提到什么是回表查詢之前，不得不先解釋一下InnoDB的索引。

InnoDB的索引

InnoDB有兩大類索引，一類是聚集索引（Clustered Index），一類是普通索引（Secondary Index）

InnoDB聚集索引和普通索引有什么差異？有什么區別呢？

InnoDB的聚集索引

每行數據是存在InnoDB聚集索引的葉子節點上的，因此InnoDB必須要有且只有一個聚集索引，下面聚集索引的生成規則：

• 如果表定義了PK（Primary Key，主鍵），那么PK就是聚集索引。
• 如果表沒有定義PK，則第一個NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引。
• 否則InnoDB會另外創建一個隱藏的ROWID作為聚集索引。

這種機制使得基于PK的查詢速度非常快，因為直接定位的行記錄。

InnoDB普通索引

InnoDB普通索引的葉子節點存儲主鍵值。想拿到行數據，還得去聚集索引中掃描索引樹。
注意，不是存儲行記錄頭指針，MyISAM的索引葉子節點存儲記錄指針。

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什么是回表查詢

下面舉個例子解釋：
假設有個表user（id PK，name，code），id是聚集索引，code是普通索引。表中有幾條數據。

id name code -----
1 小明 AQ -----
4 小陳 DR -----
7 小紅 CY -----
9 小劉 FP -----
那么兩種索引的B+樹索引就是如下圖這樣：

MySQL中的回表查詢與索引覆蓋：一次百萬級別分頁查詢使用Limit 從90秒到0.6毫秒的優化_第1張圖片
從普通索引無法直接定位行記錄，那普通索引的查詢過程是怎么樣的呢？

例: select * from user where code = ‘CY’;

其查詢過程在通常情況下是需要掃描兩遍索引樹的,這里的執行過程是這樣的：

如帶色的路徑：

• 第一遍先通過普通索引定位到主鍵值
• 然后第二遍再通過聚集索引定位到具體行記錄。

這就是所謂的回表查詢，即先定位主鍵值，再根據主鍵值定位行記錄，性能相對于只掃描一遍聚集索引樹的性能要低一些。

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怎么優化回表查詢

那怎么樣解決這個性能低的問題呢？這就涉及到一個概念---------覆蓋索引

覆蓋索引

覆蓋索引就是是一種避免回表查詢的優化策略。就是把所有需要查詢的字段都放到普通索引中，這樣普通索引查到的葉子結點（即上圖中的黑色方框）中已經能夠得到所需的所有字段，就不會再去聚集索引中再查詢。

實現覆蓋索引的方式

可分為兩種：

第一種減少查詢字段只查詢縮影有的字段，例如在查詢中，我們只查id字段（也就是主鍵字段），這樣幾百萬條數據就不會回表查詢，外層查詢時只有50條數據去聚集索引里進行了查詢。又如上面的user表 優化sql為不查詢name字段。

例: select id，code from user where code = ‘CY’;

第二種方式就是修改表創建的索引，增加需要查詢的字段，如上面user表，把name也加到索引中，設置（name，code）兩個字段的聯合索引 。

覆蓋索引的定義與注意事項

如果一個索引覆蓋（包含）了所有需要查詢的字段的值，這個索引就是覆蓋索引。因為索引中已經包含了要查詢的字段的值，因此查詢的時候直接返回索引中的字段值就可以了，不需要再到表中查詢，避免了對主鍵索引的二次查詢，也就提高了查詢的效率。

要注意的是，不是所有類型的索引都可以成為覆蓋索引的。因為覆蓋索引必須要存儲索引的列值，而哈希索引、空間索引和全文索引等都不存儲索引列值，索引MySQL只能使用B-Tree索引做覆蓋索引。

另外，當發起一個被索引覆蓋的查詢（索引覆蓋查詢）時，在explain（執行計劃）的Extra列可以看到【Using Index】的信息。

覆蓋索引的優點

1.索引條目通常遠小于數據行的大小，因為覆蓋索引只需要讀取索引，極大地減少了數據的訪問量。

2.索引是按照列值順序存儲的，對于IO密集的范圍查找會比隨機從磁盤讀取每一行數據的IO小很多。

3.一些存儲引擎比如MyISAM在內存中只緩存索引，數據則依賴操作系統來緩存，因此要訪問數據的話需要一次系統調用，使用覆蓋索引則避免了這一點。

4.由于InnoDB的聚簇索引，覆蓋索引對InnoDB引擎下的數據庫表特別有用。因為InnoDB的二級索引在葉子節點中保存了行的主鍵值，如果二級索引能夠覆蓋查詢，就避免了對主鍵索引的二次查詢。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【一起去大厂系列】什么是回表查询？怎么优化回表查询？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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