事故现场
数据库使用的MySQL，有一个日志表，需要进行分页查询，于是很容易就想到了limit [offset偏移量] [count数量]这个查询方式,当我们偏移量比较小时,似乎是没什么问题
SELECT * FROM t_log WHERE type = 1 LIMIT 5, 50
查询时间:0.45s
但是随着offset的增加,就出现了查询时间越来越长，但是每次查出的数据都只有50条，这就让我特别不理解
SELECT * FROM t_log WHERE type = 1 LIMIT 500000, 50
查询时间:57.252s
SELECT * FROM t_log WHERE type = 1 LIMIT 1000000, 50
查询时间:89.15s
解决方案
查阅资料发现“limit”的工作方式是：
第一步.先查询offset+count条数据；
第二步.再抛弃前offset条数据
但是全字段查询肯定会有回表查询操作，这就导致了进行百万次的回表查询，速度肯定会很慢，于是我的解决思路是，在“第一步”时不进行回表查询，这样会不会效率提高很多，于是把sql改成下面的等效查询。
SELECT *
FROM t_log t
RIGHT JOIN (
SELECT uid
FROM t_log
WHERE type = 1
LIMIT 1000000,50
) tmp ON tmp.uid = t.uid
查询时间：0.64
这下时间缩短了一百倍多，查出来的结果也是正确的，达到了我们要的效果，到此sql已经优化好了。
提到的“回表查询”
上面说到“第一步”中进行了回表查询，什么是回表查询呢？
InnoDB的索引
这里我们不得不先解释一下InnoDB的索引，要从InnoDB的索引实现说起。InnoDB有两大类索引，一类是聚集索引（Clustered Index），一类是普通索引（Secondary Index）
InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异？有什么区别呢？
InnoDB的聚集索引
每行数据是存在InnoDB聚集索引的叶子节点上的，因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引，下面聚集索引的生成规则：
- 如果表定义了PK（Primary Key，主键），那么PK就是聚集索引。
- 如果表没有定义PK，则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引。
- 否则InnoDB会另外创建一个隐藏的ROWID作为聚集索引。
这种机制使得基于PK的查询速度非常快，因为直接定位的行记录。
InnoDB普通索引
InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。想拿到行数据，还得去聚集索引中扫描索引树。
注意，不是存储行记录头指针，MyISAM的索引叶子节点存储记录指针。
什么是回表查询
下面举个例子解释：
假设有个表user（id PK，name，code），id是聚集索引，code是普通索引。表中有几条数据。
| id | name | code | ----- |
|---|---|---|---|
| 1 | 小明 | AQ | ----- |
| 4 | 小陈 | DR | ----- |
| 7 | 小红 | CY | ----- |
| 9 | 小刘 | FP | ----- |
那么两种索引的B+树索引就是如下图这样：
从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢？
例:select * from user where code = 'CY';
其查询过程在通常情况下是需要扫描两遍索引树的,这里的执行过程是这样的：
如带色的路径：
- 第一遍先通过普通索引定位到主键值
- 然后第二遍再通过聚集索引定位到具体行记录。
这就是所谓的**回表查询**，即先定位主键值，再根据主键值定位行记录，性能相对于只扫描一遍聚集索引树的性能要低一些。
怎么优化回表查询
那怎么样解决这个性能低的问题呢？这就涉及到一个概念---------覆盖索引
覆盖索引
覆盖索引就是是一种避免回表查询的优化策略。就是把所有需要查询的字段都放到普通索引中，这样普通索引查到的叶子结点（即上图中的黑色方框）中已经能够得到所需的所有字段，就不会再去聚集索引中再查询。
实现覆盖索引的方式
可分为两种：
- 第一种减少查询字段只查询缩影有的字段，例如我们上面提到的使用limit查询，我们只查了id字段，这样几百万条数据就不会回表查询，外层查询时只有50条数据去聚集索引里进行了查询。又如上面的user表 优化sql为不查询name字段。
例:select id，code from user where code = 'CY';
- 第二种方式就是修改表创建的索引，增加需要查询的字段，如上面user表，把name也加到索引中，设置（name，code）两个字段的联合索引 。
覆盖索引的定义与注意事项
如果一个索引覆盖（包含）了所有需要查询的字段的值，这个索引就是覆盖索引。因为索引中已经包含了要查询的字段的值，因此查询的时候直接返回索引中的字段值就可以了，不需要再到表中查询，避免了对主键索引的二次查询，也就提高了查询的效率。
要注意的是，不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引的。因为覆盖索引必须要存储索引的列值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列值，索引MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。
另外，当发起一个被索引覆盖的查询（索引覆盖查询）时，在explain（执行计划）的Extra列可以看到【Using Index】的信息。
覆盖索引的优点
1.索引条目通常远小于数据行的大小，因为覆盖索引只需要读取索引，极大地减少了数据的访问量。
2.索引是按照列值顺序存储的，对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO小很多。
3.一些存储引擎比如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖操作系统来缓存，因此要访问数据的话需要一次系统调用，使用覆盖索引则避免了这一点。
4.由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB引擎下的数据库表特别有用。因为InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，如果二级索引能够覆盖查询，就避免了对主键索引的二次查询。
每天进步一点点！
