B+Tree 中,由于非叶子结点不带有指向具体记录的指针,所以非叶子结点中可以存储更多的索引项,这样就可以有效降低树的高度,进而提高搜索的效率。 B+Tree 中,叶子结点通过指针连接在一起,这样如果有范围扫描的需求,那么实现起来将非常容易,而对于 B-Tree,范围扫描则需要不停的在叶子结点和非叶子结点之间移动。 对于第...
所以回表就是回聚簇索引 辅助索引:将辅助索引列值+ID主键值,构建辅助索引BTree结构 用户使用辅助索引作为条件查询时,首先扫描辅助索引的B树 1.如果辅助索引能够完全覆盖到查询结构时,就不需要回表 2.如果不能完全覆盖到,只能通过得到的ID主键值,回到聚簇索引(回表)扫描,最终得到想要的结果 影响 1.IO量级变大 ...
id是主键(聚集索引);userCode和userSex联合索引,是非聚集索引;此时会创建3个索引的B+树 聚集索引的B+树,叶子节点保存了4列(id, userCode, userName, userSex)的数据 userCode和userSex联合索引,创建了2个B+树;涉及到了最左匹配;下面是联合索引创建的2个B+树 1.userCode的B+树存储了2列(id, userCode)...
对于第二种查询方式而言,一共搜索了两棵 B+Tree,第一次搜索 B+Tree 拿到主键值后再去搜索主键索引的 B+Tree,这个过程就是所谓的回表。 从上面的分析中我们也能看出,通过非主键索引查询要扫描两棵 B+Tree,而通过主键索引查询只需要扫描一棵 B+Tree,所以如果条件允许,还是建议在查询中优先选择通过主键索引进行搜...
当通过辅助索引来寻找数据时,InnoDB存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引的主键,然后再通过主键索引(聚集索引)来找到一个完整的行记录。这个过程也被称为回表。也就是根据辅助索引的值查询一条完整的用户记录需要使用到2棵B+树---一次辅助索引,一次聚集索引。
MySQL的回表 说起回表,肯定要说起MySQL的存储结构B+树。 每条数据是以主键和数据的形式存放在B+树的节点上,如果我们通过主键查询的话,直接通过和节点上的主键比较判断,相等的话直接取。 其他索引是将索引和主键值放在一起的,通过索引查到主键,在通过主键去查找数据。这也就是为什么主键索引会比其他索引快。
\1. B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的，innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO...
如果A < B: 那么也不用回表,B联合索引完全覆盖A, 也是一次查询得到结果 A > B:B索引不能完全覆盖A,e.g.SELECT * from XXX where id..., 显然A范围大于B, 那么就要拿到根据id作为索引的列,然后再查询:两次查询,需要回表。 Prelude 最近跟mysql打交道有点多,其实是跟着DBA。我来的时候用explain一看发现...
二级索引的叶子节点存放的是主键值,不是实际数据,二级索引的 B+ 树如下图,数据部分为主键值: 因此,如果某个查询语句使用了二级索引,但是查询的数据不是主键值,这时在二级索引找到主键值后,需要去聚簇索引中获得数据行,这个过程就叫作「回表」,也就是说要查两个 B+ 树才能查到数据。不过,当查询的数据是主键...
主键索引存为一个索引树,二级索引存为一个树 如果根据主键索引查找数据,那么只需要查找一个索引树就可以找到内容 如果根据二级索引查找数据,则先根据二级索引查找到主键索引,找到主键索引之后再根据主键索引去主键索引树才能找到真正的数据,这个过程我们称为回表 主键长度越小,则普通索引叶子节点越小,普通索引占用的内存...