覆盖索引
索引中已经包含了所有需要获取的字段的查询方式称为覆盖索引。
举例说明
假设我们有一个名为orders
的数据库表,包含订单信息,其中包括order_id
(订单ID)、customer_id
(客户ID)、order_date
(订单日期)、total_amount
(订单总金额)等字段。如果我们经常需要查询某个客户的订单总金额,可以通过覆盖索引来优化这个查询。
我们可以在orders
表上创建一个包含customer_id
和total_amount
字段的复合索引,这样在查询某个客户的订单总金额时,可以直接从索引中获取数据,无需访问实际的数据行。
假设我们有以下的SQL语句用于查询某个客户的订单总金额:
SELECT total_amount FROM orders WHERE customer_id = '123';
通过创建覆盖索引,数据库引擎可以直接使用索引来满足这个查询,而不需要再去读取orders
表中的实际数据行,从而提高查询性能。
例2:
# 如果只需要查询 id, code, type 这三列,可建立 code 和 type 的覆盖索引
SELECT id, code, type FROM t_order
ORDER BY code
LIMIT 1000000, 10;
覆盖索引的好处
- 避免 InnoDB 表进行索引的二次查询,也就是回表操作: InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的,对于 InnoDB 来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询(回表),减少了 IO 操作,提升了查询效率。
- 可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于 IO 密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
但是,当查询的结果集占表的总行数的很大一部分时,可能就不会走索引了,自动转换为全表扫描。当然了,也可以通过 FORCE INDEX
来强制查询优化器走索引,但这种提升效果一般不明显。
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