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什么是 MySQL 的“回表”?

數據庫 MySQL
小伙伴們在面試的時候,有一個特別常見的問題,那就是數據庫的回表。什么是回表?為什么需要回表?

 小伙伴們在面試的時候,有一個特別常見的問題,那就是數據庫的回表。什么是回表?為什么需要回表?

今天松哥就來和大家聊一聊這個話題。

1. 索引結構

要搞明白這個問題,需要大家首先明白 MySQL 中索引存儲的數據結構。這個其實很多小伙伴可能也都聽說過,B+Tree 嘛!

B+Tree 是什么?那你得先明白什么是 B-Tree,來看如下一張圖:

前面是 B-Tree,后面是 B+Tree,兩者的區(qū)別在于:

  • B-Tree 中,所有節(jié)點都會帶有指向具體記錄的指針;B+Tree 中只有葉子結點會帶有指向具體記錄的指針。
  • B-Tree 中不同的葉子之間沒有連在一起;B+Tree 中所有的葉子結點通過指針連接在一起。
  • B-Tree 中可能在非葉子結點就拿到了指向具體記錄的指針,搜索效率不穩(wěn)定;B+Tree 中,一定要到葉子結點中才可以獲取到具體記錄的指針,搜索效率穩(wěn)定。

基于上面兩點分析,我們可以得出如下結論:

  • B+Tree 中,由于非葉子結點不帶有指向具體記錄的指針,所以非葉子結點中可以存儲更多的索引項,這樣就可以有效降低樹的高度,進而提高搜索的效率。
  • B+Tree 中,葉子結點通過指針連接在一起,這樣如果有范圍掃描的需求,那么實現起來將非常容易,而對于 B-Tree,范圍掃描則需要不停的在葉子結點和非葉子結點之間移動。

對于第一點,一個 B+Tree 可以存多少條數據呢?以主鍵索引的 B+Tree 為例(二級索引存儲數據量的計算原理類似,但是葉子節(jié)點和非葉子節(jié)點上存儲的數據格式略有差異),我們可以簡單算一下。

計算機在存儲數據的時候,最小存儲單元是扇區(qū),一個扇區(qū)的大小是 512 字節(jié),而文件系統(tǒng)(例如 XFS/EXT4)最小單元是塊,一個塊的大小是 4KB。InnoDB 引擎存儲數據的時候,是以頁為單位的,每個數據頁的大小默認是 16KB,即四個塊。

基于這樣的知識儲備,我們可以大致算一下一個 B+Tree 能存多少數據。

假設數據庫中一條記錄是 1KB,那么一個頁就可以存 16 條數據(葉子結點);對于非葉子結點存儲的則是主鍵值+指針,在 InnoDB 中,一個指針的大小是 6 個字節(jié),假設我們的主鍵是 bigint ,那么主鍵占 8 個字節(jié),當然還有其他一些頭信息也會占用字節(jié)我們這里就不考慮了,我們大概算一下,小伙伴們心里有數即可:

  1. 16*1024/(8+6)=1170 

即一個非葉子結點可以指向 1170 個頁,那么一個三層的 B+Tree 可以存儲的數據量為:

  1. 1170*1170*16=21902400 

可以存儲 2100萬 條數據。

在 InnoDB 存儲引擎中,B+Tree 的高度一般為 2-4 層,這就可以滿足千萬級的數據的存儲,查找數據的時候,一次頁的查找代表一次 IO,那我們通過主鍵索引查詢的時候,其實最多只需要 2-4 次 IO 操作就可以了。

大家先搞明白這個 B+Tree。

2. 兩類索引

大家知道,MySQL 中的索引有很多中不同的分類方式,可以按照數據結構分,可以按照邏輯角度分,也可以按照物理存儲分,其中,按照物理存儲方式,可以分為聚簇索引和非聚簇索引。

我們日常所說的主鍵索引,其實就是聚簇索引(Clustered Index);主鍵索引之外,其他的都稱之為非主鍵索引,非主鍵索引也被稱為二級索引(Secondary Index),或者叫作輔助索引。

對于主鍵索引和非主鍵索引,使用的數據結構都是 B+Tree,唯一的區(qū)別在于葉子結點中存儲的內容不同:

  • 主鍵索引的葉子結點存儲的是一行完整的數據。
  • 非主鍵索引的葉子結點存儲的則是主鍵值。

這就是兩者最大的區(qū)別。

所以,當我們需要查詢的時候:

  • 如果是通過主鍵索引來查詢數據,例如 select * from user where id=100,那么此時只需要搜索主鍵索引的 B+Tree 就可以找到數據。
  • 如果是通過非主鍵索引來查詢數據,例如 select * from user where username='javaboy',那么此時需要先搜索 username 這一列索引的 B+Tree,搜索完成后得到主鍵的值,然后再去搜索主鍵索引的 B+Tree,就可以獲取到一行完整的數據。

對于第二種查詢方式而言,一共搜索了兩棵 B+Tree,第一次搜索 B+Tree 拿到主鍵值后再去搜索主鍵索引的 B+Tree,這個過程就是所謂的回表。

從上面的分析中我們也能看出,通過非主鍵索引查詢要掃描兩棵 B+Tree,而通過主鍵索引查詢只需要掃描一棵 B+Tree,所以如果條件允許,還是建議在查詢中優(yōu)先選擇通過主鍵索引進行搜索。

3. 一定會回表嗎?

那么不用主鍵索引就一定需要回表嗎?

不一定!

如果查詢的列本身就存在于索引中,那么即使使用二級索引,一樣也是不需要回表的。

舉個例子,我有如下一張表:

uname 和 address 字段組成了一個復合索引,那么此時,雖然這是一個二級索引,但是索引樹的葉子節(jié)點中除了保存主鍵值,也保存了 address 的值。

我們來看如下分析:

可以看到,此時使用到了 uname 索引,但是最后的 Extra 的值為 Using index,這就表示用到了索引覆蓋掃描(覆蓋索引),此時直接從索引中過濾不需要的記錄并返回命中的結果,這一步是在 MySQL 服務器層完成的,并且不需要回表。

4. 擴展

基于第一、二小節(jié)的分析,我們再來捋一捋為什么在數據庫中建議使用自增主鍵。

  • 自增主鍵往往占用空間比較小,int 占 4 個字節(jié),bigint 占 8 個字節(jié)。由于二級索引的葉子節(jié)點存儲的就是主鍵,所以如果主鍵占用空間小,意味著二級索引的葉子節(jié)點將來占用的空間小(間接降低 B+Tree 的高度,提高搜索效率)。
  • 自增主鍵插入的時候比較快,直接插入即可,不會涉及到葉子節(jié)點分裂等問題(不需要挪動其他記錄);而其他非自增主鍵插入的時候,可能要插入到兩個已有的數據中間,就有可能導致葉子節(jié)點分裂等問題,插入效率低(要挪動其他記錄)。

當然,這個是基于技術層面的討論,如果業(yè)務上無法使用自增主鍵或者有其他要求導致無法使用自增主鍵,那沒辦法,在滿足新要求的情況下重新選擇一個最佳實踐吧。

好啦,今天的主題是回表,現在大家明白什么是回表了吧?

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責任編輯:武曉燕 來源: 江南一點雨
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