MySQL 的覆盖索引与回表

两大类索引

使用的存储引擎：MySQL5.7 InnoDB

聚簇索引

* 若是表设置了主键，则主键就是聚簇索引
* 若是表没有主键，则会默认第一个NOT NULL，且惟一（UNIQUE）的列做为聚簇索引
* 以上都没有，则会默认建立一个隐藏的row_id做为聚簇索引

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

因而可知，使用聚簇索引查询会很快，由于能够直接定位到行记录。

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，因此是聚簇索引，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）

若是查询条件为主键（聚簇索引），则只需扫描一次B+树便可经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

若是查询条件为普通索引（非聚簇索引），须要扫描两次B+树，第一次扫描经过普通索引定位到聚簇索引的值，而后第二次扫描经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. 先经过普通索引 age=30 定位到主键值 id=1
2. 再经过汇集索引 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

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

索引覆盖

只须要在一棵索引树上就能获取SQL所需的全部列数据，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，创建到联合索引里去。

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

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

二、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，因此经过age索引在查询到id和age的值后，须要进行回表再查询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，须要建组合索引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+树便可，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：建立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)便可

分页查询

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

由于name字段不是索引，因此在分页查询须要进行回表查询，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)