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问题:
数据准备:
create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name)
)engine=innodb;
insert into user values(1, 'shenjian','no');
insert into user values(2, 'zhangsan','no');
insert into user values(3, 'lisi', 'yes');
insert into user values(4, 'lisi', 'no');
数据说明:
用户表:id主键索引,name普通索引(非唯一),sex无索引;
四行记录:其中name普通索引存在重复记录lisi;
查询语句:
select id,name from user 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?
以下要点是本文想要讲解的,以下是基于MySQL5.6-InnoDB
- 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?
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
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。
将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex),即可避免回表。
在索引的叶子节点上,已经包含了索引字段信息,所以不会再次进行回表查询。
二、什么是索引覆盖(Covering index)?
SQL-Server官网的解释如下:

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。
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。
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。
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’;
都能够命中索引覆盖,无需回表。
最左匹配原则:
- 索引可以简单如一个列 (a),也可以复杂如多个列 (a,b,c,d),即联合索引。
- 如果是联合索引,那么key也由多个列组成,同时,索引只能用于查找key是否存在(相等),遇到范围查询 (>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了,后续退化为线性查找。
- 因此,列的排列顺序决定了可命中索引的列数。
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
场景2:列查询回表优化
select id,name,sex … where name=’shenjian’;
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。