1， 紅黑樹 同一層級的黑樹到根結點經歷的黑樹數目一樣 最壞情況的時間復雜度 lg n 是二叉樹
b樹 結點可以有多個孩子 b+樹 父節點不存儲數據
聚集索引）的葉子節點會存儲數據行，也就是說數據和索引是在一起 非聚集索引存儲的是數據行的指針

2，InnoDB存儲引擎支持兩種常見的索引。
一種是B+樹，一種是哈希。
所有記錄的節點都在葉節點中，并且是順序存放的
所有記錄節點都是按照鍵值的大小順序存放在同一層的葉節點中，各個葉子節點通過指針進行連接。由于一個節點中存放了多條的數據，那么檢索的時候，進行的磁盤IO次數將會少掉很多

3，like 'abc%'會去索引中找 '%abc'不會
復合索引 使用第一部分才會使用索引
索引單獨使用，否則不使用索引 or and

索引缺點 占空間 增加刪除耗時
頻繁更新的不適合索引 sex值類型少不適合,

4，InnoDB存儲引擎的邏輯存儲結構和 Oracle大致相同 ，所有數據都被邏輯地存放在一個空間中 ，我們稱之為表空間 （ tablespace ） 。表空間又由段 （ segment ） 、區 （ extent ） 、頁 ( page ） 組成 。頁在一些文檔中有時也稱為塊（block)?

?執行順序
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（將最近的兩張表，進行笛卡爾積）---VT1
2.ON（將VT1按照它的條件進行過濾）---VT2
3.LEFT JOIN（保留左表的記錄）---VT3
4.WHERE（過濾VT3中的記錄）--VT4…VTn
5.GROUP BY（對VT4的記錄進行分組）---VT5
6.HAVING（對VT5中的記錄進行過濾）---VT6
7.SELECT（對VT6中的記錄，選取指定的列）--VT7
8.ORDER BY（對VT7的記錄進行排序）--游標
9.LIMIT（對排序之后的值進行分頁）
?WHERE條件執行順序（影響性能）
1.MYSQL：從左往右去執行WHERE條件的。
2.Oracle：從右往左去執行WHERE條件的。
?結論：寫WHERE條件的時候，優先級高的部分要去編寫過濾力度最大的條件語句。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql索引及sql执行顺序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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