你有一个订单表：
CREATE TABLE `sales_engineering_order_tmp` (
`id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '主键ID',
`order_no` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '订单编号',
`sync_dt` DATETIME DEFAULT NULL COMMENT '传单时间',
`org_id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '商场id',
`deleted` TINYINT(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
`creator` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '创建人',
`creator_id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '创建人id',
`create_dt` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',
`last_updator` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '最后修改人',
`last_updator_id` VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '最后修改人id',
`last_update_dt` DATETIME NOT NULL COMMENT '最后修改时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_order_no` (`order_no`),
KEY `idx_order_org_id` (`org_id`),
KEY `idx_order_creator_id` (`creator_id`),
KEY `idx_order_sync_dt` (`sync_dt`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='工程单临时表';
背景：该表的数据量 1KW行，大小的话几十G
需求：找到各个800商场 （org_id）的最近传单（sync_dt）的一条单。800个商场，查出来最多800单
前步骤：慢查询日志
前步骤：通过 show processlist定位慢查询（正在运行中）
第一步，explain 看执行计划；
第二步，如果开启了 show profile，去看看该query id 的 每个状态 及其耗时时间；
第三步，用 trace 追踪 优化器是如何选择执行计划的。主要又 准备阶段 优化阶段 和 执行阶段。
窄表较多，数据列会更加分散，编写关联查询的难度就会很大
数据项会有不同的安全级别，宽表中涉及的列过多，数据权限的管理会带来很大的挑战
窄表数据量通常较少，但是等量的数据项会创建更多的表，管理难度大
宽表数据量通常较大，单表占据的存储空间过大，会降低排序、分组等查询的性能
我们对索引的概念一定不会陌生，它能够加速表数据的查询，但是相应的，它也会占据一定的存储空间，也就是典型的以空间换时间的优化策略。另外，索引的存在，也会使插入、删除、更新的性能降低，因为这些操作都会伴随着索引的修改。所以，这一条设计规范所要追求的是空间与时间的平衡，达到既不占用过多的存储空间，也有较高的查询性能。
索引要建的合理，就必须要知晓并理解 MySQL 中索引创建和使用的特性：
一定要为作为搜索条件的字段创建索引，不是搜索条件的字段建索引反而会降低使用性能
选择区分度高的字段作为索引字段，重复性高的字段不要加索引，联合索引存在 “ 最左前缀 ” 的特性，不要建多余的索引。最后，如果一张表中已经存在了大量的数据，再去创建索引的过程会相当漫长，且可能会影响线上服务。此时，应该评估是否是在原表上增加索引还是创建新表并迁移数据。
10 为什么添加索引能提高查询速度
11 哪些情况需要添加索引？
12 普通索引和唯一索引有哪些区别？
13 联合索引有哪些讲究
14 为什么MySQL会选错索引？
15 全局锁和表锁什么场景会用到
16 行锁：InnoDB替代MyISAM的重要原因
17 间隙锁的意义
18 为什么会出现死锁？
19 数据库忽然断电会丢数据吗？
20 MVCC怎么实现的
21 不同事务隔离级别有哪些区别
22 养成好的事务习惯
23 细聊分布式事务
24 如何预防SQL注入
25 主键是否需要设置为自增
26 MySQL是否需要开启查询缓存-
27 使用读写分离需要注意哪些？
28 哪些情况需要考虑分库分表？
29 如何安全高效地删除大量无用数据？
30 使用MySQL时，应用层可以这么优化
上锁
lock tables 你的表名 read/write
释放锁
unlock tables ;
上读锁
表级别锁直接在表的头部加上锁，所以锁的开销会比较小，行级锁需要扫描到表的该行去上锁。
