a,b,c三个索引在B+树中是如何存储的
假设我们有一个三列索引 (a, b, c)，那么 B+ 树中的存储方式通常如下：
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根节点（Root）： 根节点存储的是索引的最高层次的键值，这里就是索引的第一列 a 的键值。如果查询语句中没有包含列 a，那么根节点可以帮助确定索引的起始位置。如果查询中包含了列 a，根节点可以指示 B+ 树中下一层的子节点。
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中间节点（Internal Nodes）： 中间节点存储的是除了最后一列 c 之外的键值，这里就是索引的第二列 b 的键值。中间节点帮助确定了索引的路径，指示了下一层的子节点。
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叶子节点（Leaf Nodes）： 叶子节点存储的是完整的索引信息，包含了所有的索引列 a、b、c 的值，以及指向对应数据行的指针。在多列索引中，叶子节点按照索引键的排序顺序存储，这样相邻的叶子节点之间可以通过链表连接起来，形成有序的索引序列。叶子节点中的索引条目可能包含一行数据的指针，也可能是一个范围。
总的来说，B+ 树中的索引存储方式遵循了一种层次化的结构，根据索引的列数，将索引键值按照排序规则依次存储在不同层次的节点中，并且通过指针将不同层次的节点连接起来，以方便快速地定位和检索数据。
在 MySQL 中，查询语句的执行计划是由查询优化器决定的，它会根据索引、表的大小、数据分布等因素选择最优的执行计划。对于你提到的查询语句 SELECT * FROM tablea WHERE a = 1 AND b = 2 AND c < 3，如果在列 a、b、c 上分别建立了索引，那么通常情况下 MySQL 会尝试使用这些索引来执行查询。
下面是 MySQL 中可能会使用索引执行该查询的情况：
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如果在列 a 上建立了索引，且查询条件中包含了
a = 1，那么 MySQL 可能会使用该索引来快速定位满足条件的行。 -
如果在列 b 上建立了索引，且查询条件中包含了
b = 2，那么 MySQL 可能会使用该索引来进一步过滤满足条件的行。 -
如果在列 c 上建立了索引，且查询条件中包含了
c < 3，那么 MySQL 可能会使用该索引来进一步过滤满足条件的行。
在以上情况下，MySQL 可能会选择使用列 a、b、c 上的索引来执行查询，并使用索引的联合查询功能来加速查询的执行。然而，最终 MySQL 是否真正使用索引还取决于查询优化器的决策，它会根据统计信息、查询条件的选择性等因素来决定是否使用索引以及如何使用索引。
总的来说，如果你在列 a、b、c 上分别建立了索引，并且查询条件中涉及到了这些列，那么 MySQL 很可能会使用这些索引来执行查询，以提高查询的性能。
假设有三个普通的索引非组合索引：A、B和C。每个索引的B+树结构是独立的，包含了索引键值和指向数据行的指针。叶子节点之间通过.next指针形成一个双向链表，提供了索引的顺序遍历能力。
在 MySQL 中，更新操作可能会对索引产生影响，具体取决于更新操作所涉及的列是否包含在索引中，以及更新操作的性质。
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更新操作涉及到索引列： 如果更新操作涉及到表中的索引列，MySQL 将会对索引进行更新。这可能会导致索引的重新构建或更新，具体取决于更新的内容和索引的类型。
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更新操作不涉及索引列： 如果更新操作不涉及到索引列，通常不会对索引产生影响，因为索引不需要更新。此时，MySQL 只会更新表中的数据，而不会触发索引的更新。
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大量更新操作： 对大量数据进行更新操作可能会导致索引的性能问题。如果更新操作涉及到大量行或者涉及到频繁访问的索引列，可能会导致索引的重新构建或更新操作变得缓慢。
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更新操作的顺序： 更新操作的顺序也可能影响索引的性能。例如，如果更新操作的顺序与索引的顺序不匹配，可能会导致索引的分裂和重新构建。
总的来说，更新操作对索引的影响取决于更新操作所涉及的列、更新操作的性质、更新操作的顺序以及索引的类型。为了避免索引性能问题，建议在进行大量更新操作时谨慎考虑索引的使用，并在必要时优化更新操作的顺序和方式。
