1.索引
1.1 索引概述
Mysql官方对索引的定义是：索引(index)是帮助mysql高效获取数据的数据结构(有序)。在数据库之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某些方式引用(指向)数据，这样就可以在数据结构上实现高级算法的查找，这种数据结构就是索引。如下图所示：
左边是数据库，一共有两列七条数据，最左边是数据记录的物理地址，为了加快数据的查找，可以维护一个右边所示的二叉树，每个节点包含索引值和一个指向对应数据记录的物理地址的指针，这样就可以用二叉查找快速定位到相应的数据。
一般来说，索引本身也很大，不可能完全存储在内存中，因此索引往往是以索引文件的形式存储在磁盘上。
1.2 索引优劣势
优势
- 类似于书记的目录索引，提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。
劣势
- 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键和索引字段，并指向实体类的记录，所以索引也是占用空间的
- 虽然索引大大提高了数据查询效率，同时也降低了数据的更新速度，比如对表进行INSERT,UPDATE,DELETE，因为更新数据时，mysql不仅要保存数据，还要保存索引文件每次更新添加了索引列的字段。
1.3 索引结构
索引是在MySQL的存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。MySQL目前提供了以下4中索引：
- BTREE索引：最常见的索引类型，
- HSAH索引：只有memory引擎支持
- R_TREE索引：也叫空间索引，是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
- Full-text索引：全文索引，MyISAM的一个特殊索引类型
我们平常说的索引，如果没有明确指明，都是指B+树。其中聚簇索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用B+树索引，统称为索引。
1.3.1 MySQL中的B+Tree
B+Tree的数据结构这里就不作介绍了，可以自己去了解下。
MySQL索引的数据结构对经典的B+Tree进行了优化，在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
MySQL中的B+Tree索引结构示意图：
B+Tree只有叶子节点保存数据。
1.4 索引分类
1.4.1 单值索引
一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
1.4.2 唯一索引
索引列的值必须唯一，但允许有空值
1.4.3 复合索引
一个索引包含多个列
1.4.4 聚簇索引
聚簇索引就是索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚簇索引。
在MySQL中，Innodb引擎的表的.ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于innodb引擎表来说，该表索引的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。
1.4.5 非聚簇索引
非聚簇索引就是索引结构和数据分开存放的索引。
二级索引属于非聚簇索引。
非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点存放的是主键，根据主键再回表差数据。
1.4.6 覆盖索引
如果一个索引包含(或者说是覆盖)所有需要查询的字段的值，我们就称之为覆盖索引。
在innodb存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值，最终还是要回表查询，也就是通过主键再查找一次，这样就会比较慢，覆盖索引就是把要查询的列和值放在一起，不用回表查询。
2. 视图
2.1 视图概述
视图(VIEW)是一种虚拟存在的表。视图并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且在使用视图时动态生成的。通俗的将就是一个select语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这个sql查询语句上。
视图对于普通表的优势主要包括以下几点：
- 简单：使用视图的用户完全不用关心后面对应的表的结构、关联条件和筛选条件，对用户来说，已经是过滤好的复合条件的结果集。
- 安全：使用视图的用户只能访问他们被允许查询的结果集，对表的权限管理并不能限制到某行某列，但是通过视图就可以简单是下面你。
- 数据独立：一旦视图的结构确定了，可以屏蔽表结构变化对用户的影响，源表增加列对视图没有影响。
3. 存储过程
3.1 存储过程和函数的概述
存储过程和函数是视线经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合。调用存储过程和函数可以减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。
存储过程和函数的区别在于函数必须有返回值，而存储过程没有。
3.2 创建存储过程
delimiter $
create procedure pro_test1()
begin
select 'Hello Mysql' ;
end$
delimiter ;
