上述的普通索引secondary index
在B+树存储格式可能如下:
根据旧金山大学提供的可视化B+tree的效果。
其可视化地址为:[https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html](
)
如下图:
我在根据上面的图,画一个自己的。如下图所示:
也能看到name这几个数据建立的B+树是怎么样的。也能看到我需要找到[liu]这个元素的话,需要两次查找。
但是,如果我的需求是,除了获取name之外还需要获取age的话。这里就需要回表了。为什么?因为我找不到age数据。
- 普通索引的叶子节点,只存主键。
那么clustered index
聚集索引是如何保存的呢?继续使用上述可视化工具,再分析一波。
上图是聚集索引的示意图。转化为我的图如下:
所以,name='liu’查询liu的年龄,是需要回表的。首先查询普通索引的B+树,再查询聚集索引的B+树。最后得到liu的那条行记录。
5.执行计划
我们也可以通过执行计划来分析以下。如下:
mysql> explain select id,name,age from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: stu_info
type: ref
possible_keys: name
key: name
key_len: 63
ref: const
rows: 1
Extra: Using index condition
1 row in set (0.00 sec)
看到Using index condition
,我们这里用到了回表。
如果不取age,只取id和name
的话,那么。就不需要回表。如下实验,继续看执行计划:
mysql> explain select id,name from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: stu_info
type: ref
possible_keys: name
key: name
key_len: 63
ref: const
rows: 1
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.00 sec)
那么,如果我们不想回表,不想多做IO的话。我们可以通过建立组合索引来解决这个问题。通过
ALTER TABLE stu_info DROP INDEX name;
alter table stu_info add key(name,age);
我们再继续看执行计划,如下:
mysql> explain select name,age from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: stu_info
type: ref
possible_keys: name
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