当前位置: 首页 > news >正文

MySQL中如何减少回表

在MySQL中,回表是指在使用非聚集索引进行查询时,如果需要获取的数据不在索引页中,就需要根据索引页中的指针返回到数据表中查找实际数据行的过程。这个过程会增加额外的磁盘I/O操作,降低查询性能,特别是在查询大量数据时,回表查询的开销会显著增加。为了减少回表,可以采取以下策略

1. 使用覆盖索引

覆盖索引是指索引中包含了查询所需的所有列,这样就不需要进行回表查询。例如,创建一个包含覆盖索引的表

CREATE TABLE users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),age INT,INDEX idx_name_age (name, age)
) ENGINE=InnoDB;

在这个例子中,如果查询只需要name和age列的数据,MySQL可以直接从索引中获取,而不需要回表查询

2. 优化查询语句

优化查询语句,尽量减少回表查询的次数。例如,避免使用SELECT *,只选择需要的列。例如

3,使用索引下推

在MySQL 5.7引入了「索引下推」,可以在查询过程中直接使用索引进行过滤,减少回表次数。

SELECT * FROM user_info WHERE name like '张' and age < 18;

 在这个查询中,使用idx_name_age索引查询主键id,同时继续直接使用age对索引进行过滤,需要回表查询的小部分记录都会包含在最终结果里面

4. 查询条件使用聚集索引

聚集索引的B+树叶子结点存储表所有字段,查询索引可以直接获得所有字段信息,因此使用聚集索引查询可以避免二次回表

5. 反范式化设计

在性能和数据冗余之间找到平衡,通过增加冗余数据减少JOIN操作,提升查询速度

相关文章:

MySQL中如何减少回表

在MySQL中&#xff0c;回表是指在使用非聚集索引进行查询时&#xff0c;如果需要获取的数据不在索引页中&#xff0c;就需要根据索引页中的指针返回到数据表中查找实际数据行的过程。这个过程会增加额外的磁盘I/O操作&#xff0c;降低查询性能&#xff0c;特别是在查询大量数据…...

初始Python篇(7)—— 正则表达式

找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点&#xff1a; 个人主页&#xff1a;我要学编程(ಥ_ಥ)-CSDN博客 所属专栏&#xff1a; Python 目录 正则表达式的概念 正则表达式的组成 元字符 限定符 其他字符 正则表达式的使用 正则表达式的常见操作方法 match方法的…...

洛谷P1443 马的遍历

简单的bfs 题目链接 P1443 马的遍历 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 题目描述 有一个 nm 的棋盘&#xff0c;在某个点(x,y) 上有一个马&#xff0c;要求你计算出马到达棋盘上任意一个点最少要走几步。 输入格式 输入只有一行四个整数&#xff0c;分别为 n…...

代理IP地址的含义与设置指南‌

在数字化时代&#xff0c;互联网已经成为我们日常生活不可或缺的一部分。然而&#xff0c;在享受互联网带来的便利的同时&#xff0c;我们也面临着隐私泄露、访问限制等问题。代理IP地址作为一种有效的网络工具&#xff0c;能够帮助我们解决这些问题。本文将详细介绍代理IP地址…...

Vue--------导航守卫(全局,组件,路由独享)

全局导航守卫 beforeEach 全局前置守卫 afterEach 全局后置守卫 路由独享守卫 beforeEnter 路由独享守卫 组件导航守卫 beforeRouteEnter 进入组件前 beforeRouteUpdate 路由改变但是组件复调用 beforeRouteLeave 离开组件之前 执行顺…...

ElasticSearch7.x入门教程之全文搜索(七)

文章目录 前言一、多条件查询&#xff1a;bool query二、更加精准查询&#xff1a;dis_max query总结 前言 这里再接着上一篇文章继续记录。非常感谢江南一点雨松哥的文章。 欢迎大家去查看&#xff0c;地址&#xff1a;http://www.javaboy.org 一、多条件查询&#xff1a;boo…...

Adversarial Learning forSemi-Supervised Semantic Segmentation

首先来了解一下对抗学习&#xff1a; 对抗样本&#xff1a;将真实的样本添加扰动而合成的新样本&#xff0c;是由深度神经网络的输入的数据和人工精心设计好的噪声合成得到的&#xff0c;但它不会被人类视觉系统识别错误。然而在对抗数据面前&#xff0c;深度神经网络却是脆弱…...

UCOS-II 自学笔记

摘抄于大学期间记录在QQ空间的一篇自学笔记&#xff0c;当前清理空间&#xff0c;本来想直接删除掉的&#xff0c;但是感觉有些舍不得&#xff0c;因此先搬移过来。 一、UC/OS_II体系结构 二、UC/OS_II中的任务 1、任务的基本概念 在UCOS-II中&#xff0c;通常把一个大型任…...

C++ - 二叉搜索树讲解

二叉搜索树概念和定义 二叉搜索树是一个二叉树&#xff0c;其中每个节点的值都满足以下条件&#xff1a; 节点的左子树只包含小于当前节点值的节点。节点的右子树只包含大于当前节点值的节点。左右子树也必须是二叉搜索树。 二叉树搜索树性质 从上面的二叉搜索树定义中可以了…...

基于开源云原生数据仓库 ByConity 体验多种数据分析场景

基于开源云原生数据仓库 ByConity 体验多种数据分析场景 业务背景什么是 ByConity上手实测环境要求测试操作远程登录 ECS 服务器windows10 自带连接工具 执行查询 ByConity 相对于 ELT 能力的优化提升并行度任务级重试并行写入简化数据链路 业务背景 大家都知道&#xff0c;在…...

RabbitMQ 消息确认机制

RabbitMQ 消息确认机制 本文总结了RabbitMQ消息发送过程中的一些代码片段&#xff0c;详细分析了回调函数和发布确认机制的实现&#xff0c;以提高消息传递的可靠性。 返回回调机制的代码分析 主要用途 这个代码主要用于设置RabbitMQ消息发送过程中的回调函数&#xff0c;即…...

Node.js:开发和生产之间的区别

Node.js 中的开发和生产没有区别&#xff0c;即&#xff0c;你无需应用任何特定设置即可使 Node.js 在生产配置中工作。但是&#xff0c;npm 注册表中的一些库会识别使用 NODE_ENV 变量并将其默认为 development 设置。始终在设置了 NODE_ENVproduction 的情况下运行 Node.js。…...

【QT】背景,安装和介绍

TOC 目录 背景 GUI技术 QT的安装 使用流程 QT程序介绍 main.cpp​编辑 Wiget.h Widget.cpp form file .pro文件 临时文件 C作为一门比较古老的语言&#xff0c;在人们的认知里始终是以底层&#xff0c;复杂和高性能著称&#xff0c;所以在很多高性能需求的场景之下…...

从0到1搭建webpack

好&#xff0c;上一篇文章我们说了一下在react中怎么弄这个webpack&#xff0c;那么现在在说一下不用react我们又该怎么配置&#xff0c;这些呢也都是我自己通弄过看视频自己总结的&#xff0c;拿来给大家分享一下。 前期准备条件 1、nvm&#xff08;可以快速切换node版本&am…...

针对解决conda环境BUG的个人笔记

1-conda学习&安装 安装视频&#xff1a; 零基础教程&#xff1a;基于Anaconda和PyCharm配置Pytorch环境_哔哩哔哩_bilibili 安装过程&#xff1a; MX250笔记本安装Pytorch、CUDA和cuDNN-CSDN博客 Win10MX250CUDA10.1cuDNNPytorch1.4安装测试全过程(吐血)_nvidia geforc…...

读《Effective Java》笔记 - 条目13

条目13&#xff1a;谨慎重写clone方法 浅拷贝和深拷贝 浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09; 浅拷贝 只复制对象本身&#xff0c;而不复制对象引用的成员。 对于引用类型的字段&#xff0c;浅拷贝会将原对象的引用复制到新对象中&#xff0c;而不会创建新对象实例。因…...

SQL 之连接查询

SQL 连接查询&#xff1a;深入理解 JOIN 操作 在数据库管理中&#xff0c;连接查询&#xff08;JOIN&#xff09;是一种基本而强大的操作&#xff0c;它允许我们从两个或多个表中检索数据。SQL 中的 JOIN 操作使得数据整合变得简单&#xff0c;这对于数据分析和报告至关重要。…...

vscode切换anaconda虚拟环境解释器不成功

问题&#xff1a; 切换解释器之后运行代码还是使用的原来的解释器 可以看到&#xff0c;我已经切换了“nlp”解释器&#xff0c;我的nltk包只在“nlp”环境下安装了&#xff0c;但是运行代码依然是"torch"解释器&#xff0c;所以找不到“nltk”包。 在网上找了各种…...

一个实用的 Maven localRepository 工具

目录 1 现状2 当前解决3 更好的解决3.1 下载 Maven localRepository 工具包3.2 上传本地 localRepository 包3.3 清理 localRepository 中指定后缀的文件 1 现状 在使用 Maven 时&#xff0c;我们可能会经常与本地仓库和私服仓库打交道。 例如对于本地仓库&#xff0c;因为某…...

目标检测,图像分割,超分辨率重建

目标检测和图像分割 目标检测和图像分割是计算机视觉中的两个不同任务&#xff0c;它们的输出形式也有所不同。下面我将分别介绍这两个任务的输出。图像分割又可以分为&#xff1a;语义分割、实例分割、全景分割。 语义分割&#xff08;Semantic Segmentation&#xff09;&…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 &#xff08;忘了有没有这步了 估计有&#xff09; 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)

文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包&#xff08;Closure&#xff09;&#xff1f;闭包有什么应用场景和潜在问题&#xff1f;2.解释 JavaScript 的作用域链&#xff08;Scope Chain&#xff09; 二、原型与继承3.原型链是什么&#xff1f;如何实现继承&a…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

HDFS分布式存储 zookeeper

hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架&#xff0c;允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理&#xff08;1.海量的数据存储 2.海量数据的计算&#xff09;Hadoop核心组件 hdfs&#xff08;分布式文件存储系统&#xff09;&a…...

短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发

在短视频行业迅猛发展的当下&#xff0c;企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果&#xff0c;纷纷采用短视频矩阵运营策略&#xff0c;同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而&#xff0c;频繁的文案创作需求让运营者疲于应对&#xff0c;如何高效产出高质量文案成…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略

一、构建速度优化 1、​​升级Webpack和Node.js​​ ​​优化效果​​&#xff1a;Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。​​原因​​&#xff1a; V8引擎优化&#xff08;for of替代forEach、Map/Set替代Object&#xff09;。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?

Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...

【51单片机】4. 模块化编程与LCD1602Debug

1. 什么是模块化编程 传统编程会将所有函数放在main.c中&#xff0c;如果使用的模块多&#xff0c;一个文件内会有很多代码&#xff0c;不利于组织和管理 模块化编程则是将各个模块的代码放在不同的.c文件里&#xff0c;在.h文件里提供外部可调用函数声明&#xff0c;其他.c文…...