【MySQL】覆蓋索引和回表

• 先來了解一下兩大類索引
• 聚簇索引（也稱聚集索引，主鍵索引等）
• 普通索引（也成非聚簇索引，二級索引等）

 

• 聚簇索引
• 如果表設置了主鍵，則主鍵就是聚簇索引
• 如果表沒有主鍵，則會默認第一個NOT NULL，且唯一（UNIQUE）的列作為聚簇索引
• 以上都沒有，則會默認創建一個隱藏的row_id作為聚簇索引

InnoDB的聚簇索引的葉子節點存儲的是行記錄（其實是頁結構，一個頁包含多行數據），InnoDB必須要有至少一個聚簇索引。
由此可見，使用聚簇索引查詢會很快，因為可以直接定位到行記錄。

 

• 普通索引

普通索引也叫二級索引，除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。
InnoDB的普通索引葉子節點存儲的是主鍵（聚簇索引）的值，而MyISAM的普通索引存儲的是記錄指針。

 

 

請看如下示例：

• 建表

 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user`(
    -> `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
    -> `name` VARCHAR(60),
    -> `age` TINYINT(4),
    -> PRIMARY KEY (id),
    -> INDEX idx_age (age)
    -> )ENGINE=innodb charset=utf8mb4;

# id 字段是聚簇索引，age 字段是普通索引（二級索引）

 

• 隨便加幾個數據

insert into user(name,age) values('張三',30);
insert into user(name,age) values('李四',20);
insert into user(name,age) values('王五',40);
insert into user(name,age) values('劉八',10);

mysql> select * from user;
+----+------+-----+
| id | name | age |
+----+------+-----+
|  1 | 張三 |  30 |
|  2 | 李四 |  20 |
|  3 | 王五 |  40 |
|  4 | 劉八 |  10 |
+----+------+-----+
4 rows in set (0.06 sec)

 

• 索引存儲結構

id 是主鍵，所以是聚簇索引，其葉子節點存儲的是對應行記錄的數據

 

age 是普通索引（二級索引），非聚簇索引，其葉子節點存儲的是聚簇索引的的值

 

 

如果查詢條件為主鍵（聚簇索引），則只需掃描一次B+樹即可通過聚簇索引定位到要查找的行記錄數據。
如：select * from user where id = 1;

 

 

如果查詢條件為普通索引（非聚簇索引），需要掃描兩次B+樹，第一次掃描通過普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次掃描通過聚簇索引的值定位到要查找的行記錄數據。
如：select * from user where age = 30;

1》先通過普通索引【age=30】定位到主鍵值 【id=1】

 

 

 2》在通過聚集索引【id=1】定位到行記錄數據

 

 

• 回表查詢

先通過普通索引的值定位到聚簇索引值，在通過聚簇索引的值定位到行記錄數據，要通過掃描兩次索引B+樹，它的性能較掃描一次較低

 

•  索引覆蓋

只需在一顆索引樹上就能獲取SQL所需的所有列數據，無需回表，速度更快。
例如：select id,age from user where age = 10;

 

• 如何實現覆蓋索引

常見的方法是：將被查詢的字段，建立到聯合索引里去（若查詢有where條件，同時where條件字段也必須為索引字段）。

1》如實現：select id,age from user where age = 10;
explain分析：因為age是普通索引，使用到了age索引，通過一次掃描B+樹即可查詢到相應的結果，這樣就實現了覆蓋索引
此時的Extra列的【Using Index】表示進行了聚簇索引

mysql> explain select id,age from user where age = 10;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | ref  | idx_age       | idx_age | 2       | const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.07 sec)

 

2》如實現：select id,age,name from user where age = 10;
explain分析：age是普通索引，但name列不在索引樹上，所以通過age索引在查詢到id和age的值后，需要進行回表再查詢name的值。
此時的Extra列的NULL表示進行了回表查詢

mysql> explain select id,age,name from user where age = 10;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | ref  | idx_age       | idx_age | 2       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set (0.05 sec)

explain 使用方式如下：

EXPLAIN +SQL語句
如：EXPLAIN SELECT * FROM t1

 

• 為了實現索引覆蓋，需要建組合索引idx_age_name(age,name)

mysql> drop index idx_age on user;
mysql> create index idx_age_name on user(`age`,`name`);

我們再次EXPLAIN分析一次：

mysql> explain select id,age,name from user where age = 10;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key          | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | ref  | idx_age_name  | idx_age_name | 2       | const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.05 sec)

#可見Extra的值為【Using Index】，表示使用的覆蓋索引

 

哪些場景適合使用索引覆蓋來優化SQL：

• 全表count查詢優化

mysql> explain select count(age) from user;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | index | NULL          | idx_age_name | 245     | NULL |    4 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.06 sec)

 

• 分頁查詢

mysql> explain select id,age,name from user order by age limit 100,2;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key          | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | user  | NULL       | index | NULL          | idx_age_name | 245     | NULL |    4 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.06 sec)