并发控制：读写锁，读锁是共享锁，写锁是排他锁
行级锁：最大程度的支持并发处理，最大的锁开销
事务：原子性、一致性、隔离性、持久性
索引：B_Tree索引：适合查找范围数据key(last_name,first_name)，适用于全键值、键值范围或键前缀查找
必须从索引最左侧列开始查找、不能跳过索引中的列、查询中有某个范围查询，其右侧所有列都无法使用索引优化查找
哈希索引，只有memory引擎显式支持哈希索引key using HASH(fname)，
全文索引：适用于match against操作
索引的优点：1：减少服务器需要扫描的数据量‘2：帮助服务器避免排序和临时表3：将随机I/O变为顺序I/O
索引高性能的策略：
1：独立的列，将索引列单独放在比较符号的一侧
2：前缀索引和索引选择性，找到索引长度的最合适长度看一下之后的标记语句
3：多列索引，再多个列上建立单独索引大部分情况不能优化
4：选择合适的索引列顺序（选择性高的列放在前面）
5：聚簇索引，一种数据存储方式
6：覆盖索引
7：尽量避免范围条件
8：优化排序 对于那些选择性非常低的列，可以增加特殊的索引做排序：例如（sex,rating） 来做select <sols> from profiles where sex ='m' order by rating limit 10;
减少冗余索引，类似（既有（A,B）也有（A）,但是（B,A）和（B）则不是冗余）
在一些经常使用的到的搜索列中可以加上查询条件，就好比sex这个列几乎所有的查询都会用到这个列，就算不用也可以在查询条件中增减sex in ('m','f')的这个搜索条件
尽可能将范围查询放在最后面（前面的条件会过滤掉一部分数据）
查询的生命周期：从客户端到服务器，然后再服务器上执行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端；执行过程中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调= 调 用后的数据处理（包括排序，分组）
数据库优化数据访问：一：是否向数据库请求了不需要的数据（取出*的写法，需要什么数据返回什么数据）二：是否在扫描额外的记录（查询开销的三个指标：响应时间，扫 描的行数，返回的行数）
一个复杂查询还是多个简单查询、分解关联查询（让缓存的效率更高、将查询分解后执行单个查询可以减少锁竞争、在应用层做关联容易对数据库进行拆分）
嵌套查询的情况：试讲外层表压缩到子查询中
安抚
