什么是索引覆盖？什么是索引下推？
索引覆盖
在执行某个查询语句时，在一颗索引数上就能够获取sql所需要的所有列的数据，无需回表。
这就是索引覆盖
当发起一个索引覆盖的查询时，在explain的extra列会显示Using index
如何实现索引覆盖呢？
常见方法：将被查询的字段建立到联合索引里去。
举个例子
先建立一张表，表结构如下
create table user(
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name)
)engine=innodb;然后执行sql语句：
select id, name, sex from user where name='zhangsan'显而易见，这个sql是可以命中name索引的，但是这个sql 不符合索引覆盖，
原因就是name索引的叶子节点只存储了id和name字段，没有存储sex，sex字段必须回表查询才能获取到，需要拿到id值到主键索引获取sex字段
这时如果把（name）单列索引换成联合索引（name, sex）,
那就不同了，索引的叶子节点存储了主键id、name、sex
那么上面的sql 语句就可以命中索引覆盖无需回表，查询效率更高。
索引下推
索引条件下推 也被称为 索引下推（Index Condition Pushdown）ICP
MySQL5.6新添加的特性，用于优化数据查询的。
5.6之前通过非主键索引查询时，存储引擎通过索引查询数据，然后将结果返回给MySQL server层，在server层判断是否符合条件，在以后的版本可以使用索引下推，当存在索引列作为判断条件时，Mysql server 将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后存储引擎会筛选出符合传递传递条件的索引项，即在存储引擎层根据索引条件过滤掉不符合条件的索引项，然后回表查询得到结果，将结果再返回给Mysql server，有了索引下推的优化，在满足一定条件下，存储 引擎层会在回表查询之前对数据进行过滤，可以减少存储引擎回表查询的次数。
假如有一张表user
表有四个字段 id,name,level,tool
| id | name | level | tool |
| 1 | 大王 | 1 | 电话 |
| 2 | 小王 | 2 | 手机 |
| 3 | 小李 | 3 | BB机 |
| 4 | 大李 | 4 | 马儿 |
建立联合索引（name,level）
匹配姓名第一个字为“大”，并且level为1的用户，sql语句为
select * from user where name like "大%" and level = 1；在5.6之前，执行流程是如下图
5.6及之后，执行流程图如下
使用索引下推后由两次回表变为一次，提高了查询效率。