再探讨 MySQL 数据回表的最佳实践？
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本文共计2583个文字，预计阅读时间需要11分钟。
一：概述+关于概述的概念网上关于概述的资料已经很多，这里不再过多赘述。下面我们直接放一张图，可能更直观地说明什么是概述。图中：非聚集索引也叫二级索引，其本质也是+一个
一：回表概述关于回表的概念网上已经有很多了，这里不过多赘述。下面我们直接放一张图可能更直观说明什么是回表。
图中 非聚集索引也叫二级索引，二级索引本质上也是 一 个 B+ 树结构，与聚集索引（也叫主键索引）不同的是，非聚集索引并不包含表上的完整数据，当在e二级索引上查询时，实际上数据规模变小了很多，此时二级索引上的 IO 成本更低一些，速度更快。实际业务中，经常发现我们的 SQL 从 二级索引上过滤了数据，但发现还是很慢，其中回表是比较常见的一个原因。假如你的 SQL 想要的数据，不能完全从 二级索引上得到时，此时就需要回表从聚集索引上过滤扫描，这个过程需要一些性能开销，时间复杂度大概在 O(1) – O(n) 之间。
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一：回表概述关于回表的概念网上已经有很多了，这里不过多赘述。下面我们直接放一张图可能更直观说明什么是回表。
图中 非聚集索引也叫二级索引，二级索引本质上也是 一 个 B+ 树结构，与聚集索引（也叫主键索引）不同的是，非聚集索引并不包含表上的完整数据，当在e二级索引上查询时，实际上数据规模变小了很多，此时二级索引上的 IO 成本更低一些，速度更快。实际业务中，经常发现我们的 SQL 从 二级索引上过滤了数据，但发现还是很慢，其中回表是比较常见的一个原因。假如你的 SQL 想要的数据，不能完全从 二级索引上得到时，此时就需要回表从聚集索引上过滤扫描，这个过程需要一些性能开销，时间复杂度大概在 O(1) – O(n) 之间。