要求：能对千万行级别的大表优化读写效率。

难点：如何创建千万行级别的大表

MySQL数据库的高效查询不仅依赖于合理的表结构和索引设计，还需要掌握高级查询技巧和性能优化方法。

数据表与数据表之间关系三种：实体之间关系 多对多、一对多、一对一。

1. 概念介绍

SQL（结构化查询语言）是用于管理和操作关系型数据库的一种编程语言。复杂的SQL语句可能包含多个表之间的连接、聚合函数、子查询、联合查询等。

SQL查询的执行顺序一般按照以下顺序进行：FROM子句、WHERE子句、GROUP BY子句、HAVING子句、SELECT子句、ORDER BY子句。

2. 基本复杂查询

常用方法学习：MySQL查询语句之复杂查询

2.1 子查询

SQL 如何理解复杂的SQL语句

子查询是SQL语句中的一个重要概念，可以将一个查询的结果用作另一个查询的条件。在复杂的SQL语句中，使用子查询可以简化逻辑，提高可读性。

2.2 SQL JOIN 操作

联接的概念：在关系型数据库中，JOIN 操作用于将两个或多个表中的行结合起来，基于它们之间的某种关联或关系。MySQL 支持多种 JOIN 类型，每种类型都有其特定的用途和语法。

3. 进阶查询

常用方法学习：SQL查询-复杂查询

4. 查询性能优化技巧

MySQL 查询优化：提速查询效率的13大秘籍（避免使用SELECT *、分页查询的优化、合理使用连接、子查询的优化）（上）

4.1 巧妙的使用索引

当使用MySQL进行查询时，索引可以大大提高查询的速度。索引是一种数据结构，它允许数据库系统快速定位和访问特定的数据行。通过使用索引，数据库可以避免全表扫描，而是直接跳转到包含所需数据的位置。

索引的创建：在MySQL中，可以通过在表的列上创建索引来提高查询性能。常见的索引类型包括B树索引和哈希索引。

请注意，索引的创建需要根据具体的查询需求和数据情况进行权衡和优化。不适当的索引可能会导致额外的存储开销和性能下降。因此，在实际应用中，需要综合考虑索引的创建和管理，以获得最佳的查询性能。

4.2 使用合适的字段数据类型

使用合适的字段数据类型： 确保表中的字段使用了最适合的数据类型。选择适当的数据类型可以减小存储空间，提高查询速度。

正确选择数据类型有助于减小存储空间、提高查询效率，同时保证数据的准确性。在设计数据库表时，仔细考虑字段的实际需求和数据特性，合理选择数据类型，避免不必要的浪费。

4.3 使用视图