数据库回表

一张用于用户登录的user表：id、userName、Password三个字段

再根据查出来的user信息去对比密码是否正确

这时你发现username字段是唯一的又经常作为where条件所以可以给username字段建一个索引，于是就给username建了一个普通的B+Tree索引。这时候就出问题的，因为MySQL的InnoDB使用聚簇索引，具体的数据只和主键索引放在一起，其他的索引只存储了数据的地址（主键id）。比如上面的例子中，我根据username索引找到的只是一个username为admin这条数据的id而不是这条数据信息，所以要找到整条数据信息要根据得到的id再去找。看完上面的流程，你应该已经发现问题了，我要通过username找到id，再根据id找整条数据，这里有两个查找过程，这是影响效率的。就像上面的两个查找过程就是回表了。

解决办法

使用覆盖索引可以解决上面所说的回表的问题。还是拿上面上面登录的例子来说，其实登录只需要判断用户名和密码，如果user表中有其他用户信息也是不需要的，那我们能不能只查询一次就找到这个用户名对应的密码呢。这个是可以的，上面所说的分两步查找，第一步根据username查找是肯定不能少的，那我们只要把password和索引username放到一起就可以了。我们可以建立一个（username、password）的组合索引，这里username一定要放在前面，然后我们把sql语句改一下

这样建立组合索引后根据username查找password，只要一步查找就可以查找到，因为password已经是username索引的一部分了，直接可以查出来，不再需要通过id找对应的整条数据。覆盖索引就是覆盖了多个列（字段）的索引。

那我们应该如何避免回表，因为如果用到了回表，就需要二次查询的过程，效率肯定更慢，很简单，回表是因为要查询的字段在非聚集索引里没有，所以在满足需求的情况下，我们尽量使非聚集索引里有要查询的索引字段。

在查询时，可以尽量用聚集索引来查（也就是用主键来查询），或者根据业务需求，建好的索引，满足索引查询字段。但是实际业务中，很难建立一个索引就能满足所有查询要求，所以，正常情况，回表也没事，只要能用到索引也能大大加快查询速度。

通俗的讲就是，如果索引的列在 select 所需获得的列中（因为在 mysql 中索引是根据索引列的值进行排序的，所以索引节点中存在该列中的部分值）或者根据一次索引查询就能获得记录就不需要回表，如果 select 所需获得列中有大量的非索引列，索引就需要到表中找到相应的列的信息，这就叫回表。

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）如果表定义了主键，则PK就是聚集索引；

（2）如果表没有定义主键，则第一个非空唯一索引（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；

先创建一张表，sql 语句如下：

然后，我们再执行下面的 SQL 语句，插入几条测试数据。

假设，现在我们要查询出 id 为 2 的数据。那么执行 select * from xttblog where ID = 2这条 SQL 语句就不需要回表。原因是根据主键的查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树。主键是唯一的，根据这个唯一的索引，MySQL 就能确定搜索的记录。

但当我们使用 k 这个索引来查询 k = 2 的记录时就要用到回表。select * from xttblog where k = 2原因是通过 k 这个普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，然后得到主键 ID 的值为 1，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程虽然用了索引，但实际上底层进行了两次索引查询，这个过程就称为回表。

也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

我这里表里的数据量比较少，如果数据量大的话，你能很明显的看出两次查询所用的时间，很明显使用主键查询效率更高。

更多如下图：

（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。

使用聚集索引（主键或第一个唯一索引）就不会回表，普通索引就会回表。

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。

explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

例子

第一个sql：

select id,name from user where name='shenjian'

Extra：Using index。

第二个sql：

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，没有储存sex，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值扫描聚集索引获取sex字段，效率会降低。

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。

可以看到：

select id,name ... where name='shenjian'

select id,name,sex ... where name='shenjian'

单列索升级为联合索引(name, sex)后，索引叶子节点存储了主键id，name，sex ，都能够命中索引覆盖，无需回表。

画外音，Extra：Using index。

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

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

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。

假设有这么个需求，查询表中“名字第一个字是张，性别男，年龄为10岁的所有记录”。那么，查询语句是这么写的：

根据前面说的“最左前缀原则”，该语句在搜索索引树的时候，只能匹配到名字第一个字是‘张’的记录（即记录ID3），接下来是怎么处理的呢？当然就是从ID3开始，逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和ismale这两个字段的值是否符合。

但是！MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中， 对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数 。

下面图1、图2分别展示这两种情况。

图 1 中，在 (name,age) 索引里面我特意去掉了 age 的值， 这个过程 InnoDB 并不会去看 age 的值 ，只是按顺序把“name 第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此，需要回表 4 次。

图 2 跟图 1 的区别是，InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 10，对于不等于 10 的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对 ID4、ID5 这两条记录回表取数据判断，就只需要回表 2 次。

如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时， 首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录 ；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时， 判断是否可以进行where条件过滤再进行索引查询 ，也就是说提前执行where的部分过滤 *** 作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。

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