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NOW（）命令用于显示当前年份，月份，日期，小时，分钟和秒。
CURRENT_DATE（）仅显示当前年份，月份和日期。
1.CHAR和VARCHAR类型在存储和检索方面有所不同
2.CHAR列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是1到255
当CHAR值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索CHAR值时需删除尾随空格。
1、 主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。
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、 主键列在创建时，已经默认为空值 ++ 唯一索引了。
5、 一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引。
6、 主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。
7、 主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。 ？
共有5种类型的表格：
1、 MyISAM
2、 Heap
3、 Merge
4、 INNODB
5、 ISAM
1、 应用服务器与数据库服务器建立一个连接
2、 数据库进程拿到请求sql
3、 解析并生成执行计划，执行
4、 读取数据到内存并进行逻辑处理
5、 通过步骤一的连接，发送结果到客户端
6、 关掉连接，释放资源
索引是通过以下方式为表格定义的：
SHOW INDEX FROM <tablename>;
1、 B树只适合随机检索，而B+树同时支持随机检索和顺序检索；
2、 B+树空间利用率更高，可减少I/O次数，磁盘读写代价更低。一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，只是作为索引使用，其内部结点比B树小，盘块能容纳的结点中关键字数量更多，一次性读入内存中可以查找的关键字也就越多，相对的，IO读写次数也就降低了。而IO读写次数是影响索引检索效率的最大因素；
3、 B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短，只要找到关键字即可确定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。而在B+树中，顺序检索比较明显，随机检索时，任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路，所有关键字的查找路径长度相同，导致每一个关键字的查询效率相当。
4、 B-树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。
5、 增删文件（节点）时，效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率。
第一范式：每个列都不可以再拆分。
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。
在设计数据库结构的时候，要尽量遵守三范式，如果不遵守，必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
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、 用索引可以提高查询
3、 SELECT子句中避免使用*号，尽量全部大写SQL
4、 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 is null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，使用 IS NOT NULL
5、 where 子句中使用 or 来连接条件，也会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
6、 in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描
1、 覆盖索引： 查询列要被所建的索引覆盖，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
2、 回表：二级索引无法直接查询所有列的数据，所以通过二级索引查询到聚簇索引后，再查询到想要的数据，这种通过二级索引查询出来的过程，就叫做回表。
网上这篇文章讲得很清晰：
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