一、回表概念；现象

回表，顾名思义就是回到表中，也就是先通过普通索引（我们自己建的索引不管是单列索引还是联合索引，都称为普通索引）扫描出数据所在的行，再通过行主键ID 取出索引中未包含的数据。所以回表的产生也是需要一定条件的，如果一次索引查询就能获得所有的select 记录就不需要回表，如果select 所需获得列中有其他的非索引列，就会发生回表动作。即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。

Mysql回表指的是在InnoDB存储引擎下，二级索引查询到的索引列，如果需要查找所有列的数据，则需要到主键索引里面去取出数据。这个过程就称为回表。因为行的数据都是存在主键B+tree的叶子节点里面，二级索引的B+树叶子节点都是存放的(索引列,主键)

简单来说，回表就是 MySQL 要先查询到主键索引，然后再用主键索引定位到数据

回表现象

举个例子：

表tbl有a,b,c三个字段，其中 a是主键，b上建了索引，然后编写sql语句SELECT * FROM tbl WHERE a=1这样不会产生回表，因为所有的数据在a的索引树中均能找到

如果是SELECT * FROM tbl WHERE b=1这样就会产生回表，因为where条件是b字段，那么会去b的索引树里查找数据，但b的索引里面只有a,b两个字段的值，没有c，那么这个查询为了取到c字段，就要取出主键a的值，然后去a的索引树去找c字段的数据。查了两个索引树，就出现了回表操作

二、存储引擎；索引结构

要弄明白回表，首先得了解MySQL的存储引擎，以及默认存储引擎 InnoDB 的两大索引，即聚集索引（clustered index）和非聚簇索引/普通索引/二级索引/辅助索引（secondary index）

（一）存储引擎

MySQL中主要有2种存储引擎

1、MyISAM(不支持事物回滚)

MyIsam引擎是MySQL主流引擎之一，但它相比起InnoDB，没有提供对数据库事务的支持，不支持细粒度的锁（行锁）及外键，当表Insert与update时需要锁定整个表，因此效率会低一些，在高并发时可能会遇到瓶颈，但MyIsam引擎独立与操作系统，可以在windows及linux上使用。

可能的缺点：

不能在表损坏后恢复数据

适用场景：

1. MyIsam极度强调快速读取

2. MyIsam表中自动存储了表的行数，需要时直接获取即可

3. 适用于不需要事物支持、外键功能、及需要对整个表加锁的情形

2、InnoDB（支持事物回滚）

InnoDB是一个事务型存储引擎，提供了对数据库ACID事务的支持，并实现了SQL标准的四种隔离级别，具有行级锁定（这一点说明锁的粒度小，在写数据时，不需要锁住整个表，因此适用于高并发情形）及外键支持（所有数据库引擎中独一份，仅有它支持外键）

该引擎的设计目标便是处理大容量数据的数据库系统，MySQL在运行时InnoDB会在内存中建立缓冲池，用于缓存数据及索引。

可能的缺点：

1. 该引擎不支持FULLTEXT类型的索引

2. 没有保存表的行数，在执行select count(*) from 表名时，需要遍历扫描全表

适用场景：

1. 经常需要更新的表，适合处理多重并发的更新请求

2. 支持事务

3. 外键约束

4. 可以从灾难中恢复（通过bin-log日志等）

5. 支持自动增加列属性auto_increment

show engines;

show engines; 查看mysql所支持的存储引擎，以及从中得到mysql默认的存储引擎

可以看出，MySQL默认的数据库引擎是InnoDB

参数名称	解释说明
Engine	存储引擎名称
Support	是否支持该引擎以及该引擎是否为默认存储引擎，YES表示支持，NO表示不支持
DEFAULT	DEFAULT表示为默认存储引擎
Comment	存储引擎的简单介绍
Transactions	表示该引擎是否支持事务
XA	说明该存储引擎是否支持分布事务
Savepoints	说明该存储引擎是否支持部分事务回滚

（二）索引结构

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构

MySQL默认的数据库引擎是InnoDB，InnoDB 存储引擎的两大索引，即聚集索引（clustered index）和非聚簇索引/普通索引/二级索引/辅助索引（secondary index）

1、聚集索引（clustered index）

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有且只有一个聚集索引。

如果表定义了主键，则Primary Key 就是聚集索引；
如果表没有定义主键，则第一个非空唯一索引（Not NULL Unique）列是聚集索引
否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引

简单来说，聚簇索引是主键索引

2、非聚簇索引/普通索引/二级索引/辅助索引（secondary index）

主键索引之外的就是非聚簇索引，非聚簇索引又叫辅助索引或者二级索引

主键索引和非主键索引区别

相同点：都使用的是 B+Tree

不同点：叶子节点存储的数据不同

主键索引的叶子节点存储的是一行完整的数据

非主键索引的叶子节点存储的是主键值。叶子节点不包含记录的全部数据，非主键的叶子节点除了用来排序的 key 还包含一个书签（bookmark），其中存储了聚簇索引的 key

使用主键索引查询

# 主键索引的的叶子节点存储的是**一行完整的数据**，
# 所以只需搜索主键索引的 B+Tree 就可以轻松找到全部数据
select * from user where id = 1;

使用非主键索引查询

# 非主键索引的叶子节点存储的是**主键值**，
# 所以MySQL会先查询到 name 列的索引的 B+Tree，搜索得到对应的主键值
# 然后再去搜索该主键值查询主键索引的 B+Tree 才可以找到对应的数据
select * from user where name = 'Jack';

使用非主键索引要比主键索引多使用一次 B+Tree

二级索引查找的过程为先在二级索引找到主键索引的key，再在主键索引中查找（回表操作）

InnoDB表一定要建主键，并且最好使用int自增作为主键

这样做就是为了不用MySQL维护唯一列数据，节省资源。建立和维护索引过程中需要进行key的比较，int类型更好比较。自增使得树结构不容易产生树结构分裂，更节省算力

1、单值索引

即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

随表一起建索引：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name)

);

单独建单值索引：

CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);

删除索引：

DROP INDEX idx_customer_name on customer;

2、唯一索引

索引列的值必须唯一，但允许有空值

随表一起建索引：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name),

UNIQUE (customer_no)

);

单独建唯一索引：

CREATE UNIQUE INDEX idx_customer_no ON customer(customer_no);

删除索引：

DROP INDEX idx_customer_no on customer ;

3、主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引

随表一起建索引：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id)

);

CREATE TABLE customer2 (

id INT(10) UNSIGNED ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id)

);

单独建主键索引：

ALTER TABLE customer

add PRIMARY KEY customer(customer_no);

删除建主键索引：

ALTER TABLE customer

drop PRIMARY KEY ;

修改建主键索引：

必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

4、复合索引

即一个索引包含多个列

随表一起建索引：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name),

UNIQUE (customer_name),

KEY (customer_no,customer_name)

);

单独建索引：

CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);

删除索引：

DROP INDEX idx_no_name on customer ;

（三）B-Tree 和 B+Tree

理解聚簇索引和非聚簇索引的关键在于 B+Tree 的理解

前者是 B-Tree，后者是 B+Tree，两者的区别在于：

B-Tree 中，所有节点都会带有指向具体记录的指针；B+Tree 中只有叶子结点会带有指向具体记录的指针。
B-Tree 中不同的叶子之间没有连在一起；B+Tree 中所有的叶子结点通过指针连接在一起。
B-Tree 中可能在非叶子结点就拿到了指向具体记录的指针，搜索效率不稳定；B+Tree 中，一定要到叶子结点中才可以获取到具体记录的指针，搜索效率稳定

基于上面两点分析，我们可以得出如下结论：

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

三、索引创建场景

（一）需要创建索引

1、主键自动建立唯一索引

2、频繁作为查询条件的字段应该创建索引

3、查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引

4、单键/组合索引的选择问题，组合索引性价比更高

5、查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度

6、查询中统计或者分组字段

（二）不要创建索引

1、表记录太少

2、经常增删改的表或者字段原因：提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件

3、Where条件里用不到的字段不创建索引

4、过滤性不好的不适合建索引

四、覆盖索引避免回表

覆盖索引就是指索引中包含了查询中的所有字段，这种情况下就不需要再进行回表查询

一级索引：聚簇索引即主键索引
二级索引：非聚簇索引

一级B+Tree：叶子节点保存着键（id的值）和数据（全部字段的值）
二级B+Tree：叶子节点保存着键（索引字段的值）和数据（主键索引值）

查询一级索引，根据一级B+Tree查询到数据，直接返回数据
查询二级索引，根据二级B+Tree查询到对应的聚簇索引，再根据聚簇索引在一级B+Tree里查询到相应数据

查询一级索引只需要扫描一次B+Tree。
查询二级索引需要扫描两次B+Tree。根据二级B+Tree扫描的结果，再去一级B+Tree里进行扫描就叫回表操作

如果使用组合索引，就可以利用覆盖索引避免回表操作

例：表一共有五个字段：a（主键索引），b_c_d（组合索引），e（没有索引）

如果用户查询时只查 b,c,d；SELECT `b`, `c`, `d` FROM `table` WHERE `b` = 3 AND `c` = 7 AND `d` = 5;

因为查询的字段 b,c,d的值（B+Tree里的键）已经在B+Tree里了，所以就可以直接返回，不用再拿聚簇索引去一级B+Tree里进行查询

如果查询字段为 a,b,c,d，因为a为主键索引，也保存在二级B+Tree的叶子节点里，所以也不用回表查询

【a是主键，给bcd建立联合索引】，如上几个sql，select出来的内容，和where条件字段，刚好和建立的索引一致

如果查询字段为 a,b,c,d,e，因为e没有在这个二级B+Tree里，所以需要进行回表操作，拿着主键索引再去一级B+Tree里进行查询