为什么一张表只能有一个聚簇索引呢

那现在我们来聊一聊回表，那在谈回表的时候呢，有两个问题是一定要谈到的。那第一个呢，就是聚集所引和非聚集所引。那什么是聚集所引呢？聚集所引就是按照每张表的组件构造一棵毕加速，同时叶子间的节点中存放的就是整张表的行记录。 所以啊，聚集所引的数据行的物理存储顺序，他与所引的这个排列顺序是相同的啊，我们也将聚集所引的页字节点称为数据页， 那这个特性呢，他也就决定了聚集所引组织表中的数据数据啊，也是所引的一部分。那每张表呢，只能拥有一个聚集所引， 那具体缩影它的选取规则是什么呢？是怎么样的呢？第一个就是如果说我们给表设置了 组件，那组件啊，就是聚集所引，那如果说我们没有去设置这个组件，同时呢，我们设置了其他的有一个唯一所引，那这个时候呢，我们就会使用第一个唯一所引作为聚集所引。那如果说我们的这张表既没有指定组件，也没有 设置那个唯一锁引，那这个时候呢， innodb， 它就会自动生成一个叫做 roid 的这个隐藏类作为聚集锁引。那接着呢，我们来看一下非聚集锁引，那非聚集锁引是通过创建一个独立的数据结构来记录锁引值， 锁引值以及指向与该锁引相关联的指针啊。其实这个指针呢，就是聚集锁引中的组件，从而加速锁引界的检索。在非聚集锁引的创建过程中，数据 库会在磁盘上创建一个缩影文件，其中纪律他记录了缩影值和这个行指针啊，也就是组件他之间的一个应受关系。与聚集缩影不同的是，每个表啊，他可以拥有多个非聚集缩影， 每一个非聚集缩影都有自己的结构，可以包含表中的一部分数据，那非聚集缩影它并不能改变啊，数据的物理存储的位置。 那接着呢，我们来通过一张图来了解一下什么是聚集，所以什么是非聚集所以， 那在这里呢，有一个问题啊，需要给大家谈一下啊，据其所以呢，有时候我们也称为居住，所以，所以说大家不要被这个名字给糊弄了，那非据其所以呢？有些时候我们也叫他为二级所以，或者说辅辅助，所以，所以说呢，这些概念 啊，大家不要被这些名词啊给糊弄了，一定要搞清楚。那我们来通过这张图来了解一下聚集，聚集所引和那个非聚集所引。那首先我们来看聚集所引，那比如说这张表啊，我们设置 id 就可以组建，那我们可以看到聚集所引 啊，它的叶子节点，对吧？它叶子节点存存储的是两部分，第一个呢就是我们的组件的值，第二部分呢，我们数据预存的就是整行数据，对吧？它存储的是整行数据， 那我们来看一下啊，非聚集所引，那非聚集所引我们可以看到，哎，它的叶子节点上存储的数据是当前的，你这个所引值啊，它数据域存储的是什么呢？它数据域存储的是储件啊，通过这大家就可以啊，很直观 观的去看到啊，聚集所引和非聚集所引的一个区别，那这个时候我们再来回答这个什么叫回表查询？就是通过啊二级所引查找对应的组件值，然后再到聚集所引中去查找 整行数据，那这个过程其实就是回表，那就是说那为什么会要，会，要会出现这个回表查询呢？就是说当我们二级锁引的列不满足于查询要求时，那比如说我们查询要返回的列，它不包含在二级锁引中， 那比如，那，比如说，哎，我们来看这张图，那比如我，我们这张 circle， 我们 select 新 from， 然后我们查内幕，等于 arm 的啊这个这个人，那这个时候呢？我们对这个内幕这个字段，我们设置了这 个二级锁引，那这个时候呢？他就需要进行回表。为什么需要回表呢？因为我们这里是十来个的心，我们要查的数据在这个二级锁引，在这个二级锁引中，哎， 不满足，因为你二级锁引只有一个名字，但是你查的是谁来 select 心，所以说这个时候他的查询顺序就需要回表了，他先通过二级锁引 按照这个毕加速的规则去定位到，哎，你这个按他对应的这个列的主见是十，然后他再拿到这个十去聚集所引，去聚集所引中，哎去定位数据，然后按照一定的规则定位到这个 聚集缩影叶子节点，然后通过哎这个数这个组件去查到整行的数据，那这就是回表。

聚宿所引和非聚宿所引的区别？我们先来看聚宿所引。聚宿所引的叶子节点存储的是行数据，通过所引值可以直接获取到行数据。而非聚宿所引，又叫二级所引。叶子节点存储的是主建 id， 在获取到主建的值之后，再去聚宿所引上查询具体的行数据，这个过程叫做回表查询。 在 innodb 中，据促所引默认是主件，且每张表只能有一个据促所引。那么这里问题来了， innodb 二级所引不直接存储航数据的地址吗？

据说锁引，你能说一说吗？据说锁引及锁引结构和数据一起存放的锁引并不是一种单独的锁引类型。 n、 d、 b 中的主见锁引就属于预测锁引。 in d、 b 引擎的表的 i、 b、 d 文件就包含了该表的锁引和数据啊，该表的引的每个的非叶子结点的存储的锁引，而叶子结点存储着锁引和锁引对应的数据 啊。就是。所以他有哪些优缺点呢？啊？首先啊，他的查询速度非常的快啊，因为整个必将树的本身就是一颗多路平衡的茶枣树啊，叶子结点也都是有序的定位到所以的节点，就相当于是定位到了树 数据啊。相比于非剧组所引啊，剧组所引他少了一次读取数据的 l 操作啊，因为非剧组所引他的叶子节点的 dwi 存储的是数据的地址值或者是组件啊，他还要多进行一下啊回表操作。 第二点，对排序查找和范围查找啊进行优化啊，对逐渐的排序查找和范围查找速度非常快。 缺点啊，因为他毕加数是多路平衡的数啊。如果所引的数据他不是有序的啊，那么就需要在插入时排序。 如果数据是整形啊，还好啊，否则类似于支付串或者 uid 这种又长又难比较的数据啊，插入或者查找的速度啊，肯定比较慢。 所以啊，一般数据库的主建也不建议采用 u、 i、 d 啊来作为主建啊，因为它建造锁引排序啊，效率比较低。第二点啊，更新的代价也比较大。如果对于锁引列的数据被修改时，那么对应的锁引也将会被修改。 而且剧组缩影的叶子结点还存放着数据啊，修改代代价啊，肯定是比较大的。所以对于主件缩影来说啊，组件一般都是不可被修改的啊，并且也是有序的，这就是剧组缩影。

你在面试的时候啊，肯定会遇到过一个问题，什么是回表，什么是覆盖？所以，哈喽大家好，我是专注加法干货分享的灰灰，这个问题啊，看起来很简单很基础，但是想要答好还是要花点心思，今天给大家分享一下我的答案。 另外，考虑到现在很多小伙伴在找工作，所以呢，我特意准备了一份三十五万字的程序员求职面试宝典，有需要的小伙伴可以在评论区口秀分享免费领取。在我们的英乐 db 里面啊， 每个表都会有一个 cast 的 index， 这个也就是我们经常讲的聚集锁引，聚促锁引或者主接锁引。那么这个锁引呢，每个表都必须是有的，因为这个锁引数的叶子结点会存储我们完整的行数据，所以啊，所引及数据就是这样来的。 而其他的所引数只会存储所引的字段，加上聚集所引的所引字段。那么我们查询如果走到了 这个所引数，并且啊查询的字段在所引数里面没有的话，我们需要通过聚集所引的字段回到聚集所引去查询，这个过程叫做回表。如果查询的字段在该所引数全部包含了，那么就不需要回表，不需要回表，这个过程就叫做覆盖所引 覆盖锁引。简单一点就是在锁引书里面覆盖了你想要的查询的数据，减少了回表的消耗，提升了查询的性能。 所以啊，你还不如把它去叫做锁引覆盖。以上呢，就是我对这个问题的全部理解，如果对你有帮助的话，请记得帮我迎接三连，我是灰灰，我们下期再见！

大家好，后台有小伙伴问我说自己面试被问到了什么是买 sq 的回表，为什么加了锁引查询就变快了？你要是想回答好这道题，首先你要知道什么是回表，然后如何避免回表的出现，下面我来分一下。 首先要知道回表是出现在 innodb 的存储引擎下，所以这道面试题也是在考你对 innodb 引擎的礼节。 我们都知道 innodb 引擎下有聚促锁引和非聚促锁引，聚促锁引也叫逐渐锁引，非聚促锁引也可以叫二级锁引。 咱们先来看看主见锁引，在主见锁引数中，非叶子节点存储的是主见和指向下级节点的指针，而叶子节点存储的是你真实的行数据。二级锁引在所引数中， 非叶子节点存储的是缩影值和指向下级节点的指针，而叶子节点存储的是对应的主线值。这里有一个关键点，你要记住，就是你给一个字段建立了一个缩影，那么 introdb 就会为你维护一棵缩影树。 ok， 要弄清什么是 mythical 的回表，这里我们先创建一张表，叫 user 表，它有哪些字段呢？有 id， 有 name， 有 age， 其中 id 是逐渐锁引。另外呢，我又在 age 上建了一个二级锁引，那么在 innodb 引擎下会创建一个作用于 五件 id 的锁引术一、一个是作用于 age 锁引的二级锁引术。假如我们有一条 so 语句是 select name age from user wear age 笔吞三 and 五。我们来看看这条 secure 语句在 in o d b 引擎中是如何运行的。由于 ver 条件是 age， 所以会先去 age 的二级缩影书去查询，找到 age 等于三的记录，接着获得对应的 id 等于三百， 再到 id 锁引书上，找到 id 等于三百的对应的记录是 r 三，然后将 r 三加入到结果机中，接着再回到 age 锁引书中，查找下一条记录。找到 age 等于四的记录， 接着获取对应的 id 是五百，按到 id 锁引数上，找到 id 等于五百的对应记录是 r 四。将 r 四加入到结果机中， 接着再回到 a 值锁引数中，查找下一条记录。找到 a 值等于六的记录，发现已经不满足查询条件了，那么整个查询过程结束。在这个过程中，从二级锁引数回到主见锁引数搜索的过程就叫做 回表。在这里的查询过程中，读了 age 锁引书三条记录回表两次，那为什么会回表呢？主要是我们查询的字段内幕在逐渐锁引书上，所以不得不回表进行查询。那么怎么才能够避免回表呢？其实就是覆盖锁引了，这里我再来举一个例子， 我们用 age 和 name 建了一个联合，所以 index age name。 如果我们再用之前的 circle 语句 select name age from user， where age between 三 and 五，那么会发生什么呢？ 这里会去 h 内幕锁印书上去查询，找到 h 等于三的记录，同时发现锁印书上已经有内幕了，那么就将这条记录放入到结果记录，接着查找下一条记录，找到 h 等于四的记录，直接将记录放到结果记录，直到找到不满足条件的记录， 查询就结束了。这里是不需要回表的，这里的联合锁银 a 内幕已经覆盖了我的查询条件和查询字段，所以称之为覆盖锁银。由于使用覆盖锁银可以减少回表的次数，显著提升性能，所以使用覆盖锁银是一个常用的 circle 性能优化手段。