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当数据库查询涉及辅助索引时，如果查询需要访问聚集索引上的字段，系统会自动进行回表操作。虽然看起来每条记录只需要进行一次回表操作，但这种机制在实际运行中存在一个显著的问题：Index Nested-Loop Join（INLJ）算法的性能瓶颈主要体现在随机I/O操作的频繁性。
首先，辅助索引的index lookup操作本身就是随机I/O访问，这意味着数据在存储设备上的读写并非按照连续的块进行。这类随机访问在传统硬盘驱动器（HDD）下表现尤为不佳。而即使随着SSD的普及，随机I/O的性能得到了显著提升，但与顺序I/O相比，INLJ算法的效率仍然存在较大差距。例如，以下SQL查询可以清晰地体现这一点：
SELECT COUNT(*) FROM part, lineitemWHERE part.id = lineitem.part_id
在INLJ算法下，执行此类查询时，系统不仅需要通过辅助索引找到相关的记录，还需要再次通过主键索引（聚集索引）回表获取完整的数据行信息。这种双重随机I/O操作的累积效应，往往成为数据库查询性能的主要拖累因素。
因此，在实际应用中，特别是在处理大量数据时，建议谨慎评估Index Nested-Loop Join的使用场景，并考虑是否可以通过优化查询逻辑或选择其他join算法来减少随机I/O操作的频率。
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