如何将读者类型表复制一份成为 auth_type表，并对auth_type表的类别号创建主键索引？请实现该项需求。

假设读者类型表的表名为`reader_type`，类别号的列名为`type_id`，则可以按照以下步骤创建`auth_type`表并对`type_id`列创建主键索引：

1. 复制`reader_type`表结构，创建`auth_type`表：

   CREATE TABLE auth_type LIKE reader_type;

这样就可以创建一个与`reader_type`表结构相同的`auth_type`表。

2. 添加主键索引：

   ALTER TABLE auth_type ADD PRIMARY KEY (type_id);

这样就可以在`auth_type`表的`type_id`列上创建一个主键索引。

注意，这种方式只会复制表结构，不会复制数据。如果需要复制数据，可以使用`INSERT INTO ... SELECT`语句将数据从`reader_type`表复制到`auth_type`表中。例如：

INSERT INTO auth_type SELECT * FROM reader_type;

相关问题

CREATE TABLE `mtp_rsk_uniapp_user_archive` ( `TENANT_ID` varchar(12) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '000000' COMMENT '租户ID', `BATCH_ID` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '批ID (回溯:-9999 ,线下导入首次登录:-8888)', `ID` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID', `IS_DELETED` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否删除', `REVISION` bigint NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '对象版本号', `CREATE_USER` bigint NOT NULL COMMENT '创建人', `CREATE_DEPT` bigint DEFAULT NULL COMMENT '创建部门', `CREATE_TIME` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `UPDATE_USER` bigint NOT NULL COMMENT '更新人', `UPDATE_TIME` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', `UNIAPP_USER_ID` bigint NOT NULL COMMENT 'C端用户表ID', `AUTH_COMPLETE_TIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '认证完成时间', `IS_BLACK` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否黑名单', `UNIAPP_USER_AUTH_ID` bigint NOT NULL COMMENT 'C端用户实名认证表', `IS_RELEVANCE_YSC` int DEFAULT '0' COMMENT '是否顺顺灵工，1-是，0-否', `BLACK_REASON` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '黑名单移入&移出备注', PRIMARY KEY (`ID`), KEY `uniapp_user_archive_n1` (`UNIAPP_USER_ID`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1665890968321466371 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='灵工档案卡';

这个表的建表语句看起来没有明显的问题，但是如果你需要优化查询速度的话，可以考虑以下几点：

1. 索引优化：当前表只有一个索引，如果你的查询语句中经常用到其他字段进行查询或者排序，可以考虑添加相应的索引来优化查询速度。比如，如果你经常使用 `IS_DELETED` 字段进行查询，可以添加一个 `IS_DELETED` 字段的索引。

2. 数据库引擎优化：当前表使用的是 InnoDB 引擎，如果你的查询语句中经常使用到全表扫描、聚合计算等操作，可以考虑使用 MyISAM 引擎来优化查询速度。但是需要注意的是，MyISAM 引擎不支持事务，所以需要根据实际情况来选择。

3. 数据库分区优化：如果当前表数据量非常大，可以考虑使用数据库分区来优化查询速度。比如，可以按照时间范围来进行分区，以便根据时间范围快速定位到需要查询的数据。

4. SQL语句优化：如果你的查询语句中存在子查询、联合查询等复杂的操作，可以考虑对SQL语句进行优化，以减少查询时间。比如，可以使用 EXISTS 替换 IN 子查询等。

以上是我对于优化SQL的一些建议，希望对你有所帮助。如果你有具体的查询语句或者需要更深入的优化建议，请提供更多的信息。