usingindex:sql语句没有where查询条件，使用覆盖索引，不需要回表查询即可拿到结果usingwhere:没有使用索引/使用了索引但需要回表查询且没有使用到下推索引usingindex&&useingwhere:sql语句有where查询条件，且使用覆盖索引，不需要回表查询即可拿到结果。Usingindexcon

MySQL中的回表回表是MySQL查询优化中的一个概念，指的是在使用非聚簇索引查询时，无法直接从索引中获取所需的所有数据，需要通过非聚簇索引查找到主键值，然后再去聚簇索引中根据主键值获取完整数据行的过程。1.回表的触发条件使用了非聚簇索引（也称二级索引、辅助索引）。查询的

文章目录一、索引下推是什么？二、回表查询（TableLookup）是什么？聚集索引和非聚集索引如何减少回表查询？小结三、索引下推如何减少回表查询次数1.没有使用icp(索引下推)2.使用ICP四、总结索引下推的工作原理1.传统的查询处理方式：2.索引下推优化：五、索引下推的优点六、

目录B+树什么是B+树B+树的特性        节点有序性        数据聚集性        查询稳定性        高扇出性MySQL为什么选择B+树        从范围查询的角度        从插入和删除的角度        从磁盘I/O的角

文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录博客园版为您奉上珍贵的学习资源：免费赠送:《尼恩Java面试宝典》持续更新+史上最全+面试必备2000页+面试必备+大厂必备+涨薪必备免费赠送:《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》，帮你实现技术自由，完成职业升级，薪

索引下推（IndexConditionPushdown，简称ICP）是MySQL5.6引入的一项优化技术，它通过将部分查询条件“下推”到索引扫描阶段，从而减少不必要的行访问和回表操作，提高查询性能。1.索引下推的概念在传统的索引扫描过程中，MySQL会首先通过索引找到符合索引条件的记录，然后回表（即

大家都知道索引分聚集索引和非聚集索引，性别字段因为可重复肯定只能建立非聚集索引，然而因为非聚集索引叶子节点存储的是索引值和聚集索引值，需要回表。所以在性别这种辨别度较低的字段上建立索引，索引树可能只有两个节点，跟线性查找没有太大区别，并且因为回表的存在导致在聚集索引树和

回表查询（或称为回表操作）是指在数据库查询中，当一个索引不能包含查询所需的所有列时，数据库需要先通过索引查找到相关的记录位置（主键或行号），然后再回到表中读取完整的行数据。这种操作通常会影响查询性能，特别是在数据量较大的情况下。如何避免回表查询覆盖索引：创建包含所有查询列

数据库回表及优化方法什么是数据库回表如何优化回表1.使用覆盖索引示例：2.减少查询列示例：3.适当增加索引示例：4.优化查询语句示例：示例：优化回表的具体案例原始查询及索引：优化后的索引：总结作为一个程序员，了解数据库回表（RowBackLookup）及其优化方法对优化数据

下面表中:主键id是聚簇索引，name是辅助索引。执行这样一条SQL:selectnamefromAwherename="s;name字段是有索引，所以MYSQL在通过name进行査询的时候，是需要扫描两颗B+tree树的。第一遍:先通过二级索引定位主键值1。第二遍:根据主键值在聚簇索引中定位具体的行记录。回表

什么是聚簇索引什么是非聚簇索引聚簇索引是指数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个，一般情况下主键作为聚簇索引。非聚簇索引是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个，一般我们自已定义的索引都是非聚簇索引。分类含义特点

 针对联合索引来说，如果第一列就是用范围查询，例如大于小于这些，就会认为查询的行很多，如果不是覆盖索引，那么就不再使用这个二级索引，认为使用二级索引还要频繁的去回表查询等等，消耗更大，所以就会去全表扫描。但是可以使用forceindex(索引名称)去强制使用指定的索引，但是一般不建议这

一、运维相关1、删除binlog日志二、索引相关2.1、索引创建在区分度高的字段上创建索引；索引区分度=count(distint记录)/count(记录)。巧用组合索引实现**IndexConditionPushdown(ICP)索引下推**，避免回表。--先对name匹配索引找到主键，在回表根据主键找

当查询语句的偏移量特别大的时候，查询效率就会变的很差，比如limit10offset100和limit10offset100000的效率肯定是不一样的，后者会慢的多那怎么解决呢？先模拟一个例子，表结构如下CREATE TABLE account (  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', 

InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引：B+树索引、全文索引、哈希索引，其中比较关键的是B+树索引1.2.1.B+树索引InnoDB中的索引自然也是按照B+树来组织的，前面我们说过B+树的叶子节点用来放数据的，但是放什么数据呢？索引自然是要放的，因为B+树的作用本来就是就是为了快速检索数据而提

回表查询就是使用索引后，还需要再次使用主键查找需要的数据列。首先我们需要知道数据库中索引的底层数据结构是B+树，B+树的叶子结点储存了索引对应的值以及主键值，如果是复合索引（多列索引），B+树的叶子结点就储存了多列的值和主键值。假设我们有一个名为user的MySQL表，它包含以下字

1、MySQL面试内容2、如何定位慢查询*聚合查询*多表查询*表数据量过大查询*深度分页查询表象：页面加载过慢、接口压测响应时间过长（超过1s）2.1使用开源组件调试工具：Arthas运维工具：Prometheus、Skywalking2.2使用MySQL自带的监控MySQL自带慢日志慢查询日志记录

聚簇索引一般指的是主键索引（如果存在主键索引的话）。作为一个正常开发，建表时主键肯定是必须的。而即使如果表中没有定义主键，InnoDB会隐式选择一个唯一的非空索引代替。所以我们就直接含糊点说：聚簇索引就是主键索引！其余的都是非聚簇索引。那到底什么是聚簇索引，什么是非聚簇索

主键为什么推荐使用intlong1、建立主键索引的树，主键如果为int，long，比较大小时，比较快，可以快速定位到需要的数据2、存储小，所以不推荐uuid，uuid查询慢为什么推荐主键自增？1、主键自增时，新插入的数据都是递增的，在维护B+树时，不需要在中间插入值，只需要追加到最后，也就意味着不需要分裂

前言  InnoDB引擎中，B+树索引可以分为聚簇索引和辅助索引两大类。在介绍“回表”和“索引覆盖”之前，我们先来了解一下这两个概念。聚簇索引  聚簇索引也叫聚集索引，它并不是一种单独的索引类型，在聚簇索引的叶子页中，保存了整张表的行数据信息，所以也将聚簇索引的叶子节点

作为开发人员，碰到了执行时间较长的sql时，基本上大家都会说”加个索引吧”。但是索引是什么东西，索引有哪些特性，下面和大家简单讨论一下。1索引如何工作，是如何加快查询速度索引就好比书本的目录，提高数据库表数据访问速度的数据库对象。当我们的请求打过来之后，如果有目录，就会快速的

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