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 |
以主鍵以外的列值作為鍵值構(gòu)建的 B+ 樹索引,我們稱之為非聚集索引。
非聚集索引與聚集索引的區(qū)別在于非聚集索引的葉子節(jié)點不存儲表中的數(shù)據(jù),而是存儲該列對應(yīng)的主鍵,想要查找數(shù)據(jù)我們還需要根據(jù)主鍵再去聚集索引中進(jìn)行查找,這個再根據(jù)聚集索引查找數(shù)據(jù)的過程,我們稱為回表。
B+樹和B樹是mysql索引的常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),B+樹是B樹的進(jìn)一步優(yōu)化,將上面的表轉(zhuǎn)成圖分析一下:
B+樹的特點:
1.B+ 樹非葉子節(jié)點上是不存儲數(shù)據(jù)的,僅存儲鍵值
2.葉子節(jié)點的數(shù)據(jù)是按照順序排列的
3. B+ 樹中各個頁之間是通過雙向鏈表連接
B+ 樹索引按照存儲方式的不同分為聚集索引和非聚集索引。
聚簇索引:
以 InnoDB 作為存儲引擎的表,表中的數(shù)據(jù)都會有一個主鍵,即使你不創(chuàng)建主鍵,系統(tǒng)也會幫你創(chuàng)建一個隱式的主鍵。
這是因為 InnoDB 是把數(shù)據(jù)存放在 B+ 樹中的,而 B+ 樹的鍵值就是主鍵,在 B+ 樹的葉子節(jié)點中,存儲了表中所有的數(shù)據(jù)。
這種以主鍵作為 B+ 樹索引的鍵值而構(gòu)建的 B+ 樹索引,我們稱之為聚集索引。
非聚簇索引:
以主鍵以外的列值作為鍵值構(gòu)建的 B+ 樹索引,我們稱之為非聚集索引。
非聚集索引與聚集索引的區(qū)別在于非聚集索引的葉子節(jié)點不存儲表中的數(shù)據(jù),而是存儲該列對應(yīng)的主鍵,想要查找數(shù)據(jù)我們還需要根據(jù)主鍵再去聚集索引中進(jìn)行查找,這個再根據(jù)聚集索引查找數(shù)據(jù)的過程,我們稱為回表。
為什么明明用了非主鍵索引還會回表,簡單說就是非主鍵索引是非聚簇索引,在B+樹葉子節(jié)點中只保存主鍵和該非主鍵索引,一次查詢只能查到這兩個字段,如果想查三個字段,就必須再查一次聚簇索引,這就是回表。
舉個例子,表中新增一個字段age,我們用name建一個索引(非聚簇索引)
id | name | age |
10 | zs | 23 |
7 | ls | 54 |
13 | ww | 12 |
5 | zl | 76 |
8 | xw | 23 |
12 | xm | 43 |
17 | dy | 21 |
select id,name from user where name = 'zs';
能夠命中name索引,索引葉子節(jié)點存儲了主鍵id,通過name的索引樹即可獲取id和name,無需回表,符合索引覆蓋,效率較高。
select id,name,age from user where name = 'zs';
能夠命中name索引,索引葉子節(jié)點存儲了主鍵id,但age字段必須回表查詢才能獲取到,不符合索引覆蓋,需要再次通過id值掃碼聚集索引獲取age字段,效率會降低。
結(jié)論:那怎么做才能避免回表呢?很簡單,將單列索引(name)升級為聯(lián)合索引(name,age).
到此這篇關(guān)于mysql利用覆蓋索引避免回表優(yōu)化查詢的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mysql覆蓋索引避免回表優(yōu)化查詢內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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