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怎么查mysql回表次数 mysql查询记录

IT技术索引

MySQL深分页调优实战商品评论系统数据量为十亿量级，因此对评论数据库做分库分表，单表的评论数据在百万级别 。
每个商品的所有评论都是放在一个库的一张表里，确保作为用户在分页查询一个商品的评论时，一般都是直接从一个库的一张表里执行分页查询语句即可 。
热门商品销量多达上百万，商品评论可能多达几十万条 。有些用户就喜欢看商品评论，他就喜欢不停对某个热门商品评论不断进行分页 ， 一页一页翻，有时候还会用上分页跳转功能，就是直接输入自己要跳到第几页 。
这就涉及针对一个商品几十万评论的深分页问题 。
简化后的对评论表进行分页查询的SQL：
比如用户选择了查看某个商品的评论，因此必须限定Product_id，同时还选了只看好评，所以is_good_commit也要限定，
接着看第5001页评论 ， 则limit的o?set=(5001 - 1) * 20，20是每页的数量，此时起始o?set就是100000，所以limit后100000,20 。
评论表最核心的索引index_product_id ， 所以正常肯定走这索引：
该过程有几十万次回表查询，还有十多万条数据的磁盘文件排序，所以要跑个1~2s 。如何优化呢？
但本案例不是这样，因为
这俩条件不是一个联合索引，所以会出现大量回表，耗时严重 。
因此对该案例，一般采取如下方式改造分页查询语句：
该SQL的执行计划就会彻底改变其执行方式 。
通常先执行括号里的子查询，子查询反而会使用PRIMARY聚簇索引，按聚簇索引id值的倒序方向进行扫描，扫描过程中就把符合
的数据筛选出来 。
比如这里筛选出10w条数据，并不需要把符合条件的数据都找到，因为limit 100000,20，理论上，只要有100000 20条符合条件的数据，且按id有序的，此时就能执行根据limit 100000,20提取到5001页的这20条数据 。
接着你会看到执行计划里会针对这个子查询的结果集，一个临时表，进行全表扫描，拿到20条数据，再对20条数据遍历 ， 每条数据都按id去聚簇索引查找一下完整数据 。
所以本案例 ， 反而是优化成这种方式来执行分页，更合适，他只有一个扫描【聚簇索引】筛选符合你分页所有数据的成本：
然后再做一页20条数据的20次回表查询即可 。当时做了该分页优化后，发现分页语句一下子执行时间降低到了几百ms ， 达到优化目的 。
SQL调优没有银弹：
不同场景 ， 要具体情况具体分析，到底慢在哪儿，再针对性优化 。
mysql索引问题1.首选数据库都会有自动优化查询计划怎么查mysql回表次数的能力怎么查mysql回表次数，在语句一中，明显对seq进行怎么查mysql回表次数了排序 ， 而is_need_udate用in进行范围查询，使用index2，开销就会小很多，但是语句二中is_need_update没有这个怎么查mysql回表次数了 ， 所以才会使用index1.
2.所以建立的原则
2.1根据对应表查询频率最高的属性建立索引
2.2为经常需要排序 ， 分组的字段建立索引
2.3尽量使用数据量少的索引
建议详细的使用方法看看书吧 ， 数据库的优化是一门大学问，值得好好研究的
怎么查看mysql 索引的创建语句Non_unique
如果索引不能包括重复词，则为0 。如果可以 ， 则为1 。
· Key_name
索引的名称 。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始 。
· Column_name
列名称 。
· Collation
列以什么方式存储在索引中 。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类） 。
MYSQL索引问题：索引在查询中如何使用？假如你有一个表 ，
SQL CREATE TABLE test_tab (2 id INT,
3 name VARCHAR(10),
4 age INT,
5 val VARCHAR(10)6 );你的业务，有一个查询，是
SELECT * FROM test_tab WHERE name = 一个外部输入的数据
刚开始，数据不多的时候，执行效果还不错 。
随着数据量的增加 ， 这个查询，执行起来，越来越慢了 。
然后在 name 上面 建立了索引
CREATE INDEX idx_test4_name ON test_tab (name );
这样，可以加快前面那个查询的速度 。
但是 ， 某天，你执行了下面这个SQL，发现速度又慢了
SELECT * FROM test_tab WHERE age = 25
为啥呢？ 因为 age 字段上面，没有索引
索引只在 name 上面有
换句话说， 也就是 WHERE 里面的条件，会自动判断，有没有 可用的索引，如果有，该不该用 。
多列索引 ， 就是一个索引，包含了2个字段 。
例如：CREATE INDEX idx_test_name_age ON test_tab (name, age);那么SELECT * FROM test_tabWHEREname LIKE '张%'
AND age = 25
这样的查询 ， 将能够使用上面的索引 。
多列索引，还有一个可用的情况就是，某些情况下，可能查询，只访问索引就足够了 ， 不需要再访问表了 。例如：SELECTAVG( avg ) AS 平均年龄FROMtest_tabWHEREname LIKE '张%'
这个时候， name 与 age 都包含在索引里面 。查询不需要去检索表中的数据 。
mysql分表真得能提升查询性能吗首先将存储引擎限定在innodb
如果将不同的表分到多个库多个机器上怎么查mysql回表次数，那一定是能提升性能的，毕竟你花钱买机器怎么查mysql回表次数了，总的可用CPU和内存高了 。这种情况不必考虑 。
如果所有分表都在同库同机器上，每个表的查询都共用CPU和内存，性能是怎么提升的？
例如这条查询select * from user_feeds where uid = ?，且uid字段上有二级索引，查询步骤为：
通过以上步骤可以看出，查询的主要成本为： 确定索引扫描范围的IO次数（最大为4）、遍历扫描范围内索引数据的CPU占用（与扫描范围内记录数成正比）、回表IO次数（与扫描范围内记录数成正比，且受聚簇索引B 树层数影响）。所以查询的成本主要取决于uid=X对应的记录数量和索引B 树的层数 。
来看一下分表后的查询成本：
可见分表后主要的差别在于确定索引扫描范围的IO次数和回表IO次数，即分表后B 树的层数变化 ， 变化范围为0到3 。对于不需要回表的查询，差别在于用到的索引B 树层数变化导致的确定扫描范围的IO次数变化；对于需要回表的查询，除了确定扫描范围的IO次数变化，还有回表IO次数变化（回表IO次数变化=记录数X聚簇索引B 树层数变化） 。
以上是有二级索引的情况，如果没有索引，需要全表扫描时，扫描整个聚簇索引的成本： 加载数据页到内存的IO次数（聚簇索引的页面数）、扫描记录的CPU占用（整个聚簇索引的记录数量）。分表以后所有表总的记录数量不变 ， 页面数量也可以认为不变 。所以全表扫描的查询性能分表与不分表也不会有什么差别 。
垂直分表，表记录数不会改变 ， 每条记录数据占用空间会变小，从而导致单表聚簇索引每个数据页可以存储的记录变多，聚簇索引的数据页数量变少 ， 原来uid=X的记录可能分布在N个数据页上 ， 分表后uid=X的记录分布在的数据页数量=N 。也就是减少回表IO的次数 。
但是，这种情况只限于合理的垂直分表，也就是select的列可以落在同一张表中 。
索引列：uid、created_at
单条记录大小 uid4字节、created_at4字节、主键post_id8字节，页号6字节 共22字节
单页可以存放的记录数 16kb（16384）/22 = 744，去除掉一些其怎么查mysql回表次数他信息（header、槽信息），再去除一些碎片（删除造成的、没填满造成的），姑且认为每页存放500条记录
如果总的记录条数为5000w ， 那么需要的叶子节点数量为 5000w/500 = 10w，B 树需要两层（500X500 = 25w）
索引叶子节点占用空间大小为 10wX16kb = 1.6GB
索引目录节点占用空间大小为 500X16kb = 8M
单条记录大小 24
单页可以存放的记录数682
与理论估算相近
索引空间大小19.38GB，生产环境二级索引数量16个，平均每个索引空间大小约1.1GB，比理论估算还小一些 。
mysql查询表中数据总条数的语句怎么写sql查询表中数据总条怎么查mysql回表次数：SELECT COUNT(*) FROM 表名称 。
count（*）代表着数据统计怎么查mysql回表次数的总数 。
例子
本例返回 "Persons" 表中的行数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo 。
返回大于 20 岁的人数：
SELECT COUNT(*) FROM Personsinfo WHERE Age20
根据筛选条件来统计总数 。
拓展资料
SQL
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音：/?es kju? ?el/ "S-Q-L")怎么查mysql回表次数，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统怎么查mysql回表次数；同时也是数据库脚本文件的扩展名 。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言 ， 允许用户在高层数据结构上工作 。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户怎么查mysql回表次数了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口 。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能 。
参考资料：百度百科——SQL
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