concat_ws
四则运算的
     select emp_name,salary*12 from employee; 乘法
     select emp_name,salary*12 as annual_salary from employee;
使用判断逻辑
    case when语句 相当于 if条件判断句

where 筛选所有符合条件的行
    比较运算符
        > < >= <= <> !=
    范围
        between 10000 and 20000 要1w-2w之间的
        in (10000,20000)   只要10000或者20000的
    模糊匹配
        like
            % 通配符 表示任意长度的任意内容
            _ 通配符 一个字符长度的任意内容
        regexp
            '^a'
            'g$'
    逻辑运算
        not\and\or

查看岗位描述不为NULL的员工信息
    is
    select * from employee where post_comment is not null;
查看岗位是teacher且薪资不是10000或9000或30000的员工姓名、年龄、薪资
    select emp_name, age, salary
    from employee wherepost = 'teacher' and salary not in(10000,9000,30000)
查看岗位是teacher且名字是jin开头的员工姓名、年薪
     select emp_name,salary*12 from employee where post = 'teacher' and emp_name like 'jin%';

分组 group by 根据谁分组,可以求这个组的总人数,最大值,最小值,平均值,求和 但是这个求出来的值只是和分组字段对应
    并不和其他任何字段对应,这个时候查出来的所有其他字段都不生效.
聚合函数
    count 求个数
    max  求最大值
    min  求最小值
    sum  求和
    avg  求平均

    SELECT post,emp_name FROM employee GROUP BY post;
    SELECT post,GROUP_CONCAT(emp_name) FROM employee GROUP BY post;

having 过滤语句
    在having条件中可以使用聚合函数,在where中不行
    适合去筛选符合条件的某一组数据,而不是某一行数据
    先分组再过滤 : 求平均薪资大于xx的部门,求人数大于xx的性别,求大于xx人的年龄段
查询各岗位内包含的员工个数小于2的岗位名、岗位内包含员工名字、个数
group by post having count(id) < 2;

排序 order by
    默认是升序  asc
    降序  desc
    order by age ,salary desc
        优先根据age从小到大排,在age相同的情况下,再根据薪资从大到小排

limit m,n
    从m+1项开始,取n项
    如果不写m,m默认为0

    limit n offset m

连表查询

索引

一、索引定义

索引（Index）是帮助Mysql高效获取数据等数据结构。

索引是排好序的快速查找数据结构，故影响sql执行中的查找和排序。

二、索引的优势和劣势

2.1 索引优势

索引大幅度提高了查询效率，降低了数据库的IO成本。降低了数据排序成本，降低了CPU的消耗。

2.2 索引劣势

因为索引是一个独立的表，里面存了主键与索引字段，并且指向实体表的记录，所以也是占空间的。并且虽然有了所以之后查询速度快，但是对相应数据更新（insert、update、delete）的速度变慢了，所以对于那些经常需要更新的数据表尽量不要加索引。

三、索引分类

我们可以按照四个角度来分类索引。

• 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
• 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
• 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
• 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

3.1 主键索引

主键索引就是建立在主键字段上的索引，通常在创建表的时候一起创建，一张表最多只有一个主键索引，索引列的值不允许有空值。
在创建表时，创建主键索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  PRIMARY KEY (index_column_1) USING BTREE
);

3.2 唯一索引

唯一索引建立在 UNIQUE 字段上的索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列的值必须唯一，但是允许有空值。
在创建表时，创建唯一索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  UNIQUE KEY(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建唯一索引，可以使用这面这条命令：

CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...); 

3.3 普通索引

普通索引就是建立在普通字段上的索引，既不要求字段为主键，也不要求字段为 UNIQUE。

在创建表时，创建普通索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name  (
  ....
  INDEX(index_column_1,index_column_2,...) 
);

建表后，如果要创建普通索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(index_column_1,index_column_2,...); 

3.4 前缀索引

前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符建立的索引，而不是在整个字段上建立的索引，前缀索引可以建立在字段类型为 char、 varchar、binary、varbinary 的列上。

使用前缀索引的目的是为了减少索引占用的存储空间，提升查询效率。

在创建表时，创建前缀索引的方式如下：

CREATE TABLE table_name(
    column_list,
    INDEX(column_name(length))
); 

建表后，如果要创建前缀索引，可以使用这面这条命令：

CREATE INDEX index_name
ON table_name(column_name(length)); 

3.5 联合索引

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。

CREATE INDEX index_name ON TABLE(A, B);

3.6 聚簇索引

聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据

聚集索引（Innodb）：
1、建表的时候，如果指定了主键，则主键就是聚簇索引。
2、建表的时候，如果没有指定主键，且含有唯一索引，则会选择一个唯一的非空索引作为聚簇索引。
3、如果即不含有主键，也不含有唯一索引，则隐式使用6个字节的rowId作为聚簇索引。

InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异？

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：

（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；

（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；

（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；

InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。

聚簇索引查找过程

如果查询条件为普通索引（非聚簇索引），需要扫描两次B+树，第一次扫描通过普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次扫描通过聚簇索引的值定位到要查找的行记录数据。 如：select * from user where age = 30;

1. 先通过普通索引 age=30 定位到主键值 id=1
2. 再通过聚集索引 id=1 定位到行记录数据

回表查询

先通过普通索引的值定位聚簇索引值，再通过聚簇索引的值定位行记录数据，需要扫描两次索引B+树，它的性能较扫一遍索引树更低。

索引覆盖

只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
例如：select id,age from user where age = 10;

如何实现覆盖索引

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。
1、如实现：select id,age from user where age = 10;
explain分析：因为age是普通索引，使用到了age索引，通过一次扫描B+树即可查询到相应的结果，这样就实现了覆盖索引

四、索引的基本操作

• 查看索引

show index from tblname;

• 直接创建索引

CREATE INDEX index_name ON table(column(length))

• 修改表结构的方式添加索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))

• 创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY (`id`),

INDEX index_name (title(length))

)

• 删除索引

DROP INDEX index_name ON table

验证索引–explain

对于执行计划，参数有：

• possible_keys 字段表示可能用到的索引；
• key 字段表示实际用的索引，如果这一项为 NULL，说明没有使用索引；
• key_len 表示索引的长度；
• rows 表示扫描的数据行数。
• type 表示数据扫描类型，我们需要重点看这个。
• extra 几个重要的参考指标：
  • Using filesort ：当查询语句中包 含 group by 操作，而且无法利用索引 完成排序操作的时候， 这时不得不选择 相应的排序算法进行，甚至可能会通过文 件排序，效率是很低的，所以要避免这种 问题的出现。
  • Using temporary：使了用临时表保 存中间结果，MySQL 在对查询结果排序 时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免 这种问题的出现。
  • Using index：所需数据只需在索引 即可全部获得，不须要再到表中取数据， 也就是使用了覆盖索引，避免了回表操 作，效率不错。

type 字段就是描述了找到所需数据时使用的扫描方式是什么，常见扫描类型的执行效率从低到高的顺序为：

• All（全表扫描）
• index（全索引扫描）
• range（索引范围扫描）
  • range 表示采用了索引范围扫描，一般在 where 子句中使用 < 、>、in、between 等关键词，只检索给定范围的行，属于范围查找。从这一级别开始，索引的作用会越来越明显，因此我们需要尽量让 SQL 查询可以使用到 range 这一级别及以上的 type 访问方式。
• ref（非唯一索引扫描）
  • ref 类型表示采用了非唯一索引，或者是唯一索引的非唯一性前缀，返回数据返回可能是多条。因为虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。
• eq_ref（唯一索引扫描）
  • eq_ref 类型是使用主键或唯一索引时产生的访问方式，通常使用在多表联查中。比如，对两张表进行联查，关联条件是两张表的 user_id 相等，且 user_id 是唯一索引，那么使用 EXPLAIN 进行执行计划查看的时候，type 就会显示 eq_ref。
• const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。
  • const 类型表示使用了主键或者唯一索引与常量值进行比较，比如 select name from product where id=1。
• 需要说明的是 const 类型和 eq_ref 都使用了主键或唯一索引，不过这两个类型有所区别，const 是与常量进行比较，查询效率会更快，而 eq_ref 通常用于多表联查中。

五、创建索引建议

5.1 适合建索引

a、主键自动建立唯一索引
b、频繁作为查询条件的字段时候建立索引
c、查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
d、where 里用不到的不建立索引
e、查询中排序的字段，建立索引将大大提高排序速度
f、查询中统计或分组的字段

5.2 不适合建索引

• WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的，因为索引是会占用物理空间的。
• 字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。在这些情况下，还不如不要索引，因为 MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
• 表数据太少的时候，不需要创建索引；
• 经常更新的字段不用创建索引，比如不要对电商项目的用户余额建立索引，因为索引字段频繁修改，由于要维护 B+Tree的有序性，那么就需要频繁的重建索引，这个过程是会影响数据库性能的。

5.3 索引失效

• 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；
• 当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；
• 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。
• 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

六、Mysql索引结构

MySql索引使用的数据结构是B+树

• 不使用Hash存储的原因是

a、使用hash存储必须使用好的hash算法。
b、hash存储由于数据分布的不均衡，比较占用内存。
c、hash存储不能进行范围查询，范围查询多于等值查询。（关键点）

• 不使用二叉树、BST、AVL、红黑树的原因：

当插入的节点越来越多，会导致树的深度越来越深，导致查询变慢。

七、关于索引的常见问题

• B+树有多少层

3～4层足够

• 索引用int 还是varchar

索引字段存储空间越小越好

• 索引为什么要自增

会引起底层的数据分裂或合并，影响性能

数据库使用的时候有什么注意事项

从搭建数据库的角度上来描述问题

建表的角度上

1.合理安排表关系
2.尽量把固定长度的字段放在前面
3.尽量使用char代替varchar
4.分表: 水平分,垂直分

使用sql语句的时候

1.尽量用where来约束数据范围到一个比较小的程度,说分页的时候
2.尽量使用连表查询而不是子查询
3.删除数据或者修改数据的时候尽量要用主键作为条件
4.合理的创建和使用索引
    # 1.查询的条件字段不是索引字段
        # 对哪一个字段创建了索引,就用这个字段做条件查询
    # 2.在创建索引的时候应该对区分度比较大的列进行创建
        # 1/10以下的重复率比较适合创建索引
    # 3.范围
        # 范围越大越慢
        # 范围越小越快
        # like 'a%'  快
        # like '%a'  慢
    # 4.条件列参与计算/使用函数
    # 5.and和or
        # id name
        # select * from s1 where id = 1800000 and name = 'eva';
        # select count(*) from s1 where id = 1800000 or name = 'eva';
        # 多个条件的组合,如果使用and连接
            # 其中一列含有索引,都可以加快查找速度
        # 如果使用or连接
            # 必须所有的列都含有索引,才能加快查找速度
    # 6.联合索引 : 最左前缀原则(必须带着最左边的列做条件,从出现范围开始整条索引失效)
        # (id,name,email)
        # select * from s1 where id = 1800000 and name = 'eva' and email = 'eva1800000@oldboy';
        # select * from s1 where id = 1800000 and name = 'eva';
        # select * from s1 where id = 1800000 and email = 'eva1800000@oldboy';
        # select * from s1 where id = 1800000;
        # select * from s1 where name = 'eva' and email = 'eva1800000@oldboy';
        # (email,id,name)
        # select * from s1 where id >10000 and email = 'eva1800000@oldboy';
    # 7.条件中写出来的数据类型必须和定义的数据类型一致
        # select * from biao where name = 666   # 不一致
    # 8.select的字段应该包含order by的字段
        # select name,age from 表 order by age;  # 比较好
        # select name from 表 order by age;  # 比较差

最左前缀原则

什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则
顾名思义，就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

事物

1. 原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
2. 一致性： 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的；
3. 隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
4. 持久性： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。