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  • 什么是索引覆盖,强力推荐

    一、什么是回表查询?

    innodb数据存储方式

      首先InnoDB在组织数据时,采用的方式是索引组织表,表中的数据时按照主键顺序进行存放的,然后再按照主键生成一棵B+Tree,然后在叶子节点中存储整张表的数据以及索引值。

    INNOSB索引类型 

      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;

      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

    数据储存图如下:

    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)

    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。

    以下引用《迅猛定位低效SQL?》中的例子1:

    create table user (
      id int primary key,
      name varchar(20),
      sex varchar(5),
      index(name)
    )engine=innodb;

      (1)第一个SQL语句:select id,name from user where name=‘shenjian’;

      以上列子能够命中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。

     (2)第二个SQL语句:select id,name,sex from user where name=‘shenjian’;

      第二个SQL语句能够命中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。

    例子2: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;

    select id,name … where name=‘shenjian’;
    
    select id,name,sex … where name=‘shenjian’;

      从图中可以看出,以上两条语句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。

    提示,如果你不清楚explain结果Extra字段为Using index的含义,请阅读前序文章:《如何利用工具,迅猛定位低效SQL?

    文章来源 http://www.yanwenbo.cn/topic/5d3d4eba66d5ab5381142605 

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/AbnerLc/p/11923242.html
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