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第一部分：看一下分页的基本原理：
对上面的mysql语句说明：limit 10000,20的意思扫描满足条件的10020行，扔掉前面的10000行，返回最后的20行，问题就在这里，如果是limit 100000,100，需要扫描100100行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过10W行，性能肯定大打折扣。文中还提到limit n性能是没问题的，因为只扫描n行。
第二部分：根据雅虎的几位工程师带来了一篇Efficient Pagination Using MySQL的报告内容扩展：在文中提到一种clue的做法，给翻页提供一些线索，比如还是SELECT * FROM message ORDER BY id DESC，按id降序分页，每页20条，当前是第10页，当前页条目id最大的是1020，最小的是1000，如果我们只提供上一页、下一页这样的跳转（不提供到第N页的跳转），那么在处理上一页的时候SQL语句可以是：
处理下一页的时候SQL语句可以是：
不管翻多少页，每次查询只扫描20行。
缺点是只能提供上一页、下一页的链接形式，但是我们的产品经理非常喜欢“上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页”这样的链接方式，怎么办呢？
如果LIMIT m,n不可避免的话，要优化效率，只有尽可能的让m小一下，我们扩展前面的clue做法，还是SELECT * FROM message ORDER BY id DESC，按id降序分页，每页20条，当前是第10页，当前页条目id最大的是2519，最小的是2500;
当是第10页的SQL如下：
比如要跳到第9页，SQL语句可以这样写：
比如要跳到第8页，SQL语句可以这样写：
原理还是一样，记录住当前页id的最大值和最小值，计算跳转页面和当前页相对偏移，由于页面相近，这个偏移量不会很大，这样的话m值相对较小，大大减少扫描的行数。其实传统的limit m,n，相对的偏移一直是第一页，这样的话越翻到后面，效率越差，而上面给出的方法就没有这样的问题。
因为card表总共有11条记录，count(*)出来就是11了
count是针对符合where条件的记录进行的，是不考虑limit的
如果想计算select * from table where.... limit 0,10返回多少条记录，需要这样写：
select count(*) from (select * from table where.... limit 0,10) t;
二叉搜索树、N叉树
页分裂：B+树的插入可能会引起数据页的分裂，删除可能会引起数据页的合并，二者都是比较重的IO消耗，所以比较好的方式是顺序插入数据，这也是我们一般使用自增主键的原因之一。
页分裂逆过程：页合并，当删除数据后，相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并
主键索引：key：主键，value：数据页，存储每行数据
非主键索引：key：非主键索引，value：主键key，导致回表
最左匹配：优先将区分度高的列放到前面，这样可以高效索引，
最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配，范围查询(、、between、like)为什么？因为出现范围匹配后，后面的索引字段无法保证有序，局部有序失去，顺序失去则无法提高查询效率
SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b 1;
如何建立索引？
还是对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配，所以还是(a,b)!
索引组织表
索引用页存储：key【10】-point【6】，通过调整key大小，当页大小固定的情况下，通过调整key大小，使得N叉树变化；
如key 10, point 6则单个索引16字节，页大小为16k，则页面总共可以存储1024个索引，即N大小
覆盖索引: 二级索引的信息已经存在想要的列，例如主键
如果现在有一个高频请求，要根据市民的身份证号查询他的姓名，这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。
索引下推优化：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB
首先是看key的大小，另外是数据页的大小，如果需要改变N，则需要从这两个方面做改动；
一个innoDB引擎的表，数据量非常大，根据二级索引搜索会比主键搜索快，文章阐述的原因是主键索引和数据行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通过普通索引找到主键ID后，同样要跑一边主键索引，对于使用覆盖索引的情况下，使用覆盖索引可以直接解决问题