实验目的：了解索引对于全列匹配，最左前缀匹配、范围查询的影响。实验所用数据库见文章最底部连接。
实验软件版本：5.7.19-0ubuntu0.16.04.1-log (Ubuntu)
实验存储引擎：InnoDB
show index from `employees`.`titles`
实验一、全列匹配
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001' and title='Senior Engineer' and `from_date`='1986-06-26';
很明显，当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引。
explain select * from `employees`.`titles` where `from_date`='1986-06-26' and `emp_no`='10001' and title='Senior Engineer';
实验二、最左前缀匹配
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001';
当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
实验三、查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no`='10001' and `from_date` = '1986-06-26' ;
此时索引使用情况和实验二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no唯一，所以不存在扫描）。
如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
看下title一共有几种不同的值。
select distinct(title) from `employees`.`titles`;
只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` = '10001'
and `title` IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
and `from_date` = '1986-06-26';
这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较：
“填坑”后性能提升了一点。如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
实验四：查询条件没有指定索引第一列
explain select * from `employees`.`titles` where `from_date` = '1986-06-26';
由于不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。
实验五：匹配某列的前缀字符串
explain select * from `employees`.`titles`where `emp_no` = '10001' and `title` like 'Senior%';
此时可以用到索引。如果配符%不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀。
实验六：范围查询
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` < '10010' and `title` = 'Senior Engineer';
范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` < '10010'
and `title` = 'Senior Engineer'
and `from_date` between '1986-01-01' and '1986-12-11';
可以看到索引对第二个范围索引无能为力。这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配，因为在type中这两者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：
explain select * from `employees`.`titles`
where `emp_no` between '10001' and '10010'
and `title` = 'Senior Enginee'
and `from_date` between '1986-01-01' and '1986-12-31';
看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。
实验七：查询条件中含有函数或表达式
如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）。例如：
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = '10001' and left(`title`, 6) = 'Senior';
虽然这个查询和实验五中功能相同，但是由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而实验五中用LIKE则可以。再如：
explain select * from `employees`.`titles` where `emp_no` - 1 = '10000';
显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，但是由于查询条件是一个表达式，MySQL无法为其使用索引。因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。
索引选择性与前缀索引
索引选择性
所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：
Index Selectivity = Cardinality / #T
显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：
select count(distinct(title))/count(*) as selectivity from `employees`.`titles`;
title的选择性不足0.0001（精确值为0.00001579），所以实在没有什么必要为其单独建索引。
有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。
explain select * from `employees`.`employees` where `first_name` = 'Eric' and `last_name` = 'Anido';
因为employees表只有一个索引<emp_no>，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：
如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：
select count(distinct(first_name))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
select count(distinct(concat(first_name, last_name)))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
<first_name>显然选择性太低，<first_name, last_name>选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如<first_name, left(last_name, 4)>，看看其选择性：
select count(distinct(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) as selectivity from `employees`.`employees`;
ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));
前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
MySQL事务隔离层级实验
实验目的：了解MySQL中事务隔离级别以及什么是脏读，幻读，不可重复读。
实验一：脏读
定义：在两个事务中，一个事务读到了另一个事务未提交的数据。因为数据可能被回滚，不符合隔离性的定义。
1.新建数据库连接执行一下操作
set global transaction isolation level read uncommitted;
set autocommit = 0;
begin;
update `employees`.`titles` set `title` = 'Senior Engineer 1' where `emp_no` = 100001;
注意还没有执行 commit
2.然后新建一个连接 可以看到读到了另一个事物还未被commit的数据，这就是所谓的脏读。
实验二：幻读
定义：一个事务批量读取了一批数据时，另一个事务提交了新的数据，当之前的事务再次读取时，会产生幻影行。
如丙存款100元未提交，这时银行做报表统计account表中所有用户的总额为500元，然后丙提交了，这时银行再统计发现帐户为600元了，造成虚读同样会使银行不知所措，到底以哪个为准。
1.设置事物隔离级别。
set global transaction isolation level read committed;
begin;
select * from `employees`.`titles` where `titles`.`from_date` = '1994-12-15';
2.新开一个连接
begin;
insert into `titles` values (499999, 'Engineer', '1994-12-15', '1994-12-15');
commit;
3.回到第一步的窗口，查询数据。
select * from `employees`.`titles` where `titles`.`from_date` = '1994-12-15';
commit;
实验三：不可重复读
定义：不可重复读指在一个事务内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同。
例如银行想查询A帐户余额，第一次查询A帐户为200元，此时A向帐户内存了100元并提交了，银行接着又进行了一次查询，此时A帐户为300元了。银行两次查询不一致，可能就会很困惑，不知道哪次查询是准的。
不可重复读和脏读的区别是，脏读是读取前一事务未提交的脏数据，不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。
很多人认为这种情况就对了，无须困惑，当然是后面的为准。我们可以考虑这样一种情况，比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中，结果在一个事务中针对输出的目的地，进行的两次查询不一致，导致文件和屏幕中的结果不一致，银行工作人员就不知道以哪个为准了。
开启连接查询值。
begin;
select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
2.新开一个连接修改emp_no为100001的title的值。
begin;
update `employees`.`titles` set `title` = 'Senior Engineer 1' where `emp_no` = 100001;
commit;
3.回到第一步的连接再次查询
select * from `employees`.`titles` where `emp_no` = 100001;
MySQL事务隔离级别
未提交读：第一个事务还未提交，另一个事务就可以读取，导致脏读。
提交读（不可重复读）：一个事务未提交对其他事务不可见，但是会产生幻读和不可重复读。
可重复读(mysql默认隔离级别)：保证同一个事务下多次读取的结果一致，但是会产生幻读。
可串行化：严格的串行阻塞，并发能力不好。
2.MySQL索引背后的数据结构及算法原理
3.datacharmer/test_db
