MySQL 单表访问方法详解

单表访问

[MySQL 单表访问方法详解：高效查询之道](#MySQL 单表访问方法详解：高效查询之道)
- - [**一、查询执行基础**](#一、查询执行基础)
  - [**二、访问方法 (Access Method) 概念**](#二、访问方法 (Access Method) 概念)
  - [**三、具体访问方法 (从最优到最差)**](#三、具体访问方法 (从最优到最差))
  - [**四、注意事项**](#四、注意事项)
  - [**五、总结与优化建议**](#五、总结与优化建议)
  - [**六、电商网站数据存储应用示例**](#六、电商网站数据存储应用示例)
  - [**七、数据备份与恢复模型 (补充)**](#七、数据备份与恢复模型 (补充))

MySQL 单表访问方法详解：高效查询之道

核心思想： MySQL 执行单表查询的目标是尽可能高效地从表中获取所需数据。访问方法（Access Method）决定了 MySQL 如何扫描表中的记录，是全表扫描还是利用索引，直接影响查询性能。理解并选择合适的访问方法是查询优化的基础。

一、查询执行基础

查询优化器****与执行计划： MySQL Server 中的查询优化器解析查询语句后生成执行计划。执行计划决定了使用哪些索引、表的连接顺序等。存储引擎根据执行计划执行查询并返回结果。理解查询执行原理是优化慢查询的关键。
单表查询： 本文聚焦于单表查询（FROM 子句后只有一个表），这是最基础的查询类型。

二、访问方法 (Access Method) 概念

访问方法是指 MySQL 访问表数据的方式，决定了查询优化器选择哪种策略检索数据。

全表扫描 (ALL)： 逐行扫描所有记录。适用于无索引或查询条件无法利用索引的情况，效率低，尤其对于大表。
索引访问： 利用索引快速定位数据。包括针对主键/唯一索引的等值查询、普通二级索引的等值查询、索引列的范围查询以及索引全扫描等。

三、具体访问方法 (从最优到最差)

以下访问方法按效率从高到低排序，类似于查询优化器选择路径的优先级：

const (或 system)：常数级别访问

原理： 使用主键 (PRIMARY KEY) 或唯一二级索引 (UNIQUE INDEX) 与常数进行等值匹配，且最多返回一条记录。system 是 const 的特例，表只有一行记录时使用。
机制： B+ 树索引快速查找，直接定位。由于索引的有序性，查找接近 O(1)。查询优化器预先计算索引查找路径。
应用场景： 根据用户 ID (主键) 查用户信息；根据唯一订单号 (唯一索引) 查订单。
性能： 极速，少量 I/O。
示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM users WHERE id = 1; -- id 是主键

SELECT * FROM orders WHERE order_no = 'unique_123'; -- order_no 是唯一索引

限制：仅适用于主键列或唯一二级索引列与常数的等值比较，且当唯一二级索引列值为 NULL 时不可用此方法。

eq_ref：唯一索引等值引用 (连接查询)

原理： 连接查询中，被驱动表通过主键或唯一二级索引等值匹配访问，且保证对于驱动表的每条记录，被驱动表最多只返回一条匹配记录。
机制： 索引关联，驱动表结果驱动被驱动表查询。被驱动表通过唯一索引快速查找。
应用场景： 订单表和用户表关联，通过用户 ID (用户表主键) 关联订单表；一对一关联。
性能： 高效，少量 I/O。
示例：

sql 复制代码

SELECT o.*, u.* FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.order_id = 100; -- users.id 是主键

ref：非唯一索引等值引用

原理： 使用非唯一二级索引进行等值匹配，可能返回多条记录。
机制： 索引范围扫描，找到多条索引记录。ref 是等值匹配 ( =, IN)，range 是范围匹配 (>, <, BETWEEN)。
应用场景： 根据商品分类 ID (非唯一索引) 查商品；根据用户角色 (非唯一索引) 查用户。
性能： 比全表扫描高效，但不如 const 和 eq_ref。
示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM products WHERE category_id = 5; -- category_id 是非唯一索引

注意事项 ：若二级索引列值为 NULL，只能使用 ref 访问方法而非 const；对于联合索引，只要最左边的连续索引列与常数等值比较就可能采用 ref 方法，否则不能称为 ref。

fulltext：全文索引

原理: 查询条件涉及MATCH AGAINST语法，且使用全文索引。
机制： 基于倒排索引，将文本拆分成词语并记录。支持相关性排序（如 TF-IDF 或 BM25）。
应用场景: 商品搜索（根据名称、描述）；博客文章搜索（根据标题、内容）。
性能: 针对文本搜索优化，比LIKE '%keyword%'效率高。
示例:

sql 复制代码

SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title,content) AGAINST ('MySQL 优化');

ref_or_null：索引等值引用或 NULL

原理： 类似于 ref，但多了对 NULL 值的处理。查询条件是索引列等值匹配 + IS NULL。
机制： 先索引等值查找 (同 ref)，再扫描索引的 NULL 值记录。索引列需允许 NULL。
应用场景： 查询非必填字段为特定值或为空的记录。
性能： 略低于 ref。
示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com' OR email IS NULL; -- email 有索引且允许 NULL

index_merge：索引合并

原理： 一个表可以使用多个索引完成查询，MySQL 将多个索引扫描结果合并。
机制： 优化器判断可使用多个索引分别过滤，合并结果 (Intersection, Union, Sort-Union)。
index_merge_intersection: 索引求交集 (AND)。
index_merge_union: 索引求并集 (OR)。
index_merge_sort_union: 先排序，再求并集。
应用场景： 复杂查询条件，可使用多个索引独立过滤。
性能： 通常优于全表扫描，但取决于索引选择性和合并策略。不当使用可能比单个索引低效。
示例：

Intersection 合并 示例：查询 single_table 表中 key1 = 'a' AND key3 = 'b' 的记录，可使用 idx_key1 和 idx_key3 索引进行 Intersection 合并。此外，主键列可进行范围匹配的情况也可使用此合并方法。

Union 合并 示例：查询 single_table 表中 key1 = 'a' OR key3 = 'b' 的记录，可使用 idx_key1 和 idx_key3 索引进行 Union 合并。

Sort-Union 合并 示例：查询 single_table 表中 key1 < 'a' OR key3 > 'z' 的记录，可使用 idx_key1 和 idx_key3 索引进行 Sort-Union 合并。

sql 复制代码

SELECT * FROM products WHERE price < 100 OR category_id = 5; -- price 和 category_id 都有索引

联合索引替代索引合并 ：在可能的情况下，使用联合索引可替代索引合并，提高查询效率。例如查询 single_table 表中 key1 = 'a' AND key3 = 'b' 的记录，可通过创建联合索引 idx_key1_key3(key1, key3) 来直接使用联合索引查询，避免索引合并操作。

range：索引范围扫描

原理： 使用索引进行范围查询 (BETWEEN, >, <, IN, OR 等)。
机制： 索引有序性，定位范围起止，扫描范围内的索引记录。可处理复杂范围条件。
应用场景： 查询价格范围内的商品；查询时间段内的订单；IN 列表查询。
性能： 比全表扫描高效，但范围越大，效率越低。
示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 50 AND 100;

SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2023-02-01';

范围区间确定 ：对于复杂搜索条件，需分析哪些条件可使用同一索引，并确定该索引对应的范围区间。如多个条件通过 AND 连接，取各条件范围区间的交集；通过 OR 连接则取并集。若部分条件无法使用索引，则在确定范围区间时将其替换为 TRUE。

index：索引全扫描

原理： 扫描整个索引树，但只需要索引中的列数据。
机制： 遍历索引树。索引通常比数据表小且有序，index 比全表扫描快。常发生在 "覆盖索引" 情况。
应用场景： 统计记录数 (索引包含所有行)；查询只需要索引列数据。
性能： 比全表扫描快，但仍需扫描整个索引，低于 range。
示例：

定义：当查询列表中的列全部包含在某个二级索引中，且查询条件仅涉及该索引列时，可直接遍历二级索引记录获取结果，无需回表操作。因二级索引记录较小，且避免了回表开销，查询效率较高。

sql 复制代码

SELECT COUNT(*) FROM orders; -- 若优化器选择索引扫描

SELECT order_id FROM orders; -- order_id 是主键或有索引

ALL：全表扫描

原理： 无法使用索引，扫描所有记录。
机制： 逐行读取，检查是否满足条件。效率最低。
应用场景： 表很小；查询条件无法使用索引 (无索引，或索引失效)。
性能： 极低，尤其对于大表，应避免。
示例：

sql 复制代码

SELECT * FROM products WHERE description LIKE '%keyword%'; -- description 无索引或前导模糊匹配

四、注意事项

二级索引+回表： 一般，查询只能用单个二级索引。优化器选扫描行数少的二级索引查询，再回表获取完整记录，根据剩余条件过滤。例如：SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'abc' AND key2 > 1000;，可能先用idx_key1定位key1 = 'abc'，再回表根据key2 > 1000过滤。

五、总结与优化建议

索引是关键： 高效访问方法多依赖索引。合理创建和使用索引是核心。
避免全表扫描： ALL 通常是性能瓶颈。尽量优化查询，使用索引。
使用 EXPLAIN： 分析 SQL 执行计划，看 MySQL 选择的访问方法，判断是否高效，及如何优化。
关注索引类型和选择性： 不同索引 (B-tree, Hash, Fulltext) 适用不同场景。索引选择性 (区分度) 越高越好。
优化 SQL： 编写高效 SQL，避免索引失效 (如索引列上用函数)。

六、电商网站数据存储应用示例

const： 用户登录，根据用户名 (唯一索引) 和密码 (通常不直接索引，但用户名唯一索引可快速定位)。
eq_ref： 订单详情，订单表关联订单项表，通过订单 ID (订单项表外键，订单表主键)。
ref： 商品分类，根据分类 ID (非唯一索引) 查询商品。
range： 商品价格筛选，查询价格范围内的商品。
fulltext: 商品搜索功能。
index / ALL (需优化避免)： 报表统计，若设计不当可能全表扫描或索引全扫描，需索引优化和查询改写。

七、数据备份与恢复模型 (补充)

数据备份与恢复虽非直接访问方法，但保证数据安全和可用性，间接提升访问效率。

备份策略：
逻辑备份 (Logical Backup)： 导出 SQL (如 mysqldump)，灵活但慢。
物理备份 (Physical Backup)： 复制数据文件 (如 MySQL Enterprise Backup, Xtrabackup)，快但灵活性低。
全量备份 (Full Backup)： 备份所有数据。
增量备份 (Incremental Backup)： 备份上次全量/增量备份后变化的数据。
差异备份 (Differential Backup)： 备份上次全量备份后变化的数据。
恢复策略：
完全恢复： 恢复到备份时间点。
时间点恢复 (with Binary Logs)： 结合备份和二进制日志，恢复到任意时间点。
备份模型选择： 根据数据重要性、RTO、RPO、存储空间等选择。核心业务数据库通常采用物理全量 + 增量 + 二进制日志。

MySQL 单表访问方法详解

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