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)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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