MySQL 的覆盖索引与回表的使用方法

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;

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 |+----+--------+------+

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`);

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;

使用索引覆盖优化：创建age字段索引

create index idx_age on user(age);

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)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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