在 InnoDB 中，从二级索引回到主键索引查询数据，这个过程称做回表过程，并且这个回表过程是能够被优化的，这个优化就是利用覆盖索引。mysql
先说结论，若是一个索引的字段包含了全部要查询的字段，这个索引就称做覆盖索引，覆盖索引能够减小回表过程，能有效提升查询效率。sql
前面咱们有说过，在 InnoDB 中数据都是保存在 B+ 树上，主键索引保存了整行记录，二级索引保存了主键的值。bash
一次查询操做，要么是遍历主键索引，要么是遍历二级索引，要么就是先遍历二级索引获得主键 id 的值，而后再到主键索引上经过主键 id 查找知足要求的记录。测试
若是只遍历一次 B+ 树就能获取到咱们要的数据，即没有回表过程，这个效率显然是不错的，这就是覆盖索引的优点。下面看个具体的例子。优化
mysql> create table user(
id int(11) primary key,
name varchar(20) not null,
age int(11),
sex int(11),
index (age)) engine=InnoDB;
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依然是新建一个表，建立索引，插入一些测试数据，注意这里只是为了解释说明覆盖索引，并不表示 mysql 的真实执行方式，由于会涉及到 mysql 的优化器机制，这里暂且不说了，之后再写。ui
1 bob 16 1
2 kom 19 0
3 gum 18 1
4 tt 20 1
5 yy 25 1
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建立一个 user 表，给 age 字段添加一个二级索引，并插入上面五条数据，而后看下面这条查询语句。spa
select name from user where age between 18 and 21
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咱们来分析下这条 sql 的执行过程：设计
1、age 字段上有索引，mysql 会先到 age 字段的 B+ 树上找到知足条件的第一个叶子节点（age=19），这个叶子节点上保存了对应主键 id 的值 2，而后再到主键索引上找到 id 为 2 的这条记录，同时把 name 字段拿出来。code
2、重复第一步的操做，继续从 age 索引上的叶子节点日后遍历找出知足条件的第二个叶子节点，一样回到主键上拿出 name 字段的值，直到遍历到不知足条件的叶子节点（age=25）。索引
也就是说，这条 sql 语句虽然用到了索引，可是 age 索引上并无要查询的 name 字段，因此只能回表到主键索引上查出 name 字段，因此这个过程实际上是遍历了个两个 B+ 树。
那么咱们删除 age 这个单列索引，建立一个覆盖索引 (age,name)， 把要查询的 name 字段也添加到索引中来。
#删除原索引
drop INDEX age on USER
#新建覆盖索引
ALTER TABLE USER add index age_name(age,name)
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因为如今这个覆盖索引上的字段包含了要查询的 age 和 name 字段，免去了到主键索引上查询数据的过程，其实也就是只遍历了一个 B+ 树，能够大大提高查询效率。
添加索引虽然能提高查询效率，但索引也是须要占用额外空间的，并且索引还须要维护成本，因此一般加不加索引须要根据实际需求来权衡。
总之，在设计索引或者优化 sql 语句的时候，要尽可能避免回表操做，因此使用覆盖索引是一种经常使用的 sql 优化手段。
因此咱们平时写 sql 语句的时候，select 后面只写查询须要用到的字段，去掉不须要的字段，避免回表操做。
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