mysql覆盖索引理解

覆盖索引概念:

  MySQL可以利用索引返回SELECT 列表中的字段。而不必根据索引再次读取数据文件。包含所有满足查询需要的数据的索引成为覆盖索引(Covering Index)。也就是平时所说的不需要回表操作。
判断标准:
 在查询前面使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为 using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询。
 
注意:覆盖索引也并不适用于任意的索引类型,索引必须存储列的值。Hash 和full-text索引不存储值,因此MySQL只能使用B-TREE。并且不同的存储引擎实现覆盖索引都是不同的。并不是所有的存储引擎都支持它们。如果要使用覆盖索引。一定要注意SELECT 列表值取出需要的列。不可以是SELECT * ,因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大。查询性能下降。不能为了利用覆盖索引而这么做。
 
InnoDB中,覆盖索引查询时除了除了索引本身的包含的列,还可以使用其默认的 聚集索引列 
Innodb的索引是B+Tree数据结构,这个跟MyISAM也是一样的,不同的是Innodb的Primary Index叶子节点直接存储了Row记录数据,而Secondary Index存储了PK值。而MyISAM索引的叶子节点存储的是记录的ID,即RowID。
下图是Innodb的索引示意图:
 


 
 
1)如果一个索引值跟Key值不是一一对应的关系,那么叶子节点存储的可能是一个映射地址,指向一个对应了多个Pk值的映射表;
有些数据库是如此操作的,具体Innodb是否如此,我还不太确认;
2)对于组合主键,其实就是把多个字段值组合起来作为Primary Key,结构跟Primary Key Index是一样的;
3)由于所有非Primary key index都引用了Primary Key所以对Primary Key的变更会导致所以索引都要重建;
4)Innodb默认的pagesize是16K,通过编译源码可以指定为64K,pagesize就是B+Tree上一个节点的容量,pagesize越大key值越小,单个结点能存储的entry就越多。当索引树每分裂出多一层,索引的Size也会随之发生跳跃性的变化。
 
参考资料:
 
如果你对数据库设计的细节非常的感兴趣,我强力建议你可以认真看看这本书《Fundamentals of Database Systems》,
中文译名是《数据库系统基础》,中国电力出版社有出。现在好像已经是第五版了。
<think>嗯,用户想了解MySQL覆盖索引怎么用。首先,我需要确认自己对覆盖索引理解是否正确。覆盖索引是指查询可以通过索引直接获取所有需要的数据,而无需回表查询数据行。这样可以减少IO操作,提升性能。对吗? 接下来,我应该从基本概念开始介绍。比如,覆盖索引是什么,它的工作原理是什么。可能用户已经知道普通索引的结构,但需要解释为什么覆盖索引更高效。因为索引通常包含键值和主键,如果查询的列都在索引中,就不需要再去主键索引里查数据行,直接返回结果。 然后,如何创建覆盖索引呢?需要用户根据查询的SQL语句来设计。例如,如果有一个查询是SELECT a, b FROM table WHERE c = ?,那么可以创建一个包含c、a、b的复合索引,这样索引覆盖了所有需要的列。这时候,要强调列的顺序很重要,比如WHERE条件中的列应该放在索引的前面,然后是SELECT中的列。 可能用户会想知道具体的例子。比如,假设有一个订单表,有order_id、customer_id、order_date、amount等字段。如果经常需要根据customer_id查order_date和amount,那么创建一个(customer_id, order_date, amount)的复合索引,这样查询时就能用覆盖索引,避免回表。 另外,需要注意索引的大小。覆盖索引虽然快,但也不能滥用,否则会增加存储开销和影响写操作的性能。所以要权衡是否需要,尤其是在频繁更新的表上。 还要提到EXPLAIN命令,用来验证是否使用了覆盖索引。在Extra列中如果出现“Using index”,就说明使用了覆盖索引。这可以帮助用户在实际操作中确认他们的优化是否生效。 可能用户会有疑问,比如是否所有情况都适合覆盖索引,或者如何处理包含大量字段的查询。这时候需要提醒,覆盖索引适合查询列较少的情况,如果查询涉及很多列,可能不太适合,这时候需要权衡索引的大小和性能提升。 另外,覆盖索引在排序和分组操作中也有帮助。比如,如果查询中有ORDER BY或GROUP BY子句,且涉及的列都在索引中,那么可以利用索引来优化这些操作,减少临时表的使用。 总结一下,回答的结构应该是先介绍概念,再讲如何创建,然后给出例子,接着讨论注意事项,最后提到验证方法和适用场景。这样用户能逐步理解覆盖索引的应用方法和实际使用中的考虑因素。覆盖</think>索引(Covering Index)是 MySQL 中一种优化查询性能的高效手段。它的核心思想是:**查询所需的所有列都包含在索引中**,从而避免回表查询(即不需要访问实际的数据行)。以下是覆盖索引的使用方法和关键点: --- ### **1. 覆盖索引的原理** - 普通索引存储索引键值 + 主键值。查询时,若所需数据不在索引中,需通过主键回表查询数据行。 - **覆盖索引**直接包含查询所需的所有字段,查询时只需读取索引,无需回表,减少 I/O 操作,提升速度。 --- ### **2. 如何创建覆盖索引?** 通过 `CREATE INDEX` 创建复合索引,确保索引包含查询涉及的字段(包括 `WHERE`、`SELECT`、`JOIN`、`ORDER BY`、`GROUP BY` 中的列)。 #### **示例表结构:** ```sql CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, amount DECIMAL(10,2), status VARCHAR(20) ); ``` #### **场景需求:** 查询某个客户的所有订单日期和金额: ```sql SELECT order_date, amount FROM orders WHERE customer_id = 100; ``` #### **创建覆盖索引:** ```sql CREATE INDEX idx_customer_cover ON orders(customer_id, order_date, amount); ``` - **索引包含 `customer_id`(WHERE 条件)和 `order_date`、`amount`(SELECT 字段)**,查询时无需回表。 --- ### **3. 验证覆盖索引** 使用 `EXPLAIN` 查看执行计划,若 `Extra` 列显示 **`Using index`**,则表示使用了覆盖索引: ```sql EXPLAIN SELECT order_date, amount FROM orders WHERE customer_id = 100; ``` --- ### **4. 覆盖索引的优势** 1. **减少磁盘 I/O**:索引通常比数据行小,且可全部加载到内存。 2. **避免回表开销**:尤其对范围查询、排序、分组等场景优化明显。 3. **利用索引排序**:若 `ORDER BY` 或 `GROUP BY` 的字段在索引中,可直接使用索引排序,避免临时表。 --- ### **5. 适用场景** 1. **高频查询**:针对频繁执行的查询设计覆盖索引。 2. **查询字段较少**:若 SELECT 的列较多,覆盖索引可能过大,需权衡空间与性能。 3. **只读或低频更新表**:索引过多会影响写操作性能。 --- ### **6. 注意事项** - **索引列顺序**:将过滤条件(如 `WHERE`)的列放在索引左侧,查询列(如 `SELECT`)放在右侧。 - **避免冗余索引**:利用最左前缀原则,避免重复创建索引。 - **空间开销**:覆盖索引可能占用更多存储空间,需根据业务场景取舍。 --- ### **示例进阶** 假设需要查询某个客户最近一个月的订单金额,并按日期排序: ```sql SELECT order_date, amount FROM orders WHERE customer_id = 100 AND order_date >= '2023-01-01' ORDER BY order_date; ``` - **覆盖索引设计**:`(customer_id, order_date, amount)` - 索引直接覆盖 WHERE、SELECT、ORDER BY 的所有字段,无需回表且避免排序时的临时表。 --- ### **总结** 覆盖索引通过减少回表操作显著提升查询性能,但需要结合业务场景合理设计,避免过度索引。核心原则是:**让索引覆盖”查询所需的所有列**,同时平衡读写性能与存储成本。
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