【Mysql】覆蓋索引

覆蓋索引

如果一個索引包含（或者覆蓋）所有需要查詢的字段值，我們就稱之為“覆蓋索引”

覆蓋索引的優化及限制

覆蓋索引是一種非常強大的工具，能大大提高查詢性能，只需要讀取索引而不需要讀取數據，有以下優點：

1. 索引項通常比記錄要小，所以MySQL訪問更少的數據。

2. 索引都按值得大小存儲，相對於隨機訪問記錄，需要更少的I/O。

3. 數據引擎能更好的緩存索引，比如MyISAM只緩存索引。

4. 覆蓋索引對InnoDB尤其有用，因為InnoDB使用聚集索引組織數據，如果二級索引包含查詢所需的數據，就不再需要在聚集索引中查找了。

限制：

1. 覆蓋索引也並不適用於任意的索引類型，索引必須存儲列的值。

2. Hash和full-text索引不存儲值，因此MySQL只能使用BTree。

3. 不同的存儲引擎實現覆蓋索引都是不同的，並不是所有的存儲引擎都支持覆蓋索引。

4. 如果要使用覆蓋索引，一定要注意SELECT列表值取出需要的列，不可以SELECT * ，因為如果將所有字段一起做索引會導致索引文件過大，查詢性能下降.

案例用法

當發起一個被索引覆蓋的查詢(也叫作索引覆蓋查詢)時，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。

從執行結果上看，這個SQL語句只通過索引，就取到了所需要的數據，這個過程就叫做索引覆蓋。

優化場景

1、 無WHERE條件的查詢優化：

執行計划中，type 為ALL，表示進行了全表掃描 如何改進？優化措施很簡單，就是對這個查詢列建立索引。如下，

ALERT TABLE t1 ADD KEY(staff_id);

再看一下執行計划.

explain select sql_no_cache count(staff_id) from t1;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: index
possible_keys: NULL
          key: staff_id
      key_len: 1
          ref: NULL
         rows: 1023849　　　　　 Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

possible_key: NULL，說明沒有WHERE條件時查詢優化器無法通過索引檢索數據，這里使用了索引的另外一個優點，即從索引中獲取數據，減少了讀取的數據塊的數量。 無where條件的查詢，可以通過索引來實現索引覆蓋查詢，但前提條件是，查詢返回的字段數足夠少，更不用說select *之類的了。畢竟，建立key length過長的索引，始終不是一件好事情。

2、二次檢索優化

如下這個查詢：

select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000;
| 2005-08-23 15:08:00 |
| 2005-08-23 15:09:17 |
| 2005-08-23 15:10:42 |
| 2005-08-23 15:15:02 |
| 2005-08-23 15:15:19 |
| 2005-08-23 15:16:32 |
+---------------------+
79999 rows in set (0.13 sec)

執行計划：

explain select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: range
possible_keys: inventory_id
          key: inventory_id
      key_len: 3
          ref: NULL
         rows: 153734
        Extra: Using index condition
1 row in set (0.00 sec)

Extra：Using index condition 表示使用的索引方式為二級檢索，即79999個書簽值被用來進行回表查詢。可想而知，還是會有一定的性能消耗的

　　嘗試針對這個SQL建立聯合索引，如下：

  alter table t1 add key(inventory_id,rental_date);

執行計划：

explain select sql_no_cache rental_date from t1 where inventory_id<80000*************************** 1. row ***************************
          id: 1
 select_type: SIMPLE
       table: t1
        type: range
possible_keys: inventory_id,inventory_id_2
         key: inventory_id_2
     key_len: 3
         ref: NULL
        rows: 162884
       Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

Extra：Using index 表示沒有會標查詢的過程，實現了索引覆蓋。

3、分頁查詢優化

　　如下這個查詢場景

select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10;
+-------+---------------------+
| tid   | return_date         |
+-------+---------------------+
| 50001 | 2005-06-17 23:04:36 |
| 50002 | 2005-06-23 03:16:12 |
| 50003 | 2005-06-20 22:41:03 |
| 50004 | 2005-06-23 04:39:28 |
| 50005 | 2005-06-24 04:41:20 |
| 50006 | 2005-06-22 22:54:10 |
| 50007 | 2005-06-18 07:21:51 |
| 50008 | 2005-06-25 21:51:16 |
| 50009 | 2005-06-21 03:44:32 |
| 50010 | 2005-06-19 00:00:34 |
+-------+---------------------+
10 rows in set (0.75 sec)

在未優化之前，我們看到它的執行計划是如此的糟糕

explain select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 1023675
        
1 row in set (0.00 sec)

看出是全表掃描。加上而外的排序，性能消耗是不低的

　　如何通過覆蓋索引優化呢？

　　我們創建一個索引，包含排序列以及返回列，由於tid是主鍵字段，因此，下面的復合索引就包含了tid的字段值.

alter table t1 add index liu(inventory_id,return_date);

那么，效果如何呢？

select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10;
+-------+---------------------+
| tid   | return_date         |
+-------+---------------------+
| 50001 | 2005-06-17 23:04:36 |
| 50002 | 2005-06-23 03:16:12 |
| 50003 | 2005-06-20 22:41:03 |
| 50004 | 2005-06-23 04:39:28 |
| 50005 | 2005-06-24 04:41:20 |
| 50006 | 2005-06-22 22:54:10 |
| 50007 | 2005-06-18 07:21:51 |
| 50008 | 2005-06-25 21:51:16 |
| 50009 | 2005-06-21 03:44:32 |
| 50010 | 2005-06-19 00:00:34 |
+-------+---------------------+
10 rows in set (0.03 sec)

　可以發現，添加復合索引后，速度提升0.7s！
　　我們看一下改進后的執行計划

explain select tid,return_date from t1 order by inventory_id limit 50000,10\G
*************************** 1. row ***************************
         id: 1
select_type: SIMPLE
      table: t1
       type: index
possible_keys: NULL
        key: liu
    key_len: 9
        ref: NULL
       rows: 50010
　　　　Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)  

4、建了索引但是查詢不走索引

CREATE TABLE `t_order` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_code` char(12) NOT NULL,
`order_amount` decimal(12,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uni_order_code` (`order_code`) USING BTREE )
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

查詢語句：

select order_code,order_amount from t_order order by order_code limit 1000; 

發現雖然在order_code上建了索引，但是看查詢計划卻不走索引，為什么呢？因為數據行讀取order_amount，所以是隨機IO。那怎么辦？重新建索引，使用覆蓋索引。

ALTER TABLE `t_order` ADD INDEX `idx_ordercode_orderamount` 
USING BTREE (`order_code` ASC, `order_amount` ASC);

這樣再查看SQL的執行計划，就發現可以走到索引了。