1）为什么需要进行SQL优化？
在进行多表连接查询、子查询等操作的时候，由于你写出的SQL语句欠佳，导致的服务器执行时间太长，我们等待结果的时间太长。基于此，我们需要学习怎么优化SQL。
2）mysql的编写过程和解析过程
① 编写过程
select dinstinct ..from ..join ..on ..where ..group by ..having ..order by ..limit ..
② 解析过程
from .. on.. join ..where ..group by ..having ..select dinstinct ..order by ..limit ..
提供一个网站，详细说明了mysql解析过程：
https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html
3）SQL优化—主要就是优化索引
优化SQL，最重要的就是优化SQL索引。
索引相当于字典的目录。利用字典目录查找汉字的过程，就相当于利用SQL索引查找某条记录的过程。有了索引，就可以很方便快捷的定位某条记录。
① 什么是索引？
索引就是帮助MySQL高效获取数据的一种【数据结构】。索引是一种树结构，MySQL中一般用的是【B+树】。
② 索引图示说明(这里用二叉树来帮助我们理解索引)
树形结构的特点是：子元素比父元素小的，放在左侧；子元素比父元素大的，放在右侧。
这个图示只是为了帮我们简单理解索引的，真实的关于【B+树】的说明，我们会在下面进行说明。
4）索引的弊端
1.当数据量很大的时候，索引也会很大(当然相比于源表来说，还是相当小的)，也需要存放在内存/硬盘中(通常存放在硬盘中)，占据一定的内存空间/物理空间。
2.索引并不适用于所有情况：a.少量数据；b.频繁进行改动的字段，不适合做索引；c.很少使用的字段，不需要加索引；
3.索引会提高数据查询效率，但是会降低“增、删、改”的效率。当不使用索引的时候，我们进行数据的增删改，只需要操作源表即可，但是当我们添加索引后，不仅需要修改源表，也需要再次修改索引，很麻烦。尽管是这样，添加索引还是很划算的，因为我们大多数使用的就是查询，“查询”对于程序的性能影响是很大的。
5）索引的优势
1.提高查询效率(降低了IO使用率)。当创建了索引后，查询次数减少了。
2.降低CPU使用率。比如说【…order by age desc】这样一个操作，当不加索引，会把源表加载到内存中做一个排序操作，极大的消耗了资源。但是使用了索引以后，第一索引本身就小一些，第二索引本身就是排好序的，左边数据最小，右边数据最大。
6）B+树图示说明
MySQL中索引使用的就是B+树结构。
关于B+树的说明：
首先，Btree一般指的都是【B+树】，数据全部存放在叶子节点中。对于上图来说，最下面的第3层，属于叶子节点，真实数据部份都是存放在叶子节点当中的。那么对于第1、2层中的数据又是干嘛的呢？答：用于分割指针块儿的，比如说小于26的找P1，介于26-30之间的找P2，大于30的找P3。
其次，三层【B+树】可以存放上百万条数据。这么多数据怎么放的呢？增加“节点数”。图中我们只有三个节点。
最后，【B+树】中查询任意数据的次数，都是n次，n表示的是【B+树】的高度。
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