前言

在了解索引覆盖前,我们先来看下,聚集索引，非聚集索引，回表等概念.

什么是聚集索引

聚集索引是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分

1. 主键被定义了，那么这个主键作为聚集索引
2. 主键没有被定义，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引
3. 主键没有定义,同时也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，该列的值会随着数据的插入自增

什么是非聚集索引

在聚集索引之上创建的索引称之为非聚集索引，非聚集索引访问数据总是需要二次查找。叶子节点存储的不是行的物理位置，而是主键值。通过非聚集索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，再通过数据页中的Page Directory找到数据行。

1. 叶子节点并不包含行记录的全部数据，叶子节点除了包含键值外，还包含了相应行数据的聚簇索引键。
2. 不影响数据在聚簇索引中的组织，所以一张表可以有多个非聚集索引

什么是回表

现在有这样一张表:

CREATE TABLE `user`  (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `sex` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  `flag` varchar(128) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
  INDEX `idx_name`(`name`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_bin ROW_FORMAT = Compact;

INSERT INTO `user` VALUES (1, 'shenjian', 'm', 'A');
INSERT INTO `user` VALUES (3, 'zhangsan', 'm', 'A');
INSERT INTO `user` VALUES (5, 'lisi', 'm', 'A');
INSERT INTO `user` VALUES (9, 'wangwu', 'f', 'B');

两个 B+ 树索引分别如图：

• id 为主键，聚集索引，叶子节点存储行记录；
• name 为索引，普通索引，叶子节点存储主键值，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 `user` 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：
先通过普通索引定位到主键值 id=5,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

覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”
我们知道 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次，这样就会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作

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（或者说 查询的字段都已经建立了索引）。

还是用上边的例子 user 表

第一个SQL语句：

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。
第二个SQL语句：

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：
再次执行，第二个SQL语句：

SELECT id, name, sex FROM user WHERE name='shenjian';

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

回表优化

现在有一张订单信息表, sn字段建立了非聚集索引,有一条查询订单信息的sql：

SELECT o1.* FROM orders WHERE sn='XD12345678' LIMIT 10000,10

因为数据表是 InnoDB，根据 InnoDB 索引的结构，查询过程为：

1. 通过二级索引查到主键值（找出所有 sn='XD12345678' 的 id)。
2. 再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块（根据 id 找出对应的数据块内容）。
3. 根据 offset 的值，查询 10010 次主键索引的数据，最后将之前的 10000 条丢弃，取出最后 10 条
   因为我们要查询 o1.*，前边丢弃的 10000 条数据，经过大量回表操作，造成了大量的 I/O 消耗，浪费了很多性能，导致查询时间变得很长。
   优化sql:

SELECT o1.* FROM orders o1
INNER JOIN (SELECT id FROM orders WHERE sn='XD12345678' LIMIT 10000,10) o2
ON o1.id = o2.id;

而这样的写法在 o2 分页查询时根本无需回表只查询 id，最后再做一个内连接根据主键取出数据，虽然增加了 SQL 语句的复杂度，但是性能非常好。