數據庫表結構：
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create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name))engine=innodb; |
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select id,name where name='shenjian'select id,name,sex where name='shenjian' |
多查詢了一個屬性，爲何檢索過程完全不同？
什麼是回表查詢？
什麼是索引覆蓋？
如何實現索引覆蓋？
哪些場景，可以利用索引覆蓋來優化SQL？
這些，這是今天要分享的內容。
畫外音：本文試驗基於MySQL5.6-InnoDB。
一、什麼是回表查詢？
這先要從InnoDB的索引實現說起，InnoDB有兩大類索引：
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聚集索引(clustered index)
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普通索引(secondary index)
InnoDB聚集索引和普通索引有什麼差異？
InnoDB聚集索引的葉子節點存儲行記錄，因此， InnoDB必須要有，且只有一個聚集索引：
（1）如果表定義了PK，則PK就是聚集索引；
（2）如果表沒有定義PK，則第一個not NULL unique列是聚集索引；
（3）否則，InnoDB會創建一個隱藏的row-id作爲聚集索引；
畫外音：所以PK查詢非常快，直接定位行記錄。
InnoDB普通索引的葉子節點存儲主鍵值。
畫外音：注意，不是存儲行記錄頭指針，MyISAM的索引葉子節點存儲記錄指針。
舉個栗子，不妨設有表：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
畫外音：id是聚集索引，name是普通索引。
表中有四條記錄：
1, shenjian, m, A
3, zhangsan, m, A
5, lisi, m, A
9, wangwu, f, B
兩個B+樹索引分別如上圖：
（1）id爲PK，聚集索引，葉子節點存儲行記錄；
（2）name爲KEY，普通索引，葉子節點存儲PK值，即id；
既然從普通索引無法直接定位行記錄，那普通索引的查詢過程是怎麼樣的呢？
通常情況下，需要掃碼兩遍索引樹。
例如：
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select * from t where name='lisi'; |
是如何執行的呢？
如粉紅色路徑，需要掃碼兩遍索引樹：
（1）先通過普通索引定位到主鍵值id=5；
（2）在通過聚集索引定位到行記錄；
這就是所謂的回表查詢，先定位主鍵值，再定位行記錄，它的性能較掃一遍索引樹更低。
二、什麼是索引覆蓋(Covering index)？
額，樓主並沒有在MySQL的官網找到這個概念。
畫外音：治學嚴謹吧？
借用一下SQL-Server官網的說法。
MySQL官網，類似的說法出現在explain查詢計劃優化章節，即explain的輸出結果Extra字段爲Using index時，能夠觸發索引覆蓋。
不管是SQL-Server官網，還是MySQL官網，都表達了：只需要在一棵索引樹上就能獲取SQL所需的所有列數據，無需回表，速度更快。
三、如何實現索引覆蓋？
常見的方法是：將被查詢的字段，建立到聯合索引裏去。
仍是之前中的例子：
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create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name))engine=innodb; |
第一個SQL語句：
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select id,name from user where name='shenjian'; |
能夠命中name索引，索引葉子節點存儲了主鍵id，通過name的索引樹即可獲取id和name，無需回表，符合索引覆蓋，效率較高。
畫外音，Extra：Using index。
第二個SQL語句：
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select id,name,sex from user where name='shenjian'; |
能夠命中name索引，索引葉子節點存儲了主鍵id，但sex字段必須回表查詢才能獲取到，不符合索引覆蓋，需要再次通過id值掃碼聚集索引獲取sex字段，效率會降低。
畫外音，Extra：Using index condition。
如果把(name)單列索引升級爲聯合索引(name, sex)就不同了。
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create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name, sex))engine=innodb; |
可以看到：
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select id,name ... where name='shenjian';select id,name,sex ... where name='shenjian'; |
都能夠命中索引覆蓋，無需回表。
畫外音，Extra：Using index。
四、哪些場景可以利用索引覆蓋來優化SQL？
場景1：全表count查詢優化
原表爲：
user(PK id, name, sex)；
直接：
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select count(name) from user; |
不能利用索引覆蓋。
添加索引：
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alter table user add key(name); |
就能夠利用索引覆蓋提效。
場景2：列查詢回表優化
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select id,name,sex ... where name='shenjian'; |
這個例子不再贅述，將單列索引(name)升級爲聯合索引(name, sex)，即可避免回表。
場景3：分頁查詢
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select id,name,sex ... order by name limit 500,100; |
將單列索引(name)升級爲聯合索引(name, sex)，也可以避免回表。