一:回表概述 关于回表的概念网上已经有很多了,这里不过多赘述.下面我们直接放一张图可能更直观说明什么是回表. 图中 非聚集索引也叫二级索引,二级索引本质上也是 一 个 B+ 树结构,与聚集索引(也叫主键索引)不同的是,非聚集索引并不包含表上的完整数据,当在e二级索引上查询时,实际上数据规模变小了很多,此时二级索引上的 IO 成本更低一些,速度更快.实际业务中,经常发现我们的 SQL 从 二级索引上过滤了数据,但发现还是很慢,其中回表是比较常见的一个原因.假如你的 SQL 想要的数据,不能完全从

MySQL 回表 五花马,千金裘,呼儿将出换美酒,与尔同销万古愁. 一.简述 回表,顾名思义就是回到表中,也就是先通过普通索引扫描出数据所在的行,再通过行主键ID 取出索引中未包含的数据.所以回表的产生也是需要一定条件的,如果一次索引查询就能获得所有的select 记录就不需要回表,如果select 所需获得列中有其他的非索引列,就会发生回表动作.即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树. 二.InnoDB 引擎有两大类索引 要弄明白回表,首先得了解 InnoDB 两大索引,即聚集索引 (cl

一.MySQL索引类型 1.普通索引:最基本的索引,没有任何限制 2.唯一索引(unique index):索引列的值必须唯一,但是允许为空 3.主键索引:特殊的唯一索引,但是不允许为空,一般在建表的时候同时创建主键索引 4.组合索引:指多个字段上创建的索引,只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段,索引才会被使用.使用组个索引时遵循最左前缀集合 5.全文索引:主要用来查找文本中的关键字,而不是直接与索引中的值相比较 二.回表查询 什么是回表查询? 首先,从InnoDB说起,InnoDB的索

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

回表就是先通过数据库索引扫描出数据所在的行,再通过行主键id取出索引中未提供的数据,即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树. 因此,可以通过索引先查询出id字段,再通过主键id字段,查询行中的字段数据,即通过再次查询提供MySQL查询速度.

一.什么是回表查询? 这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引: 聚集索引(clustered index) 普通索引(secondary index) InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异? InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此, InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引: (1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引: (3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

数据库表结构: create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb; select id,name where name='shenjian' select id,name,sex where name='shenjian' 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖

索引类型 索引类型分为主键索引和非主键索引.(一定要牢记,是怎么存储数据的) 主键索引的叶子节点存的是整行数据.在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index). 非主键索引的叶子节点内容是主键的值.在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index). 聚簇索引 聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替.如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引. 因为B+TREE

目录 回表的概念 1.stu_info表案例 2.查看刚刚建立的表结构 3.插入测试数据 4.分析过程 5.执行计划 回表的概念 先得出结论,根据下面的实验.如果我要获得['liu','25']这条记录.需要什么步骤. 1.先通过['liu']记录对应到普通索引index(name),获取到主键id:4. 2.再通过clustered index,定位到行记录.也就是上面说的这条['liu','25']记录数据. 因此,上述就是说的回表查询,先定位主键值,再定位行记录.多扫了一遍索引树. 当然,

先来了解一下两大类索引 聚簇索引(也称聚集索引,主键索引等) 普通索引(也成非聚簇索引,二级索引等) 聚簇索引 如果表设置了主键,则主键就是聚簇索引 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索引 以上都没有,则会默认创建一个隐藏的row_id作为聚簇索引 InnoDB的聚簇索引的叶子节点存储的是行记录(其实是页结构,一个页包含多行数据),InnoDB必须要有至少一个聚簇索引. 由此可见,使用聚簇索引查询会很快,因为可以直接定位到行记录. 普通索引 普通索

说到覆盖索引之前,先要了解它的数据结构:B+树. 先建个表演示(为了简单,id按顺序建): id name 1 aa 3 kl 5 op 8 aa 10 kk 11 kl 14 jk 16 ml 17 mn 18 kl 19 kl 22 hj 24 io 25 vg 29 jk 31 jk 33 rt 34 ty 35 yu 37 rt 39 rt 41 ty 45 qt 47 ty 53 qi 57 gh 61 dh 以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引,我们称之为非聚集索引. 非聚集

mysql覆盖索引与回表 Harri2012关注 62019.07.28 11:14:15字数 1,292阅读 77,322 select id,name where name='shenjian' select id,name,sex* where name='shenjian'* 多查询了一个属性,为何检索过程完全不同? 什么是回表查询? 什么是索引覆盖? 如何实现索引覆盖? 哪些场景,可以利用索引覆盖来优化SQL? 这些,这是今天要分享的内容. 画外音:本文试验基于MySQL5.6-Inn

迎面走来了你的面试官,身穿格子衫,挺着啤酒肚,发际线严重后移的中年男子. 手拿泡着枸杞的保温杯,胳膊夹着MacBook,MacBook上还贴着公司标语:"加班使我快乐". 面试官: 看你简历上用过MySQL,问你几个简单的问题吧.什么是聚簇索引和非聚簇索引? 这个问题难不住我啊.来之前我看一下一灯MySQL八股文. 我: 举个例子:有这么一张用户表 CREATE TABLE `user` ( `id` int COMMENT '主键ID', `name` varchar(10) COM

MYSQL删除表的记录后如何使ID从1开始 MYSQL删除表的记录后如何使ID从1开始 http://hi.baidu.com/289766516/blog/item/a3f85500556e2c09728da5e1.html 2009-11-30 14:24 方法1:truncate table 你的表名//这样不但将数据全部删除,而且重新定位自增的字段方法2:delete from 你的表名dbcc checkident(你的表名,reseed,0) //重新定位自增的字段,让它从1开始方法

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

分表是分散数据库压力的好方法. 分表,最直白的意思,就是将一个表结构分为多个表,然后,可以再同一个库里,也可以放到不同的库. 当然,首先要知道什么情况下,才需要分表.个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了. 1,分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容,人为划分为多个表.(所谓的本来,是指按照关系型数据库的第三范式要求,是应该在同一个表的.) 分表理由:根据数据的活跃度进行分离,(因为不同活跃的数据,处理方式是不同的) 案例: 对于一个博客系统,文章标题,作者,分类,

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

为什么要分表 首先要知道什么情况下,才需要分表个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了,分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间. 表分割有两种方式: 1水平分割:根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中. 水平分割通常在下面的情况下使用: 表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询速度. 表中的数据本来就有独立性,例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,而另外一些数据不常用. 需要把数据存