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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一、聚集索引与非聚集索引            索引就是二叉树，数据真实存储在叶子节点，非叶子节点存储的事引用。Mysql使用的事B+Tree    聚集索引是包含所有列的物理存储连续，所以很庞大，新插入数据主要耗时在物理排序上面，所以相对较慢。非聚集索引只有当前列

一、回表在InnoDB存储引擎里，利用辅助索引查询，先通过辅助索引找到主键索引的键值，再通过主键值查出主键索引里面没有符合要求的数据，它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树，这个过程就叫回表。例如:select*fromuserwherename=‘张三’;二、覆盖索引在辅助索引里面，不管是单

Mysql索引概念补充聚簇索引，一级索引其实就是主键索引非聚簇索引，二级索引，辅助索引其实就是普通的单值索引，唯一索引，联合索引聚簇索引是Innodb下的一个概念，是一种数据结构，根节点存储主键和索引指针，叶子节点存数据。而非聚簇索引叶子节点存的是(索引列,主键)。回表：就是在innodb存

说一下索引覆盖，索引下推，回表索引覆盖是指在查询过程中，查询的数据都能在二级索引的树中找到，不用根据主键查覆盖索引索引下推没有索引下推：执行器发送查询条件给存储引擎查找，存储引擎找到一条之后就返回给执行器，执行器判断当前记录是否符合条件，符合保留，不符合丢弃。重复过程，

集群因子用于判断索引回表需要消耗的物理I/O次数。这里在测试表test上创建一个索引：createindexidx_idontest(object_id);selectowner,index_name,clustering_factorfromdba_indexeswhereowner='TEST'andindex_name='IDX_ID';结果展示：OWNER

索引下推是索引下推是MySQL5.6及以上版本上推出的，用于对查询进行优化。索引下推是把本应该在server层进行筛选的条件，下推到存储引擎层来进行筛选判断，这样能有效减少回表。举例说明：首先使用联合索引（name，age），现在有这样一个查询语句：select*fromt_userwherenamelike

 回表查询：先去二级索引找到主键，在用主键去聚集索引查到对应的值的过程交回表查询。   

04|05深入浅出索引在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。索引常见模型模型特点场景使用哈希表键值存储数据等值查询Memcach

什么是索引下推索引条件下推，也叫索引下推，英文全称IndexConditionPushdown，简称ICP。索引下推是MySQL5.6新添加的特性，用于优化数据的查询。在MySQL5.6之前，通过使用非主键索引进行查询的时候，存储引擎通过索引查询数据，然后将结果返回给MySQLserver层，在server层判断是否符合条件

模拟表名，A表的数据量约1000万，B表的数据量约500万，进行连接，其中这几个条件字段，都创建了索引，SQL>SELECT*fromAainnerjoinBbona.ID=b.idwhereb.C_DATE<=trunc(sysdate)-1000;我们知道在CBO优化器模式下，Oralce会基于Cost成本，来选择执行计划。从执行计划看，

MySQL中常见的索引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。一、B+树索引InnoDB中的索引按照B+树来组织的，数据都存放在B+树（为了快速检索数据而提出的一种数据结构）的叶子节点中。聚集索引/聚簇索引InnoDB中使用了聚集索引，就是将