大家好，关于mysql回表查询几次很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于mysql 多次查询的知识，希望对各位有所帮助！
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聚簇索引和非聚簇索引
1、区别一：存储结构不同。聚簇索引数据在物理存储上按照索引键的顺序存储，而非聚簇索引则是独立于数据行的结构，存储了指向数据行的指针。区别二：查询效率差异。由于聚簇索引直接指向数据，查询效率高；非聚簇索引需通过指针查找数据行，效率相对较低。区别三：数据插入与删除的影响。
2、聚簇索引和非聚簇索引的区别：含义不同：聚簇索引（Clustered Index）并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。当表有了聚簇索引的时候，表的数据行都存放在索引树的叶子页中。非聚簇索引（NoClustered Index），又叫二级索引。
3、聚簇索引是将索引和整条记录存放在一起，找到索引就找到了记录。非聚簇索引只存储索引字段和记录所在的位置，通过索引找到记录所在的位置，然后再根据记录所在位置去获取记录。一般来讲一堆数据记录最多只能有一个聚簇索引，但可以有很多非聚簇索引。
索引覆盖和回表
索引覆盖是指在SQL查询时，所有需要的数据都能从单一索引中获取，而无需进行回表操作。这意味着查询结果完全位于索引的叶子节点中，从而加速了数据检索过程。当使用EXPLAIN分析SQL语句的计划时，如果Extra字段中出现Using index，则表示查询能够实现索引覆盖，提高了查询效率。
索引覆盖是一种优化策略，目标是让查询只需要在一条索引路径上完成，从而避免回表查询。在MySQL中，通过`EXPLAIN`查询的`Extra`字段为`Using index`时，表示查询实现了索引覆盖，提高了查询效率。实现索引覆盖 要实现索引覆盖，关键在于构建联合索引包含所有查询所需的字段。
通俗的讲就是，如果索引的列在 lect 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 lect 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。
聚集索引，即主键索引，用于存储整行数据，非聚集索引则存储主键值，通过它查询数据时需要回表。回表指的是从非聚集索引树中找到对应主键索引树的值后，再进行一次访问以获取完整行数据的过程。覆盖索引是一种优化手段，当查询只针对索引中的部分字段时，可以避免回表操作，提高查询效率。
可以看到，命中了name索引，索引储存了id和name，所以 Extra 项的值为 Using index ，无需回表查询，符合索引覆盖，效率高。
索引覆盖是指索引叶子节点包含查询所需所有数据，避免了回表操作。例如，如果为name和phone字段创建联合索引，只查询这些字段，就可以直接从叶子节点获取数据，无需回表。索引下推，或称为Index Condition Pushdown（ICP），是MySQL6之后的功能，它允许存储引擎在底层过滤满足条件的数据，减少回表次数。
【Mysql】查询优化——减少回表操作
在Mysql6的版本上推出，用于优化查询。 在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。 优化超多分页场景。 查询条件放到子查询中，子查询只查主键id，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段。
优化策略包括创建覆盖索引和优化查询语句，以减少回表。创建覆盖索引确保查询所需全部列在索引内，避免额外的回表操作。优化查询语句确保仅获取所需数据，减少不必要的回表。通过合理设计索引和优化查询，可有效减少回表，提升查询性能。总结来说，理解回表原理，应用正确的优化策略，是提升MySQL查询效率的关键。
**通过子查询优化**：减少回表次数，优化查询效率。首先复习B+树结构，理解InnoDB中的索引分类。通过将查询条件转移到主键索引树，实现减少回表操作。具体操作包括将查询条件调整为主键ID，同时利用子查询提取主键ID，并将`LIMIT`条件转移至子查询中。改进后的SQL时间显著缩短。
总结而言，优化前应减少不必要的网络传输和内存使用，并探索覆盖索引的使用，以减少“回表”操作。更新SQL语句的优化同样遵循减少“回表”的原则，通过调整过程，以减少查询步骤。“索引下推”是MySQL6版本后引入的特性，允许在联合索引遍历过程中，提前过滤掉不符合条件的记录，从而减少“回表”次数。
使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。 内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。
接下来，我们通过优化策略解决性能瓶颈。方一：引入子查询，先筛选出符合条件的主键ID，再进行后续查询。优化后，时间显著缩短，性能提升3倍，这是因为子查询利用了覆盖索引，无需回表操作。方二：使用`INNER JOIN`关联查询，将子查询结果视为临时表进行关联，达到相同性能效果。
对比:MySQL与Elasticarch深分页问题的解决方
1、优化方一：通过子查询优化，将条件转移到主键索引树，减少回表次数。将查询条件调整为主键ID，子查询用于抽取主键ID和限制条件，此方适用于id稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。优化方二：使用INNER JOIN延迟关联，同样将条件转移至主键索引树，减少回表，通过inner join代替子查询。
2、为解决这个问题，可以采取以下策略：主键索引优化：在查询下一页时，带上上一页的最大Id，利用主键递增的特性，例如，通过maxId限制查询范围，如：这种方法要求主键递增且前端需传递maxId，但不支持随机跳页，只能实现上下翻页。延迟关联：通过只查询必要的字段，然后在应用层通过关联查询获取详细信息。
3、SEARCH_AFTER不是自由跳转到任意页面的解决方，而是并行滚动多个查询的解决方。
4、从ES 7开始，推荐使用PIT配合arch_after进行分页，以减少内存消耗。但深度分页问题本质上需要避免，Scroll和Search After虽然提供解决方，但都存在性能和数据一致性挑战。
5、对于向前翻页，ES中没有相应API，但是根据说法（https：//github.com/elastic/elasticarch/issues/29449），ES中的向前翻页问题可以通过翻转排序方式来实现即： Scroll和 arch_after 原理基本相同，他们都采用了游标的方式来进行深分页。 这种方式虽然能够一定程度上解决深分页问题。
6、在选择MySQL与Elasticarch时，我们需考虑它们的应用场景。MySQL作为关系型数据库，专长于事务处理，确保数据的一致性和安全性，适用于需要严格事务控制的场景，如电商订单中的商品下单和支付操作。
关于mysql回表查询几次和mysql 多次查询的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
