《迅猛定位低效SQL?》留了一个尾巴: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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-19 16:04:51
                            
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            快速理解 Mysql 回表 索引覆盖 索引下推回表操作索引覆盖索引下推 回表操作Mysql 每页大小为16K(B+树结构,所以16K足以),关于主键索引和辅助索引的结构这里简单说一下。 InnoDB 主键(聚簇索引):仅在叶子节点存储数据,且是整行数据。 InnoDB 普通索引(辅助索引):仅在叶子节点存储对应的主键。比如:有一张account表,其中id为主键,name为普通索引,age无索引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用普通索引的情况下,并且包含了非索引字段的时候,会通过该普通索引获取到叶子节点的主键信息,拿到主键信息后再去聚合索引中找到对应的行信息,这个过程就叫做回表查询。数据库表结构:create table user (
    id int primary key,
    name varchar(20),
    sex varchar(5),
    index(name)
)engine=in            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、batch DML数据库访问框架一般都提供了批量提交的接口,jdbc支持batch的提交处理方法,当你一次性要往一个表中插入1000万条数据时,如果采用普通的executeUpdate处理,那么和服务器交互次数为1000万次,按每秒钟可以向数据库服务器提交10000次估算,要完成所有工作需要1000秒。如果采用批量提交模式,1000条提交一次,那么和服务器交互次数为1万次,交互次数大大减少。采            
                
         
            
            
            
            当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降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_I            
                
         
            
            
            
            索引结构要搞明白这个问题,需要大家首先明白 MySQL 中索引存储的数据结构。这个其实很多小伙伴可能也都听说过,B+Tree 嘛!B+Tree 是什么?那你得先明白什么是 B-Tree,来看如下一张图:前面是 B-Tree,后面是 B+Tree,两者的区别在于:B-Tree 中,所有节点都会带有指向具体记录的指针;B+Tree 中只有叶子结点会带有指向具体记录的指针。B-Tree 中不同的叶子之间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             小伙伴们在面试的时候,有一个特别常见的问题,那就是数据库的回表。什么是回表?为什么需要回表?今天就来和大家聊一聊这个话题。1. 索引结构要搞明白这个问题,需要大家首先明白 MySQL 中索引存储的数据结构。这个其实很多小伙伴可能也都听说过,B+Tree 嘛!B+Tree 是什么?那你得先明白什么是 B-Tree,来看如下一张图:  前面是 B-Tree,后面是 B+            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            优化规则: -- 优化前SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` WHERE 各种条件 LIMIT 0,10; > -- 优化后SQL SELECT 各种字段 FROM `table_name` main_tale RIGHT JOIN ( SELECT 子查询只查主键 F ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL 如何防止回表
在MySQL数据库中,回表是指在执行查询时,需要先通过索引查找到记录的主键,然后再根据主键到数据表中读取完整的记录。这种操作会增加数据库的负担,尤其是对性能要求较高的应用场景,为了提高查询效率,我们需要采取一些防止回表的策略。
## 什么是回表?
简单来说,回表是指根据索引访问数据的过程。当查询的字段不完全满足索引时,就需要通过索引查找到的主键,再去表中查找对应            
                
         
            
            
            
            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):idname1aa3kl5op8 aa10kk11kl14jk16ml17mn18kl19kl22hj24io25vg29jk31jk33rt34ty35yu37rt39rt41ty45qt47ty53qi57gh61dh  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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL如何判断回表
在MySQL的查询优化中,"回表"(或称“二次查询”)是一个重要的概念,它指的是为了取得某个列的值,数据库需要从索引中回到数据表中读取实际的数据行。这通常会影响查询的性能。本文将介绍如何判断回表的情况,并提供相关的代码示例和解决方案。
## 什么是回表
在MySQL中,当你查询的字段不在索引中时,数据库会返回该索引的值后,再去主表查找详细信息,这个过程称为“回表”            
                
         
            
            
            
            # MySQL如何避免回表
在MySQL中,回表指的是在索引树中找到匹配的索引行后,还需要通过主键索引再次查找数据行的过程。回表会增加查询的开销,降低查询效率。为了避免回表,我们可以采取以下方案来优化查询。
## 1. 覆盖索引
覆盖索引是指创建一个包含所有需要查询的字段的索引,这样在查询时,只需要通过索引树进行查找,而不需要再次回表查询数据行。下面是一个示例的表结构:
```sql
CR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-27 22:37:07
                            
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            什么是MySql的“回表”?如何减少回表的次数  两类索引    主键索引,其实就是聚簇索引;主键索引之外,其他的都称之为非主键索引,非主键索引也被称为二级索引,或者叫做辅助索引。    对于主键索引和非主键索引,使用的数据结构都是B+Tree,唯一的区别在于叶子节点中存储的内容不同:    主键索引的叶子节点是一行完整的数据。    非主键索引的叶子节点存储的则是主键值。叶子节点不包含行记录的全            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            索引失效分析结果:切记: 传入的值使用方式记得跟数据库表内列,索引设置字段保持一样的类型,这样万无一失。扩展补充,为什么失效二情况 强调了 索引字段是 varchar ,传入 值使用不加引号 呢?因为一部分人在理解这种情况 有错误的思想,理解为 涉及类型转换 ,以为是因为单纯的字段类型不对应 导致索引失效,这里必须补充一下一个示例:字段列 userAge:userAge类型为 int :给&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL如何判断查询回表
## 背景介绍
在MySQL中,当我们执行查询语句时,通常会涉及到索引扫描和回表两个步骤。回表指的是在通过索引找到符合条件的记录后,还需要根据主键或唯一索引再次查询原表数据的过程。回表操作会增加额外的IO操作,影响查询性能。因此,了解查询是否需要回表对于优化查询性能至关重要。
## 问题描述
我们现在有一个名为`user`的表,表结构如下:
```sql
CRE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            准备建表与数据准备  #建表
create table department(
id int,
name varchar(20) 
);
create table employee(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age            
                
         
            
            
            
            # MySQL中如何避免回表
在数据库设计和查询优化中,避免“回表”(即为获取数据而进行额外的表查找)是一个重要的优化策略。通过避免回表,可以提高查询效率,减少I/O操作,从而加速数据库响应速度。本文将深入探讨如何在MySQL中避免回表,并提供相应的代码示例。
## 什么是回表?
在MySQL中,回表通常发生在使用了“非覆盖索引”的情况下。当我们执行一个查询时,如果使用的索引未能包含所有查询            
                
         
            
            
            
            首先为了防止某些专业挑刺人士无限制发挥,先声明几个前提1:索引优化是基础工作,没做好这个其他的不用提,但本文不展开此内容。2:优化数据库查询有非常多的分支,减少SQL请求只是其中一个领域,其他分支本文不涉及。3:在部分场景下,甚至需要增加SQL以解决诸如分布式或其他问题,本文不涉及。4:运维优化和其他优化手段本文不涉及。5:产品业务逻辑优化本文不涉及。6:其他本文没提到的内容欢迎自行联想,技术水准            
                
         
            
            
            
            MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统,是目前最流行的数据库之一。在使用 MySQL 进行查询操作时,如果查询条件涉及到了索引字段以外的字段,那么就会发生回表的情况。本文将详细介绍 MySQL 是如何进行回表操作的。
## 1. 什么是回表操作
回表操作是指在查询数据时,需要通过索引进行快速定位,然后再通过索引找到数据所在的物理地址,最后取出数据返回给用户。而当查询条件涉及到索引字段以外            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、回表概念;现象回表,顾名思义就是回到表中,也就是先通过普通索引(我们自己建的索引不管是单列索引还是联合索引,都称为普通索引)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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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