回表查询

先通过普通索引的值定位聚簇索引值,再通过聚簇索引的值定位行记录数据

建表示例

mysql> create table user(
-> id int(10) auto_increment,
-> name varchar(30),
-> age tinyint(4),
-> primary key (id),
-> index idx_age (age)
-> )engine=innodb charset=utf8mb4;

id 字段是聚簇索引,age 字段是普通索引(二级索引)

insert into user(name,age) values('张三',30);
insert into user(name,age) values('李四',20);
insert into user(name,age) values('王五',40);
insert into user(name,age) values('刘八',10); mysql> select * from user;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 张三 | 30 |
| 2 | 李四 | 20 |
| 3 | 王五 | 40 |
| 4 | 刘八 | 10 |
+----+--------+------+

聚簇索引(ClusteredIndex)

Id 是主键,所以是聚簇索引,其叶子节点存储的是对应行记录的数据

普通索引(SecondaryIndex)

age 是普通索引(二级索引),非聚簇索引,其叶子节点存储的是聚簇索引的的值

聚簇索引查找过程

如果查询条件为主键(聚簇索引),则只需扫描一次 B+ 树即可通过聚簇索引定位到要查找的行记录数据;

如:select * from user where id = 1;

①.— 通过聚簇索引 id =1 确定行记录数据的位置

普通索引查找过程

如果查询条件为普通索引(非聚簇索引),需要扫描两次 B+ 树,第一次扫描通过普通索引定位到聚簇索引的值,然后第二次扫描通过聚簇索引的值定位到要查找的行记录数据;

如:select * from user where age = 30;

①.— 先通过普通索引 age=30 定位到主键值 id=1;

②.— 再通过聚集索引 id =1 确定行记录数据的位置

什么是索引覆盖

只需要在一棵索引树上就能获取 SQL 所需的所有列数据,无需回表,速度更快。

例如:select id,age from user where age = 10;

此查询就不需要回表查询啦!

如何实现索引覆盖(联合索引)

常见的方法是:将被查询的字段,建立到联合索引里去

①.— 实现:select id,age from user where age = 10;

explain分析:age 是普通索引,而普通索引中一定有聚簇索引,使用到了 age 索引,通过一次扫描 B+ 树即可查询到相应的结果,这样就实现了索引覆盖

②.— 实现:select id,age,name from user where age = 10;

explain 分析:age 是普通索引,但 name 列不在索引树上,所以通过 age 索引在查询到 id 和 age 的值后,需要进行回表再查询 name 的值。此时的 Extra 列的 NULL 表示进行了回表查询

为了实现索引覆盖,需要建组合索引 idx_age_name(age,name)

drop index idx_age on user;
create index idx_age_name on user(`age`,`name`);

explain 分析:此时字段 age 和 name 是组合索引 idx_age_name,查询的字段 id、age、name 的值刚刚都在索引树上,只需扫描一次组合索引 B+ 树即可,这就是实现了索引覆盖,此时的 Extra 字段为 Using index 表示使用了索引覆盖

======================================

索引覆盖优化场景

全表 Count 查询优化

mysql> create table user(
-> id int(10) auto_increment,
-> name varchar(30),
-> age tinyint(4),
-> primary key (id),
-> )engine=innodb charset=utf8mb4;

例如:select count(age) from user;

此条 SQL 会查找全部的行记录数据(包含全部字段),统计行数

怎么优化?只需要建立 age 字段的普通索引即可

使用索引覆盖优化:创建 age 字段索引,此时,此条 SQL 会查找到该普通索引(包含 age , id 字段),统计行数

create index idx_age on user(age);

列查询回表优化

前文在描述索引覆盖使用的例子就是

例如:select id,age,name from user where age = 10;

使用索引覆盖:建组合索引idx_age_name(age,name) 即可

分页查询优化

例如:select id,age,name from user order by age limit 100,2;

因为name字段不是索引,所以在分页查询需要进行回表查询,此时Extra为Using filesort文件排序,查询性能低下。

使用索引覆盖:建组合索引 idx_age_name(age,name)

create index idx_age_name on user(age,name);

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