MySQL 的覆盖索引与回表的使用方法

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两大类索引

使用的存储引擎：MySQL5.7 InnoDB

聚簇索引

* 如果表设置了主键，则主键就是聚簇索引
* 如果表没有主键，则会默认第一个 NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作为聚簇索引
* 以上都没有，则会默认创建一个隐藏的 row_id 作为聚簇索引

InnoDB 的聚簇索引的叶子节点存储的是行记录（其实是页结构，一个页包含多行数据），InnoDB 必须要有至少一个聚簇索引。

由此可见，使用聚簇索引查询会很快，因为可以直接定位到行记录。

普通索引

普通索引也叫二级索引，除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。

InnoDB 的普通索引叶子节点存储的是主键（聚簇索引）的值，而 MyISAM 的普通索引存储的是记录指针。

示例

建表

mysql create table user(- id int(10) auto_increment,
 - name varchar(30),
 - age tinyint(4),
 - primary key (id),
 - index idx_age (age)
 - )engine=innodb charset=utf8mb4;

id 字段是聚簇索引，age 字段是普通索引（二级索引）

填充数据

insert into user(name,age) values('张三',30);
insert into user(name,age) values('李四',20);
insert into user(name,age) values('王五',40);
insert into user(name,age) values('刘八',10);
mysql select * from user;
+----+--------+------+
| id | name | age |
+----+--------+------+
| 1 | 张三 | 30 |
| 2 | 李四 | 20 |
| 3 | 王五 | 40 |
| 4 | 刘八 | 10 |
+----+--------+------+

索引存储结构

id 是主键，所以是聚簇索引，其叶子节点存储的是对应行记录的数据

聚簇索引（ClusteredIndex）

age 是普通索引（二级索引），非聚簇索引，其叶子节点存储的是聚簇索引的的值

普通索引（secondaryIndex）

如果查询条件为主键（聚簇索引），则只需扫描一次 B + 树即可通过聚簇索引定位到要查找的行记录数据。

如：select * from user where id = 1;

聚簇索引查找过程

如果查询条件为普通索引（非聚簇索引），需要扫描两次 B + 树，第一次扫描通过普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次扫描通过聚簇索引的值定位到要查找的行记录数据。
如：select * from user where age = 30;

1. 先通过普通索引 age=30 定位到主键值 id=1

2. 再通过聚集索引 id=1 定位到行记录数据

普通索引查找过程第一步

普通索引查找过程第二步

回表查询

先通过普通索引的值定位聚簇索引值，再通过聚簇索引的值定位行记录数据，需要扫描两次索引 B + 树，它的性能较扫一遍索引树更低。

索引覆盖

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。

例如：select id,age from user where age = 10;

如何实现覆盖索引

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

1、如实现：select id,age from user where age = 10;

explain 分析：因为 age 是普通索引，使用到了 age 索引，通过一次扫描 B + 树即可查询到相应的结果，这样就实现了覆盖索引

2、实现：select id,age,name from user where age = 10;

explain 分析：age 是普通索引，但 name 列不在索引树上，所以通过 age 索引在查询到 id 和 age 的值后，需要进行回表再查询 name 的值。此时的 Extra 列的 NULL 表示进行了回表查询

为了实现索引覆盖，需要建组合索引 idx_age_name(age,name)

drop index idx_age on user;
create index idx_age_name on user(`age`,`name`);

explain 分析：此时字段 age 和 name 是组合索引 idx_age_name，查询的字段 id、age、name 的值刚刚都在索引树上，只需扫描一次组合索引 B + 树即可，这就是实现了索引覆盖，此时的 Extra 字段为 Using index 表示使用了索引覆盖。

哪些场景适合使用索引覆盖来优化 SQL

全表 count 查询优化

mysql create table user(- id int(10) auto_increment,
 - name varchar(30),
 - age tinyint(4),
 - primary key (id),
 - )engine=innodb charset=utf8mb4;

例如：select count(age) from user;

使用索引覆盖优化：创建 age 字段索引

create index idx_age on user(age);

列查询回表优化

前文在描述索引覆盖使用的例子就是

例如：select id,age,name from user where age = 10;

使用索引覆盖：建组合索引 idx_age_name(age,name) 即可

分页查询

例如：select id,age,name from user order by age limit 100,2;

因为 name 字段不是索引，所以在分页查询需要进行回表查询，此时 Extra 为 Using filesort 文件排序，查询性能低下。

使用索引覆盖：建组合索引 idx_age_name(age,name)

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