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聚簇索引和非聚簇索引

一、什么是聚集索引,二级索引(非聚集索引)

1、聚集索引和非聚集索引概念

分类含义特点
聚集索引将数据存储和索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了整行数据每张表必须有,且只有一个
非聚集索引将数据和索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键可以存在多个

聚集索引选取规则:

  1. 如果存在主键,主键索引就是聚集索引,如图中的id就是主键索引作为聚集索引
  2. 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
  3. 如果这张表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

2、聚集索引和非聚集索引的区别

将上表中的主键索引(聚集索引)拿取出来就是:

所有的key(灰色部分)对应的都是表中的主键

叶子节点保存的是整行的数据(row),也就意味着,绿色部分保存的是表中那一整行的数据,我们通过主键就可以直接查询这一行数据

如果给表中的name属性,添加了一个普通索引(二级索引),那么这个索引的数据结构如下:

所有的key(灰色部分)对应的就是name的值

到了叶子节点上,对应存储的就不是整行数据,而是他们所对应的主键的值

3、什么是回表查询

回表查询,也称(二次查询),当我们执行以下sql时:

select * from user where name = 'Arm';

要通过名称,来查询所有字段,name字段上添加了二级索引(非聚集索引),但是这个二级索引上并没有保存这一行所有字段的信息,所以会先通过二级索引查询到叶子结点上的主键的值,再通过主键,使用主键索引(聚集索引)查询整行row数据

这种先使用二级索引查询到聚集索引的主键,再通过主键查询整行数据,使用了两次索引进行查询的SQL,就称为回表查询

二、什么是覆盖索引

覆盖索引是指查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经能全部找到

如图:

第一条SQL,由于是通过主键id去查询的,所以走的肯定是聚集索引,在叶子节点中就保存了所有信息,所以要查询*,所需要的字段是已经有了的,所以是覆盖索引

第二条SQL,通过name查询id和name,首先name作为索引中的key值,肯定是有的,而name创建的二级索引(非聚集索引)的叶子节点上保存的正好是主键id,那么这条SQL需要的所有列,这个索引中都有,也是覆盖索引

第三条SQL,通过name查询id、name、gender字段,其中gender字段既不是索引的key,也不是叶子节点上的主键;则需要通过查询到的id,再使用一次主键的索引(回表查询),才能查询到整行row,才能获取到这个gender值

很显然,能一次性查出来走覆盖索引的,肯定比走回表查询(走两次索引)的,性能要好很多

要怎么尽量避免回表查询呢?

1、尽量不使用select *,用什么字段查什么字段

2、对于经常查询的字段,考虑建立联合索引(多个字段组合当索引的key,如果查这几个字段,就可以使用覆盖索引了)

附一个题目:MySQL超大分页怎么处理呢?

tb_sku表有1千万数据,分页查询tb_sku表中limit 9000000, 10的所有字段

也就是查询第9000000到9000010条数据,如果直接使用

## 11秒
select * from tb_sku limit 9000000, 10;

耗时11秒,因为在进行分页查询时,如果执行limit 9000000,10 ,此时需要MySQL排序前9000010条记录,仅仅返回第9000000到9000010条数据,其他记录丢弃,排序的代价就很大

那么要怎么解决呢?

优化思路:一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化

如下:

## 7秒左右
select * 
from tb_sku t,
  (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) a
where t.id = a.id;

如果表tb_sku非常大(如包含数百万或更多记录),推荐使用SQL 2。它通过子查询减少了主查询的扫描范围,避免了直接跳过大量数据,从而提高了查询效率。即使表中有主键索引,SQL 2的性能也通常优于SQL 1。

如果表较小,或者分页查询的偏移量较小(如LIMIT 100, 10),SQL 1的性能也完全可以接受。

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