mysql索引及sql执行顺序

1，红黑树同一层级的黑树到根结点经历的黑树数目一样最坏情况的时间复杂度 lg n 是二叉树
b树结点可以有多个孩子 b+树父节点不存储数据
聚集索引）的叶子节点会存储数据行，也就是说数据和索引是在一起非聚集索引存储的是数据行的指针

2，InnoDB存储引擎支持两种常见的索引。
一种是B+树，一种是哈希。
所有记录的节点都在叶节点中，并且是顺序存放的
所有记录节点都是按照键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中，各个叶子节点通过指针进行连接。由于一个节点中存放了多条的数据，那么检索的时候，进行的磁盘IO次数将会少掉很多

3，like 'abc%'会去索引中找 '%abc'不会
复合索引使用第一部分才会使用索引
索引单独使用，否则不使用索引 or and

索引缺点占空间增加删除耗时
频繁更新的不适合索引 sex值类型少不适合,

4，InnoDB存储引擎的逻辑存储结构和 Oracle大致相同，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，我们称之为表空间（ tablespace ）。表空间又由段（ segment ）、区（ extent ）、页 ( page ）组成。页在一些文档中有时也称为块（block)

执行顺序
示例SQL：
SELECT * FROM user LEFT JOIN order ON user.id = order.uid WHERE order.price > 1000 GROUP BY user.name HAVING count(1) > 5 ORDER BY user.name LIMIT 0,10
1.FROM（将最近的两张表，进行笛卡尔积）---VT1
2.ON（将VT1按照它的条件进行过滤）---VT2
3.LEFT JOIN（保留左表的记录）---VT3
4.WHERE（过滤VT3中的记录）--VT4…VTn
5.GROUP BY（对VT4的记录进行分组）---VT5
6.HAVING（对VT5中的记录进行过滤）---VT6
7.SELECT（对VT6中的记录，选取指定的列）--VT7
8.ORDER BY（对VT7的记录进行排序）--游标
9.LIMIT（对排序之后的值进行分页）
WHERE条件执行顺序（影响性能）
1.MYSQL：从左往右去执行WHERE条件的。
2.Oracle：从右往左去执行WHERE条件的。
结论：写WHERE条件的时候，优先级高的部分要去编写过滤力度最大的条件语句。

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