什么是覆盖索引?如何利用覆盖索引进行SQL语句优化？

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1. 什么是索引?

索引（在 MySQL 中也叫“键key”）是存储引擎快速找到记录的一种数据结构，通俗来说类似书本的目录，这个比方虽然被用的最多但是也是最恰如其当的，在查询书本中的某个知识点不借助目录的情况下，往往都找的够呛，那么索引相较于数据库的重要性也可见一斑。

2. 索引的有哪些种类？

索引的种类这里只罗列出InnoDB支持的索引：主键索引(PRIMARY)，普通索引(INDEX)，唯一索引(UNIQUE)，组合索引，总体划分为两类，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index），其余都称呼为非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。

3. InnoDB的不同的索引组织结构是怎样的呢？

众所周知在InnoDB引用的是B+树索引模型，这里对B+树结构暂时不做过多阐述，很多文章都有描述，在第二问中我们对索引的种类划分为两大类主键索引和非主键索引，那么问题就在于比较两种索引的区别了，我们这里建立一张学生表，其中包含字段id设置主键索引、name设置普通索引、age(无处理)，并向数据库中插入4条数据：（“小赵”, 10）（“小王”, 11）（“小李”, 12）（“小陈”, 13）

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `name` varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL COMMENT '名称',
  `age` int(3) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `I_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB;

INSERT INTO student (name, age) VALUES("小赵", 10),("小王", 11),("小李", 12),("小陈", 13);

复制代码这里我们设置了主键为自增，那么此时数据库里数据为

每一个索引在 InnoDB 里面对应一棵B+树，那么此时就存着两棵B+树。

可以发现区别在与叶子节点中，主键索引存储了整行数据，而非主键索引中存储的值为主键id, 在我们执行如下sql后

SELECT age FROM student WHERE name = '小李'；

复制代码流程为：

1. 在name索引树上找到名称为小李的节点 id为03
2. 从id索引树上找到id为03的节点 获取所有数据
3. 从数据中获取字段命为age的值返回 12

在流程中从非主键索引树搜索回到主键索引树搜索的过程称为：回表，在本次查询中因为查询结果只存在主键索引树中，我们必须回表才能查询到结果，那么如何优化这个过程呢？引入正文覆盖索引

4. 什么是覆盖索引？

覆盖索引（covering index ，或称为索引覆盖）即从非主键索引中就能查到的记录，而不需要查询主键索引中的记录，避免了回表的产生减少了树的搜索次数，显著提升性能。

5. 如何使用是覆盖索引？

之前我们已经建立了表student，那么现在出现的业务需求中要求根据名称获取学生的年龄，并且该搜索场景非常频繁，那么先在我们删除掉之前以字段name建立的普通索引，以name和age两个字段建立联合索引，sql命令与建立后的索引树结构如下

ALTER TABLE student DROP INDEX I_name;
ALTER TABLE student ADD INDEX I_name_age(name, age);

复制代码
那在我们再次执行如下sql后

SELECT age FROM student WHERE name = '小李'；

复制代码流程为：

1. 在name,age联合索引树上找到名称为小李的节
2. 此时节点索引里包含信息age 直接返回 12

6. 如何确定数据库成功使用了覆盖索引呢？

当发起一个索引覆盖查询时，在explain的extra列可以看到using index的信息

这里我们很清楚的看到Extra中Using index表明我们成功使用了覆盖索引

总结：覆盖索引避免了回表现象的产生，从而减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是性能优化的一种手段

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真实场景

表结构

150多万的数据，这么一个简单的语句：

慢查询日志里居然很多用了1秒的，Explain的结果是：

从Explain的结果可以看出，查询已经使用了索引，但为什么还这么慢？

分析：首先，该语句ORDER BY 使用了Using filesort文件排序，查询效率低；其次，查询字段不在索引上，没有使用覆盖索引，需要通过索引回表查询；也有数据分布的原因。

知道了原因，那么问题就好解决了。

解决方案：由于只需查询uid字段，添加一个联合索引便可以避免回表和文件排序，利用覆盖索引提升查询速度，同时利用索引完成排序。

覆盖索引：SQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据。

我们再Explain看一次：

Extra信息已经有’Using Index’，表示已经使用了覆盖索引。经过索引优化之后，线上的查询基本不超过0.001秒。

总结:

当一条查询语句符合覆盖索引条件时，sql只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后再返回表操作，减少I/O提高效率。
使用覆盖索引Innodb比MyISAM效果更好----InnoDB使用聚集索引组织数据，如果二级索引中包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了

注：遇到以下情况，执行计划不会选择覆盖查询
1.select选择的字段中含有不在索引中的字段 ，即索引没有覆盖全部的列。
2.where条件中不能含有对索引进行like的操作。