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SQL标准定义了四种隔离级别，包括一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。
Read uncommitted （读未提交）
Read Committed也被称之为脏读（Dirty Read）。所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。这个隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。
Read Committed（读已提交）
大多数数据库系统的默认隔离级别，但不是MySQL默认的。
Read Committed满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。
Repeatable Read（可重复读）
Repeatable Read是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。
不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。
Serializable（串行化）
Serializable是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言来说它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
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。
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。
在B+树的索引中，叶子节点可能存储了当前的key值，也可能存储了当前的key值以及整行的数据，这就是聚簇索引和非聚簇索引。在InnoDB中，只有主键索引是聚簇索引，如果没有主键，则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。
当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，可以获取到整行数据，因此不用再次进行回表查询。
选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录
作为查询条件的字段建立索引
某个字段用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为该字段建立索引，可以提高整个表的查询速度
限制索引的数量
索引的数量并不是越多越好，每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
修改表时，索引过多会使得更新表速度变慢
尽量使用字段数据量少的索引
若索引的字段数据量过长，会导致查询的速度变慢
如：对一个char(200)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定比对char(10)类型的字段需要的时间更多
排序、分组和联合字段建立索引
使用order by、group by、distinct和union等操作的字段进行排序操作会浪费很多时间。若为其建立索引，可以有效的避免排序操作
尽量使用前缀索引
索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引
如：text和blog类型的字段，进行全文检索会浪费时间。若只检索字段的部分若干个字符，可以提高检索速度
删除不使用或者很少使用的索引
表中数据被批量更新或数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。应当定期清理这些索引
小表不创建索引(超过200w数据的表，创建索引)
包含很多列且不需要搜索非空值时可以考虑不建索引
被用来过滤记录的字段创建索引
primary key 字段，系统自动创建主键的索引 unique key 字段，系统自动创建对应的索引 foreign key 约束所定义的作为外键的字段 在查询中用来连接表的字段 用作为排序(order by的字段)的字段
创建索引必须考虑数据的操作方式，原则是内容变动少，经常被用于查询的字段创建索引，对于经常性变动的表而言，则需要谨慎创建必要的索引
MySQL数据库中有六种触发器：
Before Insert
After Insert
Before Update
After Update
Before Delete
After Delete
非聚集索引也称为Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。
MySQL里除了INNODB表主键外，其他的都是二级索引。MYISAM、memory等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。
执行效果上来说：
count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。
执行效率上来说：
列名为主键，count(列名)会比count(1)快；而列名不为主键，count(1)会比count(列名)快。
如果表多个列并且没有主键，则count(1)的执行效率优于count(*) ，反之如果有主键，则select count（主键）的执行效率最优。
如果表只有一个字段，则select count(*)最优。
实例分析：
mysql> create table counttest(name char(1), age char(2));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
mysql> insert into counttest values
-> ('a', '14'),('a', '15'), ('a', '15'),
-> ('b', NULL), ('b', '16'),
-> ('c', '17'),
-> ('d', null),
->('e', '');
Query OK, 8 rows affected (0.01 sec)
Records: 8 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from counttest;
+------+------+
| name | age |
+------+------+
| a | 14 |
| a | 15 |
| a | 15 |
| b | NULL |
| b | 16 |
| c | 17 |
| d | NULL |
| e | |
+------+------+
8 rows in set (0.00 sec)
mysql> select name, count(name), count(1), count(*), count(age), count(distinct(age))
-> from counttest
-> group by name;
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
| name | count(name) | count(1) | count(*) | count(age) | count(distinct(age)) |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
| a | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 |
| b | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 |
| c | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| d | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| e | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
+------+-------------+----------+----------+------------+----------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
key是数据库的物理结构，它包含两层意义和作用，一是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），二是索引（辅助查询用的）。包括primary key、unique key、foreign key等。
index是数据库的物理结构，它只是辅助查询的，它创建时会在另外的表空间（mysql中的innodb表空间）以一个类似目录的结构存储。索引要分类的话，分为前缀索引、全文本索引等；
1、查看是否涉及多表和子查询，优化Sql结构，如去除冗余字段，是否可拆表等。
2、优化索引结构，看是否可以适当添加索引。
3、数量大的表，可以考虑进行分离/分表（如交易流水表）。
4、数据库主从分离，读写分离。
5、explain分析sql语句，查看执行计划，优化sql。
6、查看mysql执行日志，分析是否有其他方面的问题。
不一定，如果查询语句的字段全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。
举个简单例子，假设在用户表上建立索引，那么当进行
select age from user where age < 20;
查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了age信息，不会再次进行回表查询。
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