MySQL的回表

简述

说起回表，肯定要说起MySQL的存储结构B+树。

每条数据是以主键和数据的形式存放在B+树的节点上，如果我们通过主键查询的话，直接通过和节点上的主键比较判断，相等的话直接取。

其他索引是将索引和主键值放在一起的，通过索引查到主键，在通过主键去查找数据。这也就是为什么主键索引会比其他索引快。

主键查询

主键和数据是通过B+数的形式存储的，查的时候肯定也是通过树的查询方式查询的。如下图查询主键Id为4的数据，先根据根节点查询，4小于10，再往子节点查找，然后跟子节点的值比较，在2、4之间，再寻找这区间的节点，第一个值是3，不匹配，在查找下一个，值是4匹配，放回数据记录data。

非主键索引查询

其实和主键查询差不多，只不过相当于两次主键索引查询，第一个查询到的不是数据，是主键值，再根据主键值，按照主键索引查询再来一次。如图，如果数据有一条数据是2019-04-01创建的，数据的主键id为4，我们想根据这个创建时间（不知道主键id）找到这条数据。那就是先根据创建时间找到主键4，后根据主键4找到记录数据data。

回表

分主键索引相当于两次查询，第一次查询主键，第二次查询数据，将第二次查询的数据结果放回给第一次查询结果，就叫回表。按照上面的图示，就是将data放回到创建时间的查询中。

覆盖查询

使用非主键查询的时候，也会存在不用回表的情况，这种叫做覆盖查询。

什么是覆盖查询呢，就是在我们使用索引的时候，索引本身包含的数据字段已经满足查询要求的字段了，就不用具体根据主键去找具体的记录数据了。

如果有一份人员信息数据，存有名称，性别，出生日期和其他一些字段。由于通过出生日期和性别的查询较多，我们用这两个字段构建了一个联合索引。现在我们要查询2019-04-01出生的女孩人数。

如图，联合索引按出生日期和性别联合构建的索引，先按出生日期排序，再按性别排序。通过索引，查询到只有一个主键为4满足，这时候我们需要计数，因为主键是唯一的，也不需要我们通过主键再次查询了，计算主键数量就够了，直接返回1。这就不用回表。

最左覆盖原则

上面我们说到根据联合索引查询，其实联合索引有两个值，我们只根据一个值去查询的，但也查询到了。这是为啥呢，这就是最左覆盖原则。根据我们的查询条件，会匹配索引，从左边第一个字段开始，所以我们查询的时候有条件过滤最好和索引顺序一直。如上图，我们查询的是整个表里面有女生多少人就没办法走联合索引了。

扩展

是不是觉得这个B+树还挺好用的，思路挺清晰的。但是如果我们的B+树层级很深，是不是查询比较的次数就多了，耗时也就多了，也就不好用了。所以大家知道B+树有多少层吗？

B+树一般是34层，为啥说34层呢，这也是个计算值，我们看一下具体怎么计算的。

MySQL的引擎是InnoDB，InnoDB默认页大小是16k，当然也可以设置，B+树的每个节点都是一页。从上面可以知道，节点分为数据节点和非数据节点，

在数据节点中，通常数据大小为1k，16k / 1k = 16，也就是每个数据页中大概会存放16条数据。

在非数据节点中，主要存放的是主键ID和指针，主键大概8字节，指针大概6字节，总共14字节，1k=1024字节，整页可以存放1170个（16 * 1024 / 14 = 1170）。

在3层的情况下，2层非数据节点，1层数据节点，可以存放大概21902400条数据。1170117016=21902400，已经到千万级别了，一个表里放千万条数据已经很大了，再大就要考虑分库分表了。