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在innoDB中，有两大索引类，分别是
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执行上述语句，执行过程如下图
从图中，我们可以看出，扫了两个索引树
（1）先从普通索引name找到lisi
（2）再根据主键值9，再在聚集索引中找到行记录。
这就是回表查询，先在普通索引中找到主键值，再在聚集索引中找到行记录。
很显然，在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据的，就是索引覆盖。
如下语句
很显然，我们可以直接在name索引上直接找到id,name，不用再去回表。
而且我们通过explain的extra属性也能观察到
像我们开头的SQL语句
我们只需要在name索引中再加个sex，name(name,sex)，这样变成了联合索引，也是索引覆盖。
我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的，索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引)。
那么我们就来看下 基于主键索引和普通索引的查询有什么区别？
举个栗子：
可以看出我们有一个普通索引k，那么两颗B+树的示意图如下：
[图片上传失败...(image-9b05f7-1597911217600)]
（注：图来自极客时间专栏）
当我们查询** select * from T where k=5 其实会先到k那个索引树上查询k = 5，然后找到对应的id为500，最后回表到主键索引的索引树找返回所需数据。
如果我们查询 select id from T where k=5 **则不需要回表就直接返回。
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。
概念如上，这里我们还是用例子来说明：
/pre
[图片上传失败...(image-20977-1597911217600)]
（注：图来自极客时间专栏）
现在，我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程： select * from T where k between 3 and 5
在这个过程中， 回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。 可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。
在这个例子中，由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么，有没有可能经过索引优化，避免回表过程呢？
如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引k已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为覆盖索引。
由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
需要注意的是，在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录，R3~R5（对应的索引k上的记录项），但是对于MySQL的Server层来说，它就是找引擎拿到了两条记录，因此MySQL认为扫描行数是2。
上面介绍了那么多 其实是在为延迟关联做铺垫，这里直接续上我们本次慢查询的sql：
我们都知道在做分页时会用到Limit关键字去筛选所需数据，limit接受1个或者2个参数，接受两个参数时第一个参数表示偏移量，即从哪一行开始取数据，第二个参数表示要取的行数。 如果只有一个参数，相当于偏移量为0。
当偏移量很大时，如limit 100000,10 取第100001-100010条记录，mysql会取出100010条记录然后将前100000条记录丢弃，这无疑是一种巨大的性能浪费。
当有这种写法时，我们可以采用延迟关联来进行优化，重点关注： SELECT id FROM qa_question WHERE expert_id = 69 AND STATUS = 30 ORDER BY over_time DESC LIMIT 0, 10 ， 这里其实利用了索引覆盖，where条件后的expert_id 是有添加索引的，这里查询id 可以避免回表，大大提升效率。
工作中会遇到各种各样的问题，对于一个研发来说最重要的是能够从这些问题中学到什么。好久没有写博客了，究其原因还是自己变得懒惰了。 (￣ェ￣;)
最后以《高性能Mysql》中的一段话结束：
尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？ 覆盖索引是指 查询使用了索引，并 且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。
现在有一张用户表tb_user;
索引情况：
接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。
Using where; Using Index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需 要回表查询数据
Using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
因为，在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta，该索引关联了三个字段 profession、age、status，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主 键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引 直接返回数据了。 如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，这个过程就是回表。 而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表 查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。
为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组SQL的执行过 程。
id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。
B. 执行SQL : select * from tb_user where id = 2;
根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
C. 执行SQL：selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索 引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。
D. 执行SQL：selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';
由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相 对较差一点。
引入一个面试问题:
看完以下以后再回顾，会发现迎刃而解
Mysql 可以为每一张表设置 存储引擎 这里我们只说 InnoDB 存储引擎.
由于实际情况，数据页只能按照一棵 B+树 进行排序， 因此每张表只能拥有一个 聚集索引（即 主键）。
栗子：
每个叶子节点的索引行中包含了一个书签（bookmark）. 该书签是用来告诉 InnoDB存储引擎哪里可以找到该索引对应的数据行或者说 行数据！ 由于InnoDB存储引擎表， 是按照主键来构建的， 所以 ，该书签内其实包含或者说指向了 数据行所对应的聚集索引键
也就是说 辅助索引的 叶结点保存了 指向对应数据的 聚集索引， 可以通过该聚集索引 找到对应的数据行
辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引中的组织，因为每张表上可以有多个辅助索引。
当通过辅助索引来寻找数据时，InnoDB 存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引(聚集索引)的主键，然后再通过聚集索引找到一个完整的数据行。
例如：
聚集索引辅助索引关系:
： 又叫做组合索引 ， 辅助索引的一种 ， 和普通创建索引的方式一样，不同的是 可以同时添加多列来作为索引项;
从本质上来说，联合索引也是一课B+树
个人理解： 所谓最左原则， 是因为 存储引擎构建组合索引时 是根据最左边的那一列索引项进行排序的 ，所以使用组合索引，必须满足 条件中必须存在 最左边那一列的索引项，这样 才可以找到对应的索引，继而 去寻找对应的数据
： 又叫做 索引覆盖，InnoDB中支持覆盖索引，即 从辅助索引中就可以得到查询的记录，而不需要查询聚集索引中的记录。
比如 这里没有根据最左原则使用组合索引，但是 优化器依然进行选择
共勉，欢迎指导谢谢~
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式，但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据，这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据，那么还有什么必要再回到表中查询呢？ 如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。
覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能：
在所有这些场景中，在索引中满足查询的成本一般比查询行要小得多。
不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B+Tree索引所覆盖索引。另外，不同的存储引擎实现覆盖索引的方式也不同，而且不是所有的引擎都支持覆盖索引。
当发起一个呗索引覆盖的查询是，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。
如： explain select col1 from layout_test where col2=99
索引覆盖查询还有很多陷阱可能会导致无法实现优化。MySQL查询优化器会在执行查询前判断是否有一个索引能进行覆盖。假设索引覆盖了wehre条件中的字段，但不是整个查询涉及的字段。mysql5.5和更早的版本也总是会回表获取数据行，尽管并不需要这一行且最终会被过滤掉。
如： EXPLAIN select * from people where last_name='Allen' and first_name like '%Kim%'
这里索引无法覆盖该查询，有两个原因：
这条语句只检索1行，而之前的 like '%Kim%'要检索3行。
也有办法解决上面所说的两个问题，需要重写查询并巧妙设计索引。
这种方式叫做延迟关联，因为延迟了对列的访问。在查询第一个阶段MySQL可以使用覆盖索引，因为索引包含了主键id的值，不需要做二次查找。
在FROM子句的子查询中找到匹配的id，然后根据这些id值在外层查询匹配获取需要的所有列值。虽然无法使用索引覆盖整个查询，但总算比完全无法利用索引覆盖的好吧。
数据量大了怎么办？
这样优化的效果取决于WHERE条件匹配返回的行数。假设这个people表有100万行，我们看一下上面两个查询在三个不同的数据集上的表现，每个数据集都包含100万行。
实例1中 ，查询返回了一个很大的结果集，因此看不到优化的效果。大部分时间都花在读取和发送数据上了。
实例2中 ，经过索引过滤，尤其是第二个条件过滤后只返回了很少的结果集，优化的效果非常明显：在这个数据及上性能提高了很多，优化后的查询效率主要得益于只需读取40行完整数据行，而不是原查询中需要的30000行。
实例3中 ，子查询效率反而下降。因为索引过滤时符合第一个条件的结果集已经很小了，所以子查询带来的成本反而比从表中直接提取完整行更高。
在大多数存储引擎中，覆盖索引只能覆盖那些只访问索引中部分列的查询。不过，可以更进一步优化InnoDB。回想一下，InnoDB的二级索引的叶子节点都包含了主键的值，这意味着InnoDB的二级索引可以有效地利用这些额外的主键列来覆盖查询。
例如，people表中last_name字段有一个二级索引，虽然该索引的列不包括主键id，但也能够用于对id做覆盖查询：
select id,last_name from people where last_name='hua'
