问题：

数据准备：

create table user (

id int primary key,

name varchar(20),

sex varchar(5),

index(name)

)engine=innodb;

 

insert into user values(1, 'shenjian','no');

insert into user values(2, 'zhangsan','no');

insert into user values(3, 'lisi', 'yes');

insert into user values(4, 'lisi', 'no');

数据说明：

用户表：id主键索引，name普通索引（非唯一），sex无索引；

四行记录：其中name普通索引存在重复记录lisi；

查询语句：

select id,name from user where name=’shenjian’

select id,name,sex where name=’shenjian’

多查询了一个属性，为何检索过程完全不同？

以下要点是本文想要讲解的，以下是基于MySQL5.6-InnoDB

• 什么是回表查询？
• 什么是索引覆盖？
• 如何实现索引覆盖？
• 哪些场景，可以利用索引覆盖来优化SQL？

一、什么是回表查询？

这先要从InnoDB的索引实现说起，InnoDB有两大类索引：

• 聚集索引(clustered index)
• 普通索引(secondary index)

InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异？

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：

（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；

（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；

（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；

画外音：所以PK查询非常快，直接定位行记录。

InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。

画外音：注意，不是存储行记录头指针，MyISAM的索引叶子节点存储记录指针。

举个栗子，不妨设有表：

t(id PK, name KEY, sex, flag);

画外音：id是聚集索引，name是普通索引。

表中有四条记录：

1, shenjian, m, A

3, zhangsan, m, A

5, lisi, m, A

9, wangwu, f, B

两个B+树索引分别如上图：

（1）id为PK，聚集索引，叶子节点存储行记录；

（2）name为KEY，普通索引，叶子节点存储PK值，即id；

既然从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢？

通常情况下，需要扫码两遍索引树。

例如：

select * from t where name=’lisi’;

是如何执行的呢？

如粉红色路径，需要扫码两遍索引树：

（1）先通过普通索引定位到主键值id=5；

（2）在通过聚集索引定位到行记录；

这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。
在索引的叶子节点上,已经包含了索引字段信息，所以不会再次进行回表查询。

二、什么是索引覆盖(Covering index)？

SQL-Server官网的解释如下：

MySQL官网，类似的说法出现在explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

不管是SQL-Server官网，还是MySQL官网，都表达了：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。

三、如何实现索引覆盖？

常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。

select id,name from user where name='shenjian';

能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，通过name的索引树即可获取id和name，无需回表，符合索引覆盖，效率较高。

select id,name,sex from user where name='shenjian';

能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，但sex字段必须回表查询才能获取到，不符合索引覆盖，需要再次通过id值扫码聚集索引获取sex字段，效率会降低。

如果把(name)单列索引升级为联合索引(name, sex)就不同了。

create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name, sex)
)engine=innodb;

select id,name … where name=’shenjian’;

select id,name,sex … where name=’shenjian’;

都能够命中索引覆盖，无需回表。

最左匹配原则：

• 索引可以简单如一个列 (a)，也可以复杂如多个列 (a,b,c,d)，即联合索引。
• 如果是联合索引，那么key也由多个列组成，同时，索引只能用于查找key是否存在（相等），遇到范围查询 (>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。
• 因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。

四、哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL？

场景1：全表count查询优化

场景2：列查询回表优化

select id,name,sex … where name=’shenjian’;

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。

场景3：分页查询

select id,name,sex ... order by name limit 500,100;

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。