MySQL回表查询与索引覆盖的区别
作者：李歘歘
回表查询
InnoDB索引分为两大类，一类是聚集索引(Clustered Index)，一类是非聚集索引(Secondary Index)
聚集索引（聚簇索引）：叶子节点中存的是整行数据，找到索引也就找到了数据，索引即数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，一个表只能包含一个聚集索引。因为索引（目录）只能按照一种方法进行排序。
非聚集索引（普通索引、非聚簇索引、二级索引）：非聚集索引的btree叶子节点中存储的是当行数据的PK（主键）。例如MYISAM通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时(通过索引访问数据)，在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因。
为什么非主键索引结构叶子结点存储的是主键值？
减少了出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作（当数据需要更新的时候，二级索引不需要修改，只需要修改聚簇索引，一个表只能有一个聚簇索引，其他的都是二级索引，这样只需要修改聚簇索引就可以了，不需要重新构建二级索引）
在使用非聚集索引时，为了取到具体数据，则需要通过PK回到聚集索引里去查询数据。着就叫回表查询。扫描了2次索引树。所以效率相对较低。
索引覆盖
索引覆盖就是解决回表查询的一种方案。见名知意，就是查询的所有列均被所使用的索引列覆盖(可以是单列索引也可以是联合索引，通常是联合索引，单列索引很难覆盖查询的所有列)。
因为索引中已经包含了要查询的字段的值，因此查询的时候直接返回索引中的字段值就可以了，不需要再到表中查询，避免了对主键索引的二次查询，也就提高了查询的效率。
id为聚集索引，name为非聚集索引：
select name, age from t where name = 'lcc';
就需要回表查询
索引覆盖：
在SQL中只查询name字段。这样name的索引就覆盖到了所有的查询列。
select name from t where name = 'lcc';
将name的索引修改为联合索引(name, age )，之后还是执行select name, age from t where name = 'lcc'。这样也覆盖到了所有的查询列。
因为覆盖索引必须要存储索引的列值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列值，从而只有使用B-Tree索引的数据可以做覆盖索引。
进行索引覆盖查询时，在explain（执行计划）的Extra列可以看到【Using Index】的信息。
索引覆盖的优点
- 索引条目通常远小于数据行的大小，因为覆盖索引只需要读取索引，极大地减少了数据的访问量。
- 索引是按照列值顺序存储的，对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO小很多。
- 一些存储引擎比如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖操作系统来缓存，因此要访问数据的话需要一次系统调用，使用覆盖索引则避免了这一点。
- 由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB引擎下的数据库表特别有用。因为InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，如果二级索引能够覆盖查询，就避免了对主键索引的二次查询。
哪些场景适合使用索引覆盖来优化SQL
- 当不需要查询整行记录时；
- 全表count查询优化；
- Limit分页查询；
哪些情况下不要建索引
- 表记录太少
- 经常增删改的表或者字段（如用户余额）
- Where条件里用不到的字段不创建索引
- 过滤性不好的不适合建索引（如性别）
索引下推
索引下推优化是 MySQL 5.6 引入的， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数
建立联合索引：
KEY `username` (`name`,`age`) )
执行：
select * from user2 where name like 'j%' and age=99;
上面的查询sql符合索引的最左前缀原则，所以将会用到 username 索引
5.5中上面这个 SQL 的执行流程是这样的：
- 首先 MySQL 的 server 层调用存储引擎获取第一个以 j 开头的 username。
- 存储引擎找到 username=‘j’ 的第一条记录后，在 B+Tree 的叶子结点中保存着主键 id，此时通过回表操作，去主键索引中找到该条记录的完整数据，并返回给 server 层。
- server 层拿到数据之后，判断该条记录的 age 是否为 99，如果 age=99，就把该条记录返回给客户端，如果 age!=99，那就就丢弃该记录。
5.6中上面这个 SQL 的执行流程是这样的：
- MySQL 的 server 层首先调用存储引擎定位到第一个以 j 开头的 username。
- 找到记录后，存储引擎并不急着回表，而是继续判断这条记录的 age 是否等于 99，如果 age=99，再去回表，如果 age 不等于 99，就不去回表了，直接继续读取下一条记录。
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