回表与覆盖索引，索引下推

通俗的讲就是，如果索引的列在 select 所需获得的列中（因为在 mysql 中索引是根据索引列的值进行排序的，所以索引节点中存在该列中的部分值）或者根据一次索引查询就能获得记录就不需要回表，如果 select 所需获得列中有大量的非索引列，索引就需要到表中找到相应的列的信息，这就叫回表。

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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：

（1）如果表定义了主键，则PK就是聚集索引；

（2）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；

（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；

先创建一张表，sql 语句如下：

然后，我们再执行下面的 SQL 语句，插入几条测试数据。

假设，现在我们要查询出 id 为 2 的数据。那么执行 select * from xttblog where ID = 2; 这条 SQL 语句就不需要回表。原因是根据主键的查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树。主键是唯一的，根据这个唯一的索引，MySQL 就能确定搜索的记录。

但当我们使用 k 这个索引来查询 k = 2 的记录时就要用到回表。select * from xttblog where k = 2; 原因是通过 k 这个普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，然后得到主键 ID 的值为 1，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程虽然用了索引，但实际上底层进行了两次索引查询，这个过程就称为回表。

也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

我这里表里的数据量比较少，如果数据量大的话，你能很明显的看出两次查询所用的时间，很明显使用主键查询效率更高。

更多如下图：

（1）先通过普通索引定位到主键值id=5；

（2）在通过聚集索引定位到行记录；

这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。

使用聚集索引（主键或第一个唯一索引）就不会回表，普通索引就会回表。

只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。

explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

例子

第一个sql：

select id,name from user where name='shenjian';

Extra：Using index。

第二个sql：

select id,name,sex from user where name='shenjian';

能够命中name索引， 索引叶子节点存储了主键id，没有储存sex，sex字段必须回表查询才能获取到 ，不符合索引覆盖，需要再次通过id值扫描聚集索引获取sex字段，效率会降低。

Extra：Using index condition。

如果把(name)单列索引升级为联合索引(name, sex)就不同了。

可以看到：

select id,name ... where name='shenjian';

select id,name,sex ... where name='shenjian';

单列索升级为联合索引(name, sex)后，索引叶子节点存储了主键id，name，sex ，都能够命中索引覆盖，无需回表。

画外音，Extra：Using index。

场景1：全表count查询优化

原表为：

user(PK id, name, sex)；

直接：

select count(name) from user;

不能利用索引覆盖。

添加索引：

alter table user add key(name);

就能够利用索引覆盖提效。

场景2：列查询回表优化

这个例子不再赘述，将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。

场景3：分页查询

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。

假设有这么个需求，查询表中“名字第一个字是张，性别男，年龄为10岁的所有记录”。那么，查询语句是这么写的：

根据前面说的“最左前缀原则”，该语句在搜索索引树的时候，只能匹配到名字第一个字是‘张’的记录（即记录ID3），接下来是怎么处理的呢？当然就是从ID3开始，逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和ismale这两个字段的值是否符合。

但是！MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中， 对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数 。

下面图1、图2分别展示这两种情况。

图 1 中，在 (name,age) 索引里面我特意去掉了 age 的值， 这个过程 InnoDB 并不会去看 age 的值 ，只是按顺序把“name 第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此，需要回表 4 次。

图 2 跟图 1 的区别是，InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 10，对于不等于 10 的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对 ID4、ID5 这两条记录回表取数据判断，就只需要回表 2 次。

如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时， 首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录 ；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时， 判断是否可以进行where条件过滤再进行索引查询 ，也就是说提前执行where的部分过滤操作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。

Oracle 索引的一个小问题

你这个是联合索引，a2索引本身

它是当你有前导列时，条件中只有前导列这个条件时也会用到组合索引，不用两个列作为条件。

比如

(A,B)建了组合索引

当WHERE A='sf'时会用到索引的

而WHERE B='sd'是不会用到组合索引的。

如果联合索引中的多个字段都在where谓词中出现了，则联合索引效率比单列索引高，因为通过多个条件可以从索引中过滤得到更少的记录条数，也就减少了需要回表扫描的次数，甚至可以直接在联合索引中得到所查的所有结果，则不再需要回表。

oracle中数据是怎样前滚和回滚的

保持数据一致性和完整性，是每一款成功商业数据库软件都必须要做到的基本要求。从故障中恢复，保证ACID原则，保证事务完整性，一直是Oracle数据库核心功能组成部分。本篇主要介绍Oracle实例意外终止（断电或者强制关闭）之后，重新启动时发生的恢复过程，也可以称作“前滚和回滚”。

基础知识说明

为了更明确的说明问题，笔者首先介绍一下本文涉及到的一些重要知识。

数据库实例失败

我们经常说的数据库服务器failure是有多层含义的。Oracle数据库是一个由多进程组件共同构成的结构体系。最重要的部分包括监听器、Oracle数据库实例两个部分，当然还包括各类文件，更广义的还有硬件和操作系统OS。不同部分的Failure现象和处理方法都有所不同。本文所阐述的过程是Oracle实例失败后的自动恢复过程。

在实例失败的时候，往往是突然性的终止。此时Oracle数据库可能在进行一系列完成或者未完成的事务。实例失败恢复，就是要将这些状态进行还原，恢复到数据完整性的状态。

写日志（RedoLog）在先机制

Oracle数据库是采用“日志在先”机制的。当我们对数据库数据进行修改时，并不是立即将修改写入到文件中，而是写入到共享内存SGA空间中的BufferCache里。同时，将修改的日志不断的写入到SGA中另一块Log Buffer缓存中。有一个后台进程LGWR不断的将LogBuffer缓存中的日志内容写入到online redo log文件中。

写入LogBuffer缓存和LGWR写入文件的过程是异步进行的。那么LGWR会在哪些情况下将日志缓冲区(全部内容)转储到日志文件呢？如下：--参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P40)ü 用户进行直接的commit操作；

ü RedoBuffer数据超过1/3；

ü DBWn启动，将BufferCache中的脏数据写入到文件中；ü 距离上次LGWR写入操作超过三秒(三秒超时，DBWn每三秒钟会对一些缓冲区清理一次，这个时候，刚好符合触发LGWR的第三点)；而数据文件写入进程DBWn工作的触发点(此处注意：DBWn会将高速缓冲区的脏缓冲区,即脏数据块写入数据文件，而不是缓冲区里头的全部内容---参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P38))。

因为考虑到磁盘I/O会降低性能，DBWn采用的是极懒算法执行写入。如果对于经常变脏的缓冲区，即这边缓冲区处于十分忙碌的状态，那么DBWn不会将缓冲区写入磁盘的。反而一段时间来，任何会话都未曾关注的一些缓冲区，DBWn会将其写入到磁盘。因此DBWn写脏缓冲区比较平缓和低频率。但如果出现检查点的情况例外：DBWn会将所有脏缓冲区全部写入磁盘。---参考OCA认证考试指南(1Z0-052,P38中，P39)。

ü 当BufferCache中没有任何可用缓冲区；ü 脏缓冲区过多；

ü 遇到三秒超时(DBWn每三秒钟会对一些缓冲区清理一次)ü 遇到检查点

综合DBWn和LGWR工作的特点，我们可以得到日志文件的几个特点：

首先，日志文件的写入是很频繁的。LGWR会不断将日志信息从LogBuffer中写入Online Redo Log；其次，在日志文件上，可以有三个类型的事务事件。

1、事务结束，已经被commit，之后打过checkpoint检查点。这种事务记录在LogFile上，但是变化信息已经被DBWn写入进数据文件；2、事务结束，已经被commit，之后没有打入checkpint检查点。这种情况下，LogFile已经写入了日志项目，数据文件可能包括脏数据，也可能没有写入脏数据；3、事务未结束，没有commit。这种时候，数据块DirtyBlock上面是有事务槽信息，表示未结束事务，是不会将数据写入到数据文件中。但是，日志LogBuffer可能将部分未提交的DML操作项目写入到Log File中；检查点Checkpoint

检查点Checkpoint是数据库一致性检查的一个标记。简单的说，就是在这个点上，Oracle保证各个文件（数据、控制、日志等）是一致的。检查点的作用就是在进行实例恢复的时候，告诉SMON进程，这个点之前的内容不需要进行恢复。

前滚和回滚介绍

“前滚和回滚”是Oracle数据库实例发生意外崩溃，重新启动的时候，由SMON进行的自动恢复过程。下面通过模拟实例和讲解介绍这个过程。

失败前场景说明

日志中记录过程如下：

1、事务A进行之后，结束commit。之后系统进行了一次checkpointA；2、Checkpoint之后，进行事务B，结束commit；3、进行事务C，C事务量较大，其中进行了一定量的RedoLog文件写入。之后系统断电；--按照LGWR的工作机制，C事务量比较大，所以应用程序将在几分之一秒内的时间里生成足以填充1/3秒的重做内容，因此这会触发LGWR将日志缓冲区的内容转储到日志文件，但始终得不到针对C事务的提交记录，这是需要回滚的。

4、还有种可能，事务B和D，事务D所用的缓冲区处于高速缓冲区不活跃的位置，而且事务B已提交，但其所用的缓冲区处于高速缓冲区活跃的位置。因此DBWn会将D事务缓冲区数据写入数据文件，而没将B事务的数据写入。此种情况需要回滚D事务，保留B事务。---参考OCP认证考试指南全册（P358下半部分内容).

1、系统启动过程，进入实例恢复阶段

当实例意外中断的时候，各类型文件，包括控制文件、数据文件和日志文件上，会存在不一致的问题。这种不一致主要体现在SCN值的差异上。

实例在启动的时候，经过三阶段（nomount、mount和open）。在open之前，会进行这种不一致现象的检查，如果出现不一致，要启动SMON进程的恢复流程。

SMON是Oracle实例的一个后台进程，主要负责进行系统监控恢复。进行恢复的依据主要是RedoLog记录。

2、前滚进程

SMON首先找到最后SCN记录的Redo LogFile。寻找最后一个打入的Checkpoint。

顺序找到CheckPointA之后，表示A之前的所有事务都是完全写入到数据文件中，不存在不一致性问题。恢复过程从CheckpointA开始，Oracle开始依据重做日志Redo Log的系列条目，进行推进。

首先遇到了事务B信息，由于事务B已经commit，所以事务B所有相关的Redo Log条目已经全都写入到Redo LogFile中。所以，按照日志继续条目推进，完全可以重演replay，并且应用apply事务B的全部过程。

这样，事务B全部实现，最终将通过DBWn完全写入到数据文件中。所以，实例失败之前提交commit的事务B，完全恢复。

进入事务C的范畴，由于一部分事务C的RedoLog条目已经进入Redo LogFile中(根据LGWR和DBWn的工作机制，事务C有可能将部分数据块写入日志文件和数据文件，但这时候C事务始终没提交，这是比较严重的讹误，所以需要回滚)，所以在进行前滚的时候，一定会replay到这部分的内容。不过，这部分内容中不可能出现commit的标记。所以，前滚的结果一定是遇到实例突然中断的那个时点。此时replay的结果是，事务C没有提交。这样结束了前滚过程，进入回滚阶段。

3、回滚过程(与普通的回滚一样（当事务执行失败后自动回滚或者命令:ROLLBACK.）---参考OCP认证考试指南全册)对事务C(针对DML的update，当然其他同理)，要进行回滚过程，释放所有相关资源。在前滚中，利用日志填充了的撤销块和表数据块的值，然后在回滚的时候，会将撤销块的值复制回表数据块中(因为此事务没提交记录)，以此来进行SGA中BufferCache数据块恢复。

4、说说恢复过程的损耗

很多时候，由于我们事务规模较大，当出现实例崩溃的时候，重启所需要的时间很多。有一种经验说法是，事务有多长，前滚和回滚所消耗的时间有多长×2。而且，如果不能完成SMON恢复过程，数据库是不能算作正常的Open的。

SMON的恢复过程是Oracle强制进行的一个过程，即使恢复中发生断电或者其他中断失败事件。Oracle在下一次启动的时候，还是会继续这个过程，只有耐心等待。

通过检查一些内部视图（X$视图），可以观察到恢复进程和速度，但是丝毫不能影响到最终恢复的过程。

这个过程虽然可以保证数据一致性，但是也带来了系统不能启动，影响生产环境的问题。我们可以通过两个方式进行缓解：

首先，我们在设计开发系统时，要保证事务规模的可控性，不要让事务规模在技术层面上过大。避免一旦发生崩溃，大规模强制回滚的发生；其次，一旦出现了这个强制回滚，要注意对生产环境的影响。可以采用备库standby进行顶替，让主库安静的慢慢恢复；

2020-07-12：什么是索引回表，如何避免？

通过索引查数据其实是分两步：

1、通过索引字段查到数据的主键ID

2、通过主键ID查询全部数据

其中第二步就是索引回表，要避免索引回表，就要保证查询的数据只包含主键和索引字段本身，这样第二步就可以省了

网页题目：如何避免回表oracle,如何减少回表
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