如何避免回表查询？什么是索引覆盖？什么是索引下推？

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select id,name where name='shenjian'

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？

什么是索引下推？

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：

（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；

（2）如果表没有定义PK，则第一个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；

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：

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：

（1）id为PK，聚集索引，叶子节点存储行记录；

（2）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：

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：

（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。

 

二、什么是索引覆盖(Covering index)？

覆盖索引（covering index）指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

当一条查询语句符合覆盖索引条件时，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少I/O提高效率。

如，表covering_index_sample中有一个普通索引 idx_key1_key2(key1,key2)。

当我们通过SQL语句：select key2 from covering_index_sample where key1 = 'keytest';的时候，就可以通过覆盖索引查询，无需回表。

 

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：

create table user (

id int primary key,

name varchar(20),

sex varchar(5),

index(name)

)engine=innodb;

 

第一个SQL语句：

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：                     

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。

create table user (

id int primary key,

name varchar(20),

sex varchar(5),

index(name, sex)

)engine=innodb;

可以看到：

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

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：

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

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

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。

 

五、索引下推

Index Condition Pushdown（索引下推）

MySQL 5.6引入了索引下推优化，默认开启，使用SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';可以将其关闭。官方文档中给的例子和解释如下：

people表中（zipcode，lastname，firstname）构成一个索引

SELECT * FROM people WHERE zipcode='95054' AND lastname LIKE '%etrunia%' AND address LIKE '%Main Street%';

如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode='95054'从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断数据是否符合条件。

如果使用了索引下推技术，则MYSQL首先会返回符合zipcode='95054'的索引，然后根据lastname LIKE '%etrunia%'和address LIKE '%Main Street%'来判断索引是否符合条件。如果符合条件，则根据该索引来定位对应的数据，如果不符合，则直接reject掉。有了索引下推优化，可以在有like条件查询的情况下，减少回表次数。

 

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？》