Mysql 性能优化：覆盖索引

概述

覆盖索引（Covering Index）是一个 MySQL 查询优化技术，它指的是一个索引包含了查询所需的所有字段的数据，因此不需要回表（访问数据表的行）就可以完成查询。使用覆盖索引可以显著提高查询性能，因为它减少了磁盘 I/O 操作。

既然是索引，除了存储索引字段的数据之外，还存储了主键信息。

覆盖索引的使用条件 为查询的字段都在索引中：查询涉及的所有字段（SELECT 列表、WHERE 子句和 ORDER BY 子句中的字段）必须包含在索引中。

覆盖索引使用示例

假设有一个表 users，结构如下：

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),email VARCHAR(100),age INT,INDEX idx_name_age (name, age)
);

SELECT name, age,id FROM users WHERE name = 'John';

在这个查询中，idx_name_email_age 索引可以作为覆盖索引，因为：

• 查询的字段 name 和 email 都包含在索引中。
• WHERE 子句中的字段 name 也是索引的一部分。

因此，MySQL 可以仅通过访问 idx_name_email_age 索引来完成查询，而不需要访问 users 表的实际行数据。

问题：使用不等于/<>一定不走索引吗

在索引时效的场景之一，就是 where 条件中使用了不等于符号，导致索引时效。
比如：

explain select * from users where name != 'xjjf';

通过执行计划我们可以看到，type 为 ALL，并没有走索引。

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	users		ALL	idx_name_age				1	100	Using where

但如果我们通过索引覆盖进行优化后，效果就不太一样了，通过执行计划我们可以看到，走了索引。

explain select id,name,age from users where name != 'xjjf';

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	users		ALL	idx_name_age				1	100	Using where

执行计划是以最低的成本来选择 sql 执行方式的，但查询的字段中包含非索引字段，意味着还需要进行一次回表，这样的成本可能还不如全表扫描性能更优，因此就不会走索引了，遇到 sql 性能问题，还是需要具体问题具体分析。

覆盖索引和联合索引有什么区别

看了使用覆盖索引进行查询优化后，可能会疑惑这不就是联合索引吗？其实不然。

• 联合索引主要用于加速多列查询，而覆盖索引的目的是避免访问表数据(回表)。

• 联合索引用于在单个索引中包含多个列，以提高查询效率。它是一个物理索引，存储在数据库中；覆盖索引是一个查询优化技术，指的是查询所需的所有数据都能从索引中获取，而无需访问表数据。

• 覆盖索引是一种查询优化技术，而联合索引是一种索引结构。

• 联合索引可以实现覆盖索引，但覆盖索引不一定是联合索引(覆盖索引可以是单列索引)。

结语

以上，祝你今天愉快！