兩大類索引

使用的存儲引擎：MySQL5.7 InnoDB

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。

示例

建表

mysql> create table user(-> id int(10) auto_increment,-> name varchar(30),-> 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）

填充數據

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 | +----+--------+------+

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

聚簇索引（ClusteredIndex）

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

普通索引（secondaryIndex）

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;

聚簇索引查找過程

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. 再通過聚集索引 id=1 定位到行記錄數據

普通索引查找過程第一步

普通索引查找過程第二步

回表查詢

先通過普通索引的值定位聚簇索引值，再通過聚簇索引的值定位行記錄數據，需要掃描兩次索引B+樹，它的性能較掃一遍索引樹更低。

索引覆蓋

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。
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。
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

2、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

為了實現索引覆蓋，需要建組合索引idx_age_name(age,name) drop index idx_age on user; create index idx_age_name on user(`age`,`name`);explain分析：此時字段age和name是組合索引idx_age_name，查詢的字段id、age、name的值剛剛都在索引樹上，只需掃描一次組合索引B+樹即可，這就是實現了索引覆蓋，此時的Extra字段為Using index表示使用了索引覆蓋。

哪些場景適合使用索引覆蓋來優化SQL

全表count查詢優化

mysql> create table user(-> id int(10) auto_increment,-> name varchar(30),-> age tinyint(4),-> primary key (id),-> )engine=innodb charset=utf8mb4;例如：select count(age) from user;

使用索引覆蓋優化：創建age字段索引 create index idx_age on user(age);

列查詢回表優化

前文在描述索引覆蓋使用的例子就是
例如：select id,age,name from user where age = 10;
使用索引覆蓋：建組合索引idx_age_name(age,name)即可

分頁查詢

例如：select id,age,name from user order by age limit 100,2;
因為name字段不是索引，所以在分頁查詢需要進行回表查詢，此時Extra為Using filesort文件排序，查詢性能低下。

使用索引覆蓋：建組合索引idx_age_name(age,name)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的vectorC++索引_MySQL 的覆盖索引与回表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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