一、什么是回表查询？

通俗的讲就是，如果索引的列在 select 所需获得的列中（因为在 mysql 中索引是根据索引列的值进行排序的，所以索引节点中存在该列中的部分值）或者根据一次索引查询就能获得记录就不需要回表，如果 select 所需获得列中有大量的非索引列，索引就需要到表中找到相应的列的信息，这就叫回表。

InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：

（1）如果表定义了主键，则PK就是聚集索引；
（2）如果表没有定义主键，则第一个非空唯一索引（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；

先创建一张表，sql 语句如下：

create table xttblog(
    id int primary key, 
    k int not null, 
    name varchar(16),
    index (k)
)engine = InnoDB;

然后，我们再执行下面的 SQL 语句，插入几条测试数据。

INSERT INTO xttblog(id, k, name) VALUES(1, 2, 'xttblog'),
    (2, 1, '业余草'),
    (3, 3, '业余草公众号');

假设，现在我们要查询出 id 为 2 的数据。那么执行 select * from xttblog where ID = 2; 这条 SQL 语句就不需要回表。原因是根据主键的查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树。主键是唯一的，根据这个唯一的索引，MySQL 就能确定搜索的记录。

但当我们使用 k 这个索引来查询 k = 2 的记录时就要用到回表。select * from xttblog where k = 2; 原因是通过 k 这个普通索引查询方式，则需要先搜索 k 索引树，然后得到主键 ID 的值为 1，再到 ID 索引树搜索一次。这个过程虽然用了索引，但实际上底层进行了两次索引查询，这个过程就称为回表。

也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。

我这里表里的数据量比较少，如果数据量大的话，你能很明显的看出两次查询所用的时间，很明显使用主键查询效率更高。

更多如下图：

（1）先通过普通索引定位到主键值id=5；
（2）在通过聚集索引定位到行记录；

这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低

小总结

使用聚集索引（主键或第一个唯一索引）就不会回表，普通索引就会回表。

二、什么是索引覆盖？

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。

explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。

三、如何实现索引覆盖？

1、常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。
例子

create table user (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name)
)engine=innodb;

第一个sql：

select id,name from user where name='shenjian';

能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，通过name的索引树即可获取id和name，无需回表，符合索引覆盖，效率较高。

Extra：Using index。

第二个sql：

select id,name,sex from user where name='shenjian';

能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，没有储存sex，sex字段必须回表查询才能获取到，不符合索引覆盖，需要再次通过id值扫描聚集索引获取sex字段，效率会降低。

Extra：Using index condition。

如果把(name)单列索引升级为联合索引(name, sex)就不同了。

create table user1 (
id int primary key,
name varchar(20),
sex varchar(5),
index(name, sex)
)engine=innodb;

可以看到：

select id,name … where name=‘shenjian’;
select id,name,sex … where name=‘shenjian’;

单列索升级为联合索引(name, sex)后，索引叶子节点存储了主键id，name，sex，都能够命中索引覆盖，无需回表。

画外音，Extra：Using index。

四、哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL？

场景1：全表count查询优化

原表为：
user(PK id, name, sex)；

直接：
select count(name) from user;
不能利用索引覆盖。

添加索引：
alter table user add key(name);
就能够利用索引覆盖提效。

场景2：列查询回表优化

这个例子不再赘述，将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。

场景3：分页查询

将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。

五、什么是索引下推

索引下推（Index condition pushdown）简称ICP，是一种优化数据库查询的技术，它利用了数据库索引的特性，在一定条件下，在索引层面就过滤掉不需要的数据，从而减少查询时需要访问的数
据块，提高查询效率。

在普通的查询中，数据库需要先从表中读取所有的数据记录，然后再根据查询条件过滤不需要的记录，最后返回查询结果。而在索引下推中，数据库会在索引树的节点上进行条件过滤，只将满足条件的数据块返回，而不是读取整个数据记录。这样可以避免从磁盘读取不必要的数据，降低IO开销，提升查询速度。

索引下推的主要优点是减少了回表操作，即减少了访问磁盘的次数和需要传输的数据量，从而提高了查询效率和响应速度。具体来说，如果查询条件涉及到的字段都可以通过索引直接获取，而不需要回表操作，那么查询速度将大大提高。

需要注意的是，索引下推并不是适用于所有类型的查询，它涉及到查询中所使用的索引类型和查询条件的限制。通常，只有涉及到等值查询或范围查询的情况下，才能使用索引下推技术实现优化。同时，索引下推也会产生额外的开销，需要消耗更多的CPU资源，因此需要在实际应用中进行评估和优化。

MySQL的大概框架为：

索引下推的下推其实就是指将部分上层（服务层）负责的事情，交给了下层（引擎层）去处理。

假设有这样一个用户表：

创建一个联合索引(age, birthday)，并查询出年龄>20，且生日为03-01的用户：

select * from user where age>20 and birthday=“03-01”

为在没有索引下推的情况下，执行步骤如下：

• 存储引擎根据索引查找出age>20的用户id，分别是：4,5,7
• 存储引擎到表格中取出id in (4,5,7)的3条记录，返回给服务层
• 服务层过滤掉不符合birthday="03-01"条件的记录，最后返回查询结果为id=4的1行记录。

如果开启了索引下推优化，执行步骤如下：

• 存储引擎根据索引查找出age>20的用户id，并使用索引中的birthday字段过滤掉不符合birthday="03-01"条件的记录，最后得到id=4；
• 存储引擎到表格中取出id=4的1条记录，返回给服务层；
• 服务层过滤掉不符合birthday="03-01"条件的记录，最后返回查询结果为id=4的1行记录。
• 启用索引下推后，把where条件由MySQL服务层放到了存储引擎层去执行，带来的好处就是存储引擎根据id到表格中读取数据的次数变少了。在上面这个例子中，没有索引下推时需要多回表查询2次。并且回表查询很可能是离散IO，在某些情况下，对数据库性能会有较大提升。

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假设有这么个需求，查询表中“名字第一个字是张，性别男，年龄为10岁的所有记录”。那么，查询语句是这么写的

mysq> select * from tuser where name like '张 %' and age=10 and ismale=1;

根据前面说的“最左前缀原则”，该语句在搜索索引树的时候，只能匹配到名字第一个字是‘张’的记录（即记录ID3），接下来是怎么处理的呢？当然就是从ID3开始，逐个回表，到主键索引上找出相应的记录，再比对age和ismale这两个字段的值是否符合。

但是！MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数。
下面图1、图2分别展示这两种情况。

图 1 中，在 (name,age) 索引里面我特意去掉了 age 的值，这个过程 InnoDB 并不会去看 age 的值，只是按顺序把“name 第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此，需要回表 4 次。

图 2 跟图 1 的区别是，InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 10，对于不等于 10 的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对 ID4、ID5 这两条记录回表取数据判断，就只需要回表 2 次。

总结

如果没有索引下推优化（或称ICP优化），当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据where条件来过滤记录；在支持ICP优化后，MySQL会在取出索引的同时，判断是否可以进行where条件过滤再进行索引查询，也就是说提前执行where的部分过滤操作，在某些场景下，可以大大减少回表次数，从而提升整体性能。