MySQL 的覆盖索引与回表

一、两大类索引

1. 聚簇索引：

1. 如果表设置了主键，则主键就是聚簇索引
2. 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
3. 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。

注意一点：只有InnoDB才有聚簇索引

2. 非聚簇索引（普通索引）：

1. 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。
2. 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。

二、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)//注意此处建立了age的索引
    -> )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);

查询：

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：
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以下是聚簇索引结构（ClusteredIndex）

非聚簇索引：
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，以下是非聚簇索引的结构：

聚簇索引查询分析:

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;

非聚簇索引查询分析：
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

三、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。

四、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;

五、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. 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

没有建立联合索引之前：

建立索引之后：

explain分析：此时字段age和name是组合索引idx_agename，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。

六、哪些场景适合使用索引覆盖来优化SQL

1. 全表count查询优化
   例如：

  select count(age) from user;

建立索引：

create index idx_age on user(age);

2. 列查询回表优化：上文例子
3. 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)

4. order by后面的字段加索引也能提高速度

七、哪些情况下不要建索引

1. 表记录太少
2. 经常增删改的表或者字段（如用户余额）
3. Where条件里用不到的字段不创建索引
4. 过滤性不好的不适合建索引（如性别）

文章转自：https://juejin.im/post/6844904062329028621#heading-9
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