如何避免回表查询?什么是索引覆盖? | 1分钟MySQL优化系列

《迅猛定位低效SQL?》留了一个尾巴:

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  1. select id,name where name='shenjian' 
  2. 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:

  • 如果表定义了PK,则PK就是聚集索引;
  • 如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引;
  • 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:

 
 
 
 
  1. 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:

  • id为PK,聚集索引,叶子节点存储行记录;
  • 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:

 
 
 
 
  1. 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:

  • 先通过普通索引定位到主键值id=5;
  • 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:

 
 
 
 
  1. create table user ( 
  2. id int primary key, 
  3. name varchar(20), 
  4. sex varchar(5), 
  5. index(name) 
  6. )engine=innodb; 

第一个SQL语句:

 
 
 
 
  1. 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:

 
 
 
 
  1. 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。

 
 
 
 
  1. create table user ( 
  2. id int primary key, 
  3. name varchar(20), 
  4. sex varchar(5), 
  5. index(name, sex) 
  6. )engine=innodb; 

可以看到:

 
 
 
 
  1. select id,name ... where name='shenjian'; 
  2. 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:

 
 
 
 
  1. user(PK id, name, sex); 

直接:

 
 
 
 
  1. select count(name) from user; 

不能利用索引覆盖。

添加索引:

 
 
 
 
  1. 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

 
 
 
 
  1. 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

 
 
 
 
  1. 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。

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?》

【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

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