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在数据库中，对性能影响最大的包括数据库的锁策略、缓存策略、索引策略、存储策略、执行计划优化策略。
索引策略决定数据库快速定位数据的效率，存储策略决定数据持久化的效率。
1.索引不存储null值。
更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为ｎｕｌｌ的值。索引不能存储null，所以对这列采用is null条件时，因为索引上根本
没null值，不能利用到索引，只能全表扫描。
为什么索引列不能存null值？
将索引列值进行建树，其中必然涉及到诸多的比较操作。null值的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。这样的话，null值实际上是不能
参与进建索引的过程。也就是说，null值不会像其他取值一样出现在索引树的叶子节点上。
2.不适合键值较少的列（重复数据较多的列）。
假如索引列type有5个键值，如果有1万条数据，那么 where type = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描，假设10条数据一个数据块，那么只需访问1000个数据块，既然全表扫描访问的数据块
少一些，肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like '%xx'或者like '%xx%')
假如有这样一列code的值为'aaa','aab','baa','bab' ,如果where code like '%ab'条件，由于前面是
模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'a % '，就可以查找code中a开头的code的位置，当碰到b开头的
数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
4.mysql主要提供2种方式的索引：b-tree索引，hash索引。
b树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有n节点的b树，检索一条记录的复杂度为o(logn)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的hash表，查找复杂度都是o(1)。
显然，如果值的差异性大，并且以等值查找（=、 <、>、in）为主，hash索引是更高效的选择，它有o(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差，并且以范围查找为主，b树是更好的选择，它支持范围查找。
mysql中两大主要存储引擎myisam和innodb采用了不同的索引和存储策略，本文将分析它们的异同和性能。
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