你的 SQL 还在回表查询吗？快给它安排上覆盖索引

什么是回表查询

小伙伴们可以先看这篇文章了解下什么是聚集索引和辅助索引：Are You OK？主键、聚集索引、辅助索引，简单回顾下，聚集索引的叶子节点包含完整的行数据，而非聚集索引的叶子节点存储的是每行数据的辅助索引键 + 该行数据对应的聚集索引键（主键值）。

假设有张 user 表，包含 id（主键），name，age（普通索引）三列，有如下数据：

id name age
1 Jack     18
7 Alice     28
10 Bob      38
20 Carry     48

画一个比较简单比较容易懂的图来看下聚集索引和辅助索引：

• 聚集索引：

  

• 辅助索引（age）：

  

如果查询条件为主键，则只需扫描一次聚集索引的 B+ 树即可定位到要查找的行记录。举个例子：

select * from user where id = 7;

查找过程如图中绿色所示：

如果查询条件为普通索引（辅助索引） age，则需要先查一遍辅助索引 B+ 树，根据辅助索引键得到对应的聚集索引键，然后再去聚集索引 B+ 树中查找到对应的行记录。举个例子：

select * from user where age = 28;

上述 select * 等同于 select id, age, name 对吧，id 是主键索引，age 是普通索引，而 name 并不存在于 age 索引的 B+ 树上，所以通过 age 索引查询到 id 和 age 的值之后，还需要去聚集索引上才能查到 name 的值。

如图所示，第一步，查 age 辅助索引：

第二步，查聚集索引：

这就是所谓的回表查询，因为需要扫描两次索引 B+ 树，所以很显然它的性能较扫一遍索引树更低。

什么是覆盖索引

覆盖索引的目的就是避免发生回表查询，也就是说，通过覆盖索引，只需要扫描一次 B+ 树即可获得所需的行记录。

如何实现覆盖索引

上文解释过，下面这个 SQL 语句需要查询两次 B+ 树：

select * from user where age = 28;

我们将其稍作修改，使其只需要查询一次 B+ 树：

select id, age from user where age = 28;

之前我们的返回结果是整个行记录，现在我们的返回结果只需要 id 和 age。

id 是什么？主键索引（聚集索引），age 是什么？普通索引（辅助索引），age 索引的 B+ 树的叶子节点存储的是什么？辅助索引键 + 对应的聚集索引键

所以这条 SQL 语句只需要扫描一次 age 索引的 B+ 树就行了

这样，结合这个例子，不知道各位有没有受到启发，如何实现覆盖索引拒绝回表查询呢？

答：联合索引。

我们把 age,name 设置为联合索引：

create index idx_age_name on user(`age`,`name`);

此时 age 和 name 作为辅助索引键都在同一棵辅助索引的 B+ 树上，所以只需扫描一次这个组合索引的 B+ 树即可获取到 id、age 和 name，这就是实现了索引覆盖

覆盖索引的常见使用场景

在下面三个场景中，可以使用覆盖索引来进行优化 SQL 语句：

1）列查询回表优化（如上面讲的例子，将单列索引 age 升级为联合索引（age, name））

2）全表 count 查询

举个例子，假设 user 表中现在只有一个索引即主键 id：

select count(age) from user;

可以用 explain 分析下这条语句，如果 Extra 字段为 Using index 时，就表示触发索引覆盖：

显然现在是没有触发覆盖索引的，我们来优化下：将 age 列设置为索引 create index idx_age on user(age)，这样只需要查一遍 age 索引的 B+ 树即可得到结果：

3）分页查询

select id, age, name from user order by username limit 500, 100;

对于这条 SQL，因为 name 字段不是索引，所以在分页查询需要进行回表查询。

Using filesort 表示没有使用索引的排序，或者说表示在索引之外，需要额外进行外部的排序动作。看到这个字段就应该意识到你需要对这条 SQL 进行优化了。

使用索引覆盖优化：将 (age, name) 设置为联合索引，这样只需要查一遍 (age, name) 联合索引的 B+ 树即可得到结果。

我是小牛肉，长风破浪会有时，小伙伴们下篇文章再见 👋

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