树叶云带你快速了解OceanBase里TABLE LOOKUP到底是啥怎么玩

树叶云带你快速了解OceanBase里TABLE LOOKUP到底是啥怎么玩

（引用来源：OceanBase官方文档中关于“TABLE LOOKUP”及执行计划的说明）

你是不是在用OceanBase数据库的时候,偶尔会听到“TABLE LOOKUP”这个词，感觉有点专业，不知道它具体在干嘛？别担心，咱们今天就用大白话把它聊明白，TABLE LOOKUP就是一个数据库在执行你的SQL语句时，为了找到你需要的数据，所采用的一种最基础、最直接的“寻宝”方式，想象一下，你有一本厚厚的电话簿（这就是一张表），你要找“张三”的电话号码，TABLE LOOKUP就像是你从电话簿的第一页开始，一页一页地翻，一个个名字地看，直到找到“张三”为止，这种方法很直接，但如果电话簿有几千页，而你只是找一个人，效率可能就不是最高的了。

（引用来源：对全表扫描（Full Table Scan）概念的通俗化解释）

在OceanBase里,TABLE LOOKUP通常指的就是“全表扫描”，当数据库优化器（你可以把它理解成数据库的“大脑”或“指挥官”）认为没有更快的办法时，它就会下达指令：“对这个表进行TABLE LOOKUP！” 这意味着，数据库会从表的第一行数据开始，一行一行地检查，看看每一行是否符合你SQL语句中提出的条件（where name = ‘张三’），只要符合条件，就把这行数据收集起来，最后一起返回给你。

TABLE LOOKUP通常在什么情况下“出场”呢？

1. 当你需要表中很大一部分数据时：你的SQL语句是要统计公司里所有年龄大于60岁的员工人数，如果公司里大部分员工都小于60岁，那么符合条件的只是小部分，TABLE LOOKUP可能不是最佳选择，但如果这是一个老年俱乐部成员表，几乎所有人都大于60岁，那么干脆把整个表都读出来反而更省事，因为跳过一些数据（使用索引）本身也需要成本，优化器会算一笔账，当需要的数据超过表总数据量的某个比例（比如20%）时，它可能就觉得全表扫描更划算。
2. 当表非常小的时候：如果一张表只有几行或者几十行数据，比如一张存储“国家代码”的配置表，为它去创建和使用索引就像“高射炮打蚊子”，大材小用且没必要，直接全表扫描一下，瞬间就完成了。
3. 当没有合适的索引可用时：这是最常见的情况，索引就像是书本的目录，能帮你快速定位，但如果你要根据书的“正文内容”而不是“章节标题”来查找，目录就帮不上忙了，同理，如果你的SQL查询条件没有建立在索引的列上，比如你有一个user表，只在id上建立了索引，但你却用 where email = ‘abc@example.com’ 来查询，优化器找不到基于email列的“快速通道”，就只能选择TABLE LOOKUP这条“普通公路”了。

TABLE LOOKUP有什么优缺点？

• 优点：

  • 简单可靠：不管你的查询条件多复杂，只要我对每一行都检查一遍，总能找到答案，它是保证查询能出结果的“保底”策略。
  • 适合大数据量读取：如上所述，当需要读取大部分数据时，它避免了索引带来的额外开销。

• 缺点：

  • 效率可能很低：这是最突出的问题，如果表里有上亿条数据，而你只想找其中一条，TABLE LOOKUP就需要把这上亿条数据都遍历一遍，消耗大量的磁盘I/O（读写操作）和CPU时间，速度会非常慢，这种查询通常被称为“慢查询”。

那我们该怎么“玩转”或者说优化TABLE LOOKUP呢？

其实核心思路不是去直接“玩”TABLE LOOKUP，而是要知道什么时候数据库会用它，以及当我们不希望它出现时（因为它慢），该如何避免。

1. 学会查看执行计划：这是最重要的技能，在OceanBase里，你可以在你的SQL语句前面加上 EXPLAIN 命令，然后执行，数据库就会告诉你它打算怎么执行这条SQL，如果执行计划里出现了 “TABLE SCAN” 或类似的字样，对应到你的表名，那就说明它准备进行全表扫描了。 （引用来源：OceanBase EXPLAIN命令的使用手册） 你输入：EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30; 然后观察输出结果。

2. 对症下药，创建合适的索引：如果你发现一个查询很慢，用EXPLAIN一看是TABLE LOOKUP，而你又确信它应该很快，那么首先考虑的就是为查询条件用到的列创建索引，比如上面的例子，如果经常按age查询，就在age列上建一个索引，这样优化器很可能就会选择走索引扫描而不是全表扫描，速度会有质的提升。

3. *避免使用`SELECT **：特别是当表有很多列，而你只需要其中几列时，TABLE LOOKUP本身就要读很多数据，SELECT *会把它读出来的所有列数据都返回，网络传输和数据处理的压力更大，明确写出你需要的列名，比如SELECT id, name`，能减少不必要的开销。

4. 考虑分区：对于非常大的表，OceanBase支持分区表，你可以把一张大表按时间（如按月）、按地域等方式分成多个小的物理分区，这样，当你查询某个时间范围的数据时，优化器可能只需要扫描其中几个分区就行了（称为“分区裁剪”），而不是扫描整个表，这相当于减少了TABLE LOOKUP的范围，提升了性能。

TABLE LOOKUP是OceanBase里一种基础的数据访问方法，它像是一个勤恳但有时不够聪明的“体力劳动者”，我们的任务就是通过EXPLAIN这个“监控工具”去了解它，在它效率低下时，通过建索引、优化SQL语句等方法，引导优化器选择更高效的“技术工人”（如索引扫描）来完成任务，从而让我们的数据库查询飞起来。