一、兩大類索引

聚簇索引：

如果表設置了主鍵，則主鍵就是聚簇索引

如果表沒有主鍵，則會默認第一個NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作為聚簇索引

以上都沒有，則會默認創(chuàng)建一個隱藏的row_id作為聚簇索引

InnoDB的聚簇索引的葉子節(jié)點存儲的是行記錄（其實是頁結(jié)構(gòu)，一個頁包含多行數(shù)據(jù)），InnoDB必須要有至少一個聚簇索引。
由此可見，使用聚簇索引查詢會很快，因為可以直接定位到行記錄。

注意一點：只有InnoDB才有聚簇索引

非聚簇索引（普通索引）：

普通索引也叫二級索引，除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。

InnoDB的普通索引葉子節(jié)點存儲的是主鍵（聚簇索引）的值，而MyISAM的普通索引存儲的是記錄指針。

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)//注意此處建立了age的索引-> )engine=innodb charset=utf8mb4;

id 字段是聚簇索引，age 字段是普通索引（二級索引）

填充數(shù)據(jù)：

insert into user(name,age) values('張三',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('劉八',10);

查詢：

mysql> select * from user; +----+--------+------+ | id | name | age | +----+--------+------+ | 1 | 張三 | 30 | | 2 | 李四 | 20 | | 3 | 王五 | 40 | | 4 | 劉八 | 10 | +----+--------+------+

索引存儲：
id 是主鍵，所以是聚簇索引，其葉子節(jié)點存儲的是對應行記錄的數(shù)據(jù)以下是聚簇索引結(jié)構(gòu)（ClusteredIndex）

非聚簇索引：
age 是普通索引（二級索引），非聚簇索引，其葉子節(jié)點存儲的是聚簇索引的的值，以下是非聚簇索引的結(jié)構(gòu)：

聚簇索引查詢分析:

如果查詢條件為主鍵（聚簇索引），則只需掃描一次B+樹即可通過聚簇索引定位到要查找的行記錄數(shù)據(jù)。
如：

select * from user where id = 1;

非聚簇索引查詢分析：
如果查詢條件為普通索引（非聚簇索引），需要掃描兩次B+樹，第一次掃描通過普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次掃描通過聚簇索引的值定位到要查找的行記錄數(shù)據(jù)。
如：

select * from user where age = 30; 1. 先通過普通索引 age=30 定位到主鍵值 id=1 2. 再通過聚集索引 id=1 定位到行記錄數(shù)據(jù)

三、回表查詢

先通過普通索引的值定位聚簇索引值，再通過聚簇索引的值定位行記錄數(shù)據(jù)，需要掃描兩次索引B+樹，它的性能較掃一遍索引樹更低。

四、索引覆蓋

只需要在一棵索引樹上就能獲取SQL所需的所有列數(shù)據(jù)，無需回表，速度更快。
例如：

select id,age from user where age = 10;

五、如何實現(xiàn)覆蓋索引

常見的方法是：將被查詢的字段，建立到聯(lián)合索引里去。

實現(xiàn)：

select id,age from user where age = 10; explain分析：因為age是普通索引，使用到了age索引， 通過一次掃描B+樹即可查詢到相應的結(jié)果，這樣就實現(xiàn)了覆蓋索引

2. 實現(xiàn)：

select id,age,name from user where age = 10; explain分析：age是普通索引，但name列不在索引樹上， 所以通過age索引在查詢到id和age的值后， 需要進行回表再查詢name的值。 此時的Extra列的NULL表示進行了回表查詢

沒有建立聯(lián)合索引之前：

建立索引之后：

explain分析：此時字段age和name是組合索引idx_agename，查詢的字段id、age、name的值剛剛都在索引樹上，只需掃描一次組合索引B+樹即可，這就是實現(xiàn)了索引覆蓋，此時的Extra字段為Using index表示使用了索引覆蓋。

六、哪些場景適合使用索引覆蓋來優(yōu)化SQL

全表count查詢優(yōu)化
例如：

select count(age) from user;

建立索引：

create index idx_age on user(age);

2. 列查詢回表優(yōu)化：上文例子
3. 分頁查詢：
例如：

select id,age,name from user order by age limit 100,2; 因為name字段不是索引，所以在分頁查詢需要進行回表查詢， 此時Extra為Using filesort文件排序，查詢性能低下。

使用索引覆蓋：建組合索引idx_age_name(age,name)

4. order by后面的字段加索引也能提高速度

七、哪些情況下不要建索引

表記錄太少

經(jīng)常增刪改的表或者字段（如用戶余額）

Where條件里用不到的字段不創(chuàng)建索引

過濾性不好的不適合建索引（如性別）

文章轉(zhuǎn)自：https://juejin.im/post/6844904062329028621#heading-9
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL 的覆盖索引与回表的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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