MySQL索引-全表扫描/全索引扫描/回表查询
1.全表扫描
遍历整个主键索引的B+树,并且需要读叶子节点数据,称之为全表扫描。
例:
select * from table; -- 全表扫描,不走ID索引 select id from table; -- 全索引扫描,走ID索引
2.全索引扫描
遍历整个二级索引的B+树。
例:假设name为table表的二级索引,id为主键索引
select name from table; -- 全索引扫描 select id, name from table; -- 全表扫描
通过Explain的type属性可以看出是全表扫描还是全索引扫描。type从最好到最差依次:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
index为Full Index Scan,ALL为Full Table Scan,index 与 ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。一个是遍历整个索引,一个是遍历整张表。
3.回表查询
在InnoDB中,二级索引叶子节点存储的不是记录的指针,而是主键的值。所以,对于二级索引的查询,会查两颗B+树,先在二级索引定位主键,再去主键索引的B+树上找到最终记录。由于主键索引构建的B+树其叶子节点存放的是所有的数据行,即整张表的数据,所以称之为回表查询。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗?
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构