在 InnoDB 中，從二級索引回到主鍵索引查詢數據，這個過程稱作回表過程，而且這個回表過程是可以被優化的，這個優化就是利用覆蓋索引。

先說結論，如果一個索引的字段包含了所有要查詢的字段，這個索引就稱作覆蓋索引，覆蓋索引可以減少回表過程，能有效提高查詢效率。

前面我們有說過，在 InnoDB 中數據都是保存在 B+ 樹上，主鍵索引保存了整行記錄，二級索引保存了主鍵的值。

一次查詢操作，要么是遍歷主鍵索引，要么是遍歷二級索引，要么就是先遍歷二級索引得到主鍵 id 的值，然后再到主鍵索引上通過主鍵 id 查找滿足要求的記錄。

如果只遍歷一次 B+ 樹就能獲取到我們要的數據，即沒有回表過程，這個效率顯然是不錯的，這就是覆蓋索引的優勢。下面看個具體的例子。

mysql> create table user(

id int(11) primary key,

name varchar(20) not null,

age int(11),

sex int(11),

index (age)) engine=InnoDB;

依然是新建一個表，創建索引，插入一些測試數據，注意這里只是為了解釋說明覆蓋索引，并不表示 mysql 的真實執行方式，因為會涉及到 mysql 的優化器機制，這里暫且不說了，以后再寫。

1 bob 16 1

2 kom 19 0

3 gum 18 1

4 tt 20 1

5 yy 25 1

創建一個 user 表，給 age 字段添加一個二級索引，并插入上面五條數據，然后看下面這條查詢語句。

select name from user where age between 18 and 21

我們來分析下這條 sql 的執行過程：

1、age 字段上有索引，mysql 會先到 age 字段的 B+ 樹上找到滿足條件的第一個葉子節點(age=19)，這個葉子節點上保存了對應主鍵 id 的值 2，然后再到主鍵索引上找到 id 為 2 的這條記錄，同時把 name 字段拿出來。

2、重復第一步的操作，繼續從 age 索引上的葉子節點往后遍歷找出滿足條件的第二個葉子節點，同樣回到主鍵上拿出 name 字段的值，直到遍歷到不滿足條件的葉子節點(age=25)。

也就是說，這條 sql 語句雖然用到了索引，但是 age 索引上并沒有要查詢的 name 字段，所以只能回表到主鍵索引上查出 name 字段，所以這個過程其實是遍歷了個兩個 B+ 樹。

那么我們刪除 age 這個單列索引，創建一個覆蓋索引 (age,name)， 把要查詢的 name 字段也添加到索引中來。

#刪除原索引

drop INDEX age on USER

#新建覆蓋索引

ALTER TABLE USER add index age_name(age,name)

由于現在這個覆蓋索引上的字段包含了要查詢的 age 和 name 字段，免去了到主鍵索引上查詢數據的過程，其實也就是只遍歷了一個 B+ 樹，可以大大提升查詢效率。

添加索引雖然能提升查詢效率，但索引也是需要占用額外空間的，而且索引還需要維護成本，所以通常加不加索引需要根據實際需求來權衡。

總之，在設計索引或者優化 sql 語句的時候，要盡量避免回表操作，所以使用覆蓋索引是一種常用的 sql 優化手段。

所以我們平時寫 sql 語句的時候，select 后面只寫查詢需要用到的字段，去掉不需要的字段，避免回表操作。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL 怎么变快_如何让mysql索引更快一点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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