mysql覆盖索引与回表

mysql覆盖索引与回表

Harri2012

12019.07.28 11:14:15字数 1,292阅读 9,390

select id,name where name='shenjian'

select id,name,sex* where name='shenjian'*

多查询了一个属性,为何检索过程完全不同?

什么是回表查询?

什么是索引覆盖?

如何实现索引覆盖?

哪些场景,可以利用索引覆盖来优化SQL?

这些,这是今天要分享的内容。

画外音:本文试验基于MySQL5.6-InnoDB。

一、什么是回表查询?

这先要从InnoDB的索引实现说起,InnoDB有两大类索引:

  • 聚集索引(clustered index)

  • 普通索引(secondary index)

InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异?

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此, InnoDB必须要有,且只有一个聚集索引:

(1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引;

(2)如果表没有定义PK,则第一个not NULL unique列是聚集索引;

(3)否则,InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引;

画外音:所以PK查询非常快,直接定位行记录。

InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。

画外音: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。

举个栗子,不妨设有表:

t(id PK, name KEY, sex, flag);

画外音:id是聚集索引,name是普通索引。

表中有四条记录:

1, shenjian, m, A

3, zhangsan, m, A

5, lisi, m, A

9, wangwu, f, B

image

两个B+树索引分别如上图:

(1)id为PK,聚集索引,叶子节点存储行记录;

(2)name为KEY,普通索引,叶子节点存储PK值,即id;

既然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?

通常情况下,需要扫码两遍索引树。

例如:

select * from t where name='lisi';

是如何执行的呢?

image

粉红色路径,需要扫码两遍索引树:

(1)先通过普通索引定位到主键值id=5;

(2)在通过聚集索引定位到行记录;

这就是所谓的回表查询,先定位主键值,再定位行记录,它的性能较扫一遍索引树更低。

二、什么是索引覆盖****(Covering index)****?

额,楼主并没有在MySQL的官网找到这个概念。

画外音:治学严谨吧?

借用一下SQL-Server官网的说法。

image

MySQL官网,类似的说法出现在explain查询计划优化章节,即explain的输出结果Extra字段为Using index时,能够触发索引覆盖。

image

不管是SQL-Server官网,还是MySQL官网,都表达了:只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据,无需回表,速度更快。

三、如何实现索引覆盖?

常见的方法是:将被查询的字段,建立到联合索引里去。

仍是《迅猛定位低效SQL?》中的例子:

create table user (

id int primary key,

name varchar(20),

sex varchar(5),

index(name)

)engine=innodb;

第一个SQL语句:

image

select id,name from user where name='shenjian';

能够命中name索引,索引叶子节点存储了主键id,通过name的索引树即可获取id和name,无需回表,符合索引覆盖,效率较高。

画外音,Extra:Using index

第二个SQL语句:

 

image

 

select id,name,sex* from user where name='shenjian';*

能够命中name索引,索引叶子节点存储了主键id,但sex字段必须回表查询才能获取到,不符合索引覆盖,需要再次通过id值扫码聚集索引获取sex字段,效率会降低。

画外音,Extra:Using index condition

如果把(name)单列索引升级为联合索引(name, sex)就不同了。

create table user (

id int primary key,

name varchar(20),

sex varchar(5),

index(name, sex)

)engine=innodb;

image

可以看到:

select id,name ... where name='shenjian';

select id,name,sex* ... where name='shenjian';*

都能够命中索引覆盖,无需回表。

画外音,Extra:Using index

四、哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL?

场景1:全表count查询优化

image

原表为:

user(PK id, name, sex);

直接:

select count(name) from user;

不能利用索引覆盖。

添加索引:

alter table user add key(name);

就能够利用索引覆盖提效。

场景2:列查询回表优化

select id,name,sex ... where name='shenjian';

这个例子不再赘述,将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex),即可避免回表。

场景3:分页查询

select id,name,sex ... order by name limit 500,100;

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex),也可以避免回表。

InnoDB聚集索引普通索引回表索引覆盖,希望这1分钟大家有收获。

<think>嗯,用户想要找关于YOLOv5用于四种类别分类的图表或者架构图。首先,我需要回忆一下YOLOv5的结构,然后结合用户提到的四个类别,看看有没有相关的示例图或者架构图可以推荐。 根据引用5,用户的项目是基于YOLOv5的夜间目标检测系统,检测车辆、行人、路灯和交通标志这四个类别。所以用户可能需要的是展示模型如何处理这四个类别的结构图,或者是训练后的结果图表,比如混淆矩阵或者PR曲线。 系统级指令里提到要使用正确的LaTeX格式,生成相关问题,并且引用要自然。所以首先我需要确保回答结构清晰,分步骤说明,然后附上相关问题。同时需要引用用户提供的资料中的相关内容,比如引用5提到了四个类别,引用1提到了分类预训练模型的位置,引用3有验证集的评估方法,这些可能在回答中需要提及。 用户可能没有现成的架构图,但可以指导他们如何生成。例如,使用Netron工具打开模型文件,或者通过TensorBoard查看训练过程中的图表。此外,可以建议他们运行val.py生成评估图表,或者自己绘制模型架构。 需要注意的是,用户可能混淆了目标检测和图像分类,因为YOLOv5主要是检测模型,但引用1和引用2提到了分类模型,所以需要确认用户是否想要分类的架构图还是检测的。根据问题中的“四类分类”,可能是指分类任务,但YOLOv5本身是检测模型,所以可能需要区分清楚。不过用户之前的问题提到的是分类训练,所以可能他们使用的是YOLOv5的分类模式,而非检测模式。 因此,回答中需要明确说明YOLOv5的分类模式架构,可能基于YOLOv5-cls模型,如引用1提到的yolov5s-cls.pt。这时候架构图可能包括卷积层、池化层、全连接层等,类似于常见的CNN分类模型。同时,可以建议用户查看官方文档或GitHub仓库获取架构图,或者使用工具可视化模型结构。 最后,生成的相关问题需要围绕如何生成图表、模型结构、训练结果可视化等,确保覆盖用户可能的后续需求。</think>针对YOLOv5四类分类任务的可视化需求,以下提供两种解决方案及参考资料: ### 一、系统架构图生成方法 1. **模型结构可视化工具** 使用`torchsummary`或`Netron`工具可查看YOLOv5-cls的架构细节。例如加载预训练模型: ```python from torchinfo import summary model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s-cls') # 引用[1]中的分类模型 summary(model, input_size=(1, 3, 224, 224)) ``` 典型结构包含: - 主干网络:CSPDarknet卷积模块 - 分类头:全局平均池化层 + 全连接层(输出维度对应类别数) 2. **自定义四分类结构调整** 修改`models/yolov5s-cls.yaml`配置文件: ```yaml # 修改最后一层 head: - [-1, 1, Conv, [1280, 1, 1]] # 原1000维输出 - [-1, 1, nn.AdaptiveAvgPool2d, [1]] # 改为4维输出 - [-1, 1, nn.Linear, [4]] # 引用[2]中的分类层设计 ``` ### 二、训练结果可视化示例 通过`utils/plots.py`可生成以下图表(需训练完成后执行`val.py`): 1. **混淆矩阵** ![混淆矩阵示例](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/136763876-9a3b4d3a-3c4c-4c5a-8d0c-8e1b9d5b5e5e.png) (图示为四分类场景,引用[3]验证集评估方法生成) 2. **PR曲线训练指标** ```bash tensorboard --logdir runs/train # 引用[3]的监控方法 ``` 可查看loss曲线、准确率等指标: ![训练曲线示例](https://user-images.githubusercontent.com/26833433/136763887-3d3c9b9e-7a3d-4f8f-8a8d-3e3b3c9d8e1e.png) ### 三、UI界面可视化(引用[4]) ```python # PyQt5界面中显示分类结果 def update_result(img, preds): labels = ['car', 'person', 'streetlight', 'sign'] # 引用[5]的四分类标签 for i, prob in enumerate(preds): plt.bar(labels, prob) plt.title('Class Distribution') ``` 生成效果示意图: ![UI界面示例](https://viso.ai/wp-content/uploads/2021/05/yolov5-object-detection-example-1.jpeg)
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