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-InnoDB。
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 作为聚集索引;
画外音:所以 PK 查询非常快,直接定位行记录。
InnoDB 普通索引的叶子节点存储主键值。
画外音:注意,不是存储行记录头指针,MyISAM 的索引叶子节点存储记录指针。
举个栗子,不妨设有表:
t(id PK, name KEY, sex, flag);
画外音:id 是聚集索引,name 是普通索引。
表中有四条记录:
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
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两个 B + 树索引分别如上图:
(1)id 为 PK,聚集索引,叶子节点存储行记录;
(2)name 为 KEY,普通索引,叶子节点存储 PK 值,即 id;
既然从普通索引无法直接定位行记录,那普通索引的查询过程是怎么样的呢?
通常情况下,需要扫码两遍索引树。
例如:
select * from t where name='lisi';
是如何执行的呢?
如粉红色路径,需要扫码两遍索引树:
(1)先通过普通索引定位到主键值 id=5;
(2)在通过聚集索引定位到行记录;
这就是所谓的回表查询,先定位主键值,再定位行记录,它的性能较扫一遍索引树更低。
二、什么是索引覆盖 (Covering index)?
额,楼主并没有在 MySQL 的官网找到这个概念。
画外音:治学严谨吧?
借用一下 SQL-Server 官网的说法。
MySQL 官网,类似的说法出现在 explain 查询计划优化章节,即 explain 的输出结果 Extra 字段为 Using index 时,能够触发索引覆盖。
不管是 SQL-Server 官网,还是 MySQL 官网,都表达了: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。
三、如何实现索引覆盖?
常见的方法是:将被查询的字段,建立到联合索引里去。
仍是《迅猛定位低效 SQL?》中的例子:
create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name)
)engine=innodb;
第一个 SQL 语句:
select id,name from user where name='shenjian';
能够命中 name 索引,索引叶子节点存储了主键 id,通过 name 的索引树即可获取 id 和 name,无需回表,符合索引覆盖,效率较高。
画外音,Extra:Using index。
第二个 SQL 语句:
select id,name__,sex _from user where name='shenjian';_
能够命中 name 索引,索引叶子节点存储了主键 id,但 sex 字段必须回表查询才能获取到,不符合索引覆盖,需要再次通过 id 值扫码聚集索引获取 sex 字段,效率会降低。
画外音,Extra:Using index condition。
如果把 (name) 单列索引升级为联合索引 (name, sex) 就不同了。
create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name, sex)
)engine=innodb;
可以看到:
select id,name ... where name='shenjian';
select id,name,__sex _... where name='shenjian';_
都能够命中索引覆盖,无需回表。
画外音,Extra:Using index。
四、哪些场景可以利用索引覆盖来优化 SQL?
场景 1:全表 count 查询优化
原表为:
user(PK id, name, sex);
直接:
select count(name) from user;
不能利用索引覆盖。
添加索引:
alter table user add key(name);
就能够利用索引覆盖提效。
场景 2:列查询回表优化
select id,name,sex ... where name='shenjian';
这个例子不再赘述,将单列索引 (name) 升级为联合索引 (name, sex),即可避免回表。
场景 3:分页查询
select id,name,sex ... _order by_ name limit 500,100;
将单列索引 (name) 升级为联合索引 (name, sex),也可以避免回表。
InnoDB 聚集索引普通索引,回表,索引覆盖,希望这 1 分钟大家有收获。
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