MySQL聚簇索引 非聚簇索引 覆盖索引与回表

MySQL聚簇索引 非聚簇索引 覆盖索引与回表 聚簇索引

聚簇索引定义：在InnoDB的聚簇索引的叶子节点存储的是行记录（其实是页结构，一个页包含多行数据），InnoDB必须要有至少一个聚簇索引。可以直接定位到行记录。

聚簇索引的类型：

（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；
（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；
（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row_id作为聚集索引；

注释：row_id是InnoDB表中在没有默认主键的情况下会生成一个6字节空间的自动增长主键

非聚簇索引

普通索引（聚簇索引）也叫二级索引，除聚簇索引外的索引，即非聚簇索引。叶子节点中保存的不是指向行的物理指针，而是行的主键值。当通过二级索引查找行，存储引擎需要在二级索引中找到相应的叶子节点，获得行的主键值，然后使用主键去聚簇索引中查找数据行，这需要两次B-Tree查找。
InnoDB的普通索引叶子节点存储的是主键（聚簇索引）的值。

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;

说明：id 字段是聚簇索引，age 字段是普通索引（二级索引，非聚簇索引）

insert into user(name,age) values(‘张三’,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(‘刘八’,10);

mysql> select * from user;
±—±-------±-----+
| id | name | age |
±—±-------±-----+
| 1 | 张三 | 30 |
| 2 | 李四 | 20 |
| 3 | 王五 | 40 |
| 4 | 刘八 | 10 |
±—±-------±-----+

索引存储结构
id 是主键，所以是聚簇索引，其叶子节点存储的是对应行记录的数据

聚簇索引
age 是普通索引（二级索引），非聚簇索引，其叶子节点存储的是聚簇索引的的值

普通索引
如果查询条件为主键（聚簇索引），则只需扫描一次B+树即可通过聚簇索引定位到要查找的行记录数据。
如：select * from user where id = 1;

聚簇索引查找过程

如果查询条件为普通索引（非聚簇索引），需要扫描两次B+树，第一次扫描通过普通索引定位到聚簇索引的值，然后第二次扫描通过聚簇索引的值定位到要查找的行记录数据。
如：select * from user where age = 30;

1. 先通过普通索引 age=30 定位到主键值 id=1
2. 再通过聚集索引 id=1 定位到行记录数据

普通索引查找过程第一步

回表查询

通过普通索引的值定位聚簇索引值，再通过聚簇索引的值定位行记录数据，需要扫描两次索引B+树，它的性能较扫一遍索引树更低。

索引覆盖

只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
例如：select id,age from user where age = 10;

如何实现覆盖索引
常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。
1、如实现：select id,age from user where age = 10;

explain分析：因为age是普通索引，使用到了age索引，通过一次扫描B+树即可查询到相应的结果，这样就实现了覆盖索引

MySQL 的覆盖索引与回表

2、实现：select id,age,name from user where age = 10;
explain分析：age是普通索引，但name列不在索引树上，所以通过age索引在查询到id和age的值后，需要进行回表再查询name的值。此时的Extra列的NULL表示进行了回表查询

为了实现索引覆盖，需要建组合索引idx_age_name(age,name)

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

explain分析：此时字段age和name是组合索引idx_age_name，查询的字段id、age、name的值刚刚都在索引树上，只需扫描一次组合索引B+树即可，这就是实现了索引覆盖，此时的Extra字段为Using index表示使用了索引覆盖。

适合使用索引覆盖来优化SQL场景

全表count查询优化

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;

使用索引覆盖优化：创建age字段索引
create index idx_age on user(age);

列查询回表优化
前文在描述索引覆盖使用的例子就是
例如：select id,age,name from user where age = 10;

使用索引覆盖：建组合索引idx_age_name(age,name)即可

分页查询
例如：select id,age,name from user order by age limit 100,2;
因为name字段不是索引，所以在分页查询需要进行回表查询，此时Extra为Using filesort文件排序，查询性能低下。

使用索引覆盖：建组合索引idx_age_name(age,name)