日期类型选择
在 MySQL 中，用来表示日期类型的有 「DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP」下面主要介绍一下选择
- TIMESTAMP 和时区相关，更能反映当前时间，如果记录的日期需要让不同时区的人使用，最好使用 TIMESTAMP。
- DATE 用于表示年月日，如果实际应用值需要保存年月日的话就可以使用 DATE。
- TIME 用于表示时分秒，如果实际应用值需要保存时分秒的话就可以使用 TIME。
- YEAR 用于表示年份，YEAR 有 2 位（最好使用4位）和 4 位格式的年。默认是4位。如果实际应用只保存年份，那么用 1 bytes 保存 YEAR 类型完全可以。不但能够节约存储空间，还能提高表的操作效率。
MySQL 字符集
下面来认识一下 MySQL 字符集，简单来说字符集就是一套文字符号和编码、比较规则的集合。1960 年美国标准化组织 ANSI 发布了第一个计算机字符集，就是著名的 ASCII(American Standard Code for Information Interchange) 。自从 ASCII 编码后，每个国家、国际组织都研究了一套自己的字符集，比如 ISO-8859-1、GBK 等。
但是每个国家都使用自己的字符集为移植性带来了很大的困难。所以，为了统一字符编码，国际标准化组织(ISO) 指定了统一的字符标准 - Unicode 编码，它容纳了几乎所有的字符编码。下面是一些常见的字符编码
| 字符集 | 是否定长 | 编码方式 |
| ASCII | 是 | 单字节 7 位编码 |
| ISO-8859-1 | 是 | 单字节 8 位编码 |
| GBK | 是 | 双字节编码 |
| UTF-8 | 否 | 1 - 4 字节编码 |
| UTF-16 | 否 | 2 字节或 4 字节编码 |
| UTF-32 | 是 | 4 字节编码 |
对数据库来说，字符集是很重要的，因为数据库存储的数据大多数都是各种文字，字符集对数据库的存储、性能、系统的移植来说都非常重要。
MySQL 支持多种字符集，可以使用 show character set; 来查看所有可用的字符集
或者使用
select character_set_name, default_collate_name, description, maxlen from information_schema.character_sets;
来查看。
使用 information_schema.character_set 来查看字符集和校对规则。
索引的设计和使用
我们上面介绍到了索引的几种类型并对不同的索引类型做了阐述，阐明了优缺点等等，下面我们从设计角度来聊一下索引，关于索引，你必须要知道的一点就是：「索引是数据库用来提高性能的最常用工具」。
索引概述
所有的 MySQL 类型都可以进行索引，对相关列使用索引是提高 SELECT 查询性能的最佳途径。MyISAM 和 InnoDB 都是使用 BTREE 作为索引，MySQL 5 不支持函数索引，但是支持 前缀索引。
前缀索引顾名思义就是对列字段的前缀做索引，前缀索引的长度和存储引擎有关系。MyISAM 前缀索引的长度支持到 1000 字节，InnoDB 前缀索引的长度支持到 767 字节，索引值重复性越低，查询效率也就越高。
在 MySQL 中，主要有下面这几种索引
全局索引(FULLTEXT)：全局索引，目前只有 MyISAM 引擎支持全局索引，它的出现是为了解决针对文本的模糊查询效率较低的问题，并且只限于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 列。哈希索引(HASH)：哈希索引是 MySQL 中用到的唯一 key-value 键值对的数据结构，很适合作为索引。HASH 索引具有一次定位的好处，不需要像树那样逐个节点查找，但是这种查找适合应用于查找单个键的情况，对于范围查找，HASH 索引的性能就会很低。默认情况下，MEMORY 存储引擎使用 HASH 索引，但也支持 BTREE 索引。B-Tree 索引：B 就是 Balance 的意思，BTree 是一种平衡树，它有很多变种，最常见的就是 B+ Tree，它被 MySQL 广泛使用。R-Tree 索引：R-Tree 在 MySQL 很少使用，仅支持 geometry 数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种，相对于 B-Tree 来说，R-Tree 的优势在于范围查找。
索引可以在创建表的时候进行创建，也可以单独创建，下面我们采用单独创建的方式，我们在 cxuan004 上创建前缀索引
我们使用 explain 进行分析，可以看到 cxuan004 使用索引的情况
如果不想使用索引，可以删除索引，索引的删除语法是
索引设计原则
创建索引的时候，要尽量考虑以下原则，便于提升索引的使用效率。
- 选择
索引位置，选择索引最合适的位置是出现在where语句中的列，而不是select关键字后的选择列表中的列。 - 选择使用
唯一索引，顾名思义，唯一索引的值是唯一的，可以更快速的确定某条记录，例如学生的学号就适合使用唯一性索引，而学生的性别则不适合使用，因为不管搜索哪个值，都差不多有一半的行。 - 为经常使用的字段建立索引，如果某个字段经常用作查询条件，那么这个字段的查询速度在极大程度上影响整个表的查询速度，因此为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
- 不要过度索引，限制索引数目，索引的数目不是越多越好，每个索引都会占据磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
- 尽量使用
前缀索引，如果索引的值很长，那么查询速度会受到影响，这个时候应该使用前缀索引，对列的某几个字符进行索引，可以提高检索效率。 - 利用最左前缀，在创建一个 n 列的索引时，实际上是创建了 MySQL 可利用的 n 个索引。多列索引可以起到几个索引的作用，利用索引最左边的列来匹配行，这样的列称为最左前缀。
- 对于使用 InnoDB 存储引擎的表来说，记录会按照一定的顺序保存。如果有明确的主键定义，那么会按照主键的顺序进行保存；如果没有主键，但是有唯一索引，那么就按照唯一索引的顺序进行保存。如果既没有主键又没有唯一索引，那么表中会自动生成一个内部列，按照这个列的顺序进行保存。一般来说，使用主键的顺序是最快的
- 删除不再使用或者很少使用的索引
视图
MySQL 从 5.0 开始就提供了视图功能，下面我们对视图功能进行介绍。
什么是视图
视图的英文名称是 view，它是一种虚拟存在的表。视图对于用户来说是透明的，它并不在数据库中实际存在，视图是使用数据库行和列动态组成的表，那么视图相对于数据库表来说，优势体现在哪里？
视图相对于普通的表来说，优势包含下面这几项
- 使用视图可以简化操作：使用视图我们不用关注表结构的定义，我们可以把经常使用的数据集合定义成视图，这样能够简化操作。
- 安全性：用户对视图不可以随意的更改和删除，可以保证数据的安全性。
- 数据独立性：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， 数据库表增加列对视图没有影响；具有一定的独立性
对视图的操作
视图的操作包括创建或者修改视图、删除视图以及查看视图定义。
创建或修改视图
使用 create view 来创建视图
为了演示功能，我们先创建一张表 product 表，有三个字段，id，name，price，下面是建表语句
create table product(id int(11),name varchar(20),price float(10,2));
然后我们向其中插入几条数据
insert into product values(1, "apple","3.5"),(2,"banana","4.2"),(3,"melon","1.2");
插入完成后的表结构如下
然后我们创建视图
create view v1 as select * from product;
然后我们查看一下 v1 视图的结构
可以看到我们把 product 中的数据放在了视图中，也相当于是创建了一个 product 的副本，只不过这个副本跟表无关。
视图使用
show tables;
也能看到所有的视图。
删除视图的语法是
drop view v1;
能够直接进行删除。
视图还有其他操作，比如查询操作
你还可以使用
describe v1;
查看表结构
更新视图
update v1 set name = "grape" where id = 1;
