上述的普通索引secondary index在B+树存储格式可能如下:

根据旧金山大学提供的可视化B+tree的效果。

其可视化地址为:[https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html](

)

如下图:

我在根据上面的图，画一个自己的。如下图所示:

也能看到name这几个数据建立的B+树是怎么样的。也能看到我需要找到[liu]这个元素的话，需要两次查找。

但是，如果我的需求是，除了获取name之外还需要获取age的话。这里就需要回表了。为什么？因为我找不到age数据。

• 普通索引的叶子节点，只存主键。

那么clustered index聚集索引是如何保存的呢？继续使用上述可视化工具，再分析一波。

上图是聚集索引的示意图。转化为我的图如下:

所以，name='liu’查询liu的年龄，是需要回表的。首先查询普通索引的B+树，再查询聚集索引的B+树。最后得到liu的那条行记录。

5.执行计划

我们也可以通过执行计划来分析以下。如下:

mysql> explain select id,name,age from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: stu_info
         type: ref
possible_keys: name
          key: name
      key_len: 63
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using index condition
1 row in set (0.00 sec)

看到Using index condition,我们这里用到了回表。

如果不取age，只取id和name的话，那么。就不需要回表。如下实验,继续看执行计划:

mysql> explain select id,name from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: stu_info
         type: ref
possible_keys: name
          key: name
      key_len: 63
          ref: const
         rows: 1
        Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.00 sec)

那么，如果我们不想回表，不想多做IO的话。我们可以通过建立组合索引来解决这个问题。通过

ALTER TABLE stu_info DROP INDEX  name;  
alter table stu_info add key(name,age);

我们再继续看执行计划，如下:

mysql> explain select name,age from stu_info where name='liu'\G;
*************************** 1\. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: stu_info
         type: ref
possible_keys: name




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