创建测试数据 存储过程：
delimiter //
create procedure sp_generate_data()
begin
set @i := ; while @i<= do
set @created_time := date_add('2017-01-01',interval @i second);
set @modified_time := @created_time;
set @item_name := concat('a',@i);
insert into t_source
values (@i,@created_time,@modified_time,@item_name,'other');
set @i:=@i+;
end while;
commit; set @last_insert_id := ;
insert into t_source
select item_id + @last_insert_id,
created_time,
date_add(modified_time,interval @last_insert_id second),
item_name,
'other'
from t_source;
end
//
delimiter ; call sp_generate_data();
创建一个相同结构的表：
create table t_target like t_source;
将100万条数据中50万重复数据去重，插入新的表中； set @a:='0000-00-00 00:00:00'; -- 设置变量
set @b:=' ';
truncate t_target; -- 清空表
insert into t_target
select * from t_source force index (idx_sort)
where (@a!=created_time or @b!=item_name) and (@a:=created_time) is not null and (@b:=item_name) is not null
order by created_time,item_name;
commit;
分析查询语句：explain + 语句；
分析结果解释：
（1）最内层的查询扫描t_source表的100万行，并使用文件排序，生成导出表derived3。
（2）第二层查询要扫描derived3的100万行，生成导出表derived2，完成变量的比较和赋值，并自动创建一个导出列f上的索引auto_key0。
（3）最外层使用auto_key0索引扫描derived2得到去重的结果行。
分析数据库表结构，并给出建议，表中数据量越大建议越明确；
select column from table_name procedure analyse(); PROCEDURE ANALYSE 通过分析select查询结果对现有的表的每一列给出优化的建议。
PROCEDURE ANALYSE的语法如下： SELECT ... FROM ... WHERE ... PROCEDURE ANALYSE([max_elements,[max_memory]]) max_elements （默认值256） analyze查找每一列不同值时所需关注的最大不同值的数量.
analyze还用这个值来检查优化的数据类型是否该是ENUM,如果该列的不同值的数量超过了
max_elements值ENUM就不做为建议优化的数据类型。
max_memory （默认值8192） analyze查找每一列所有不同值时可能分配的最大的内存数量 一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。
复制表：
2、只复制表结构到新表
CREATE TABLE 新表SELECT * FROM 旧表WHERE 1=2
或CREATE TABLE 新表LIKE 旧表 3、复制旧表的数据到新表(假设两个表结构一样)
INSERT INTO 新表SELECT * FROM 旧表 4、复制旧表的数据到新表(假设两个表结构不一样)
INSERT INTO 新表(字段1,字段2,.......) SELECT 字段1,字段2,...... FROM 旧表 5、可以将表1结构复制到表2
SELECT * INTO 表2 FROM 表1 WHERE 1=2 6、可以将表1内容全部复制到表2
SELECT * INTO 表2 FROM 表1 7、 show create table 旧表;
这样会将旧表的创建命令列出。我们只需要将该命令拷贝出来，更改table的名字，就可以建立一个完全一样的表