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通常情况下,我们创建索引的时候只关注where条件,不过这只是索引优化的一个方向.优秀的索引设计应该纵观整个查询,而不仅仅是where条件部分,还应该关注查询所包含的列.索引确实是一种高效的查找数据方式,但是mysql也可以从索引中直接获取数据,这样就不在需要读数据行了. 覆盖索引（covering index） 指一个查询语句的执行只需要从辅助索引中就可以得到查询记录,而不需要回表,去查询聚集索引中的记录.可以称之为实现了索引覆盖. 在mysql数据库中,如何看出一个sql是否实现了索引覆盖呢?
从执行计划看,Extra的信息为using index ,即用到了索引覆盖.
innodb存储引擎底层实现包括B+树索引和哈希索引,innodb存储引擎默认的索引模型/结构是B+树,所以大部分时候我们使用的都是B+树索引,因为它良好的性能和特性更适合于构建高并发系统.根据索引的存储方式来划分,索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引.聚簇索引的特点是叶子节点包含了完整的记录行,而非聚簇索引的叶子节点只有索引字段和主键ID.非聚簇索引中因为不含有完整的数据信息,查找完整的数据记录需要回表,所以一次查询操作实际上要做两次索引查询.而如果所有的索引查询都要经过两次才能查到,那么肯定会引起效率下降,毕竟能少查一次就少查一次.
覆盖索引就实现了从非聚簇索引中直接获取数据,所以效率会提升.
请看下面的sql
那么如何优化?优化措施很简单,就是对查询列建立索引.如下,
alter table instance_space_history add index idx_org1(org1); 看添加索引后的执行计划
Possible_keys为null,说明没有where条件时优化器无法通过索引检索数据；
但是看extra的信息 Using index,即从索引中获取数据,减少了读取的数据块的数量 .
最容易想到的优化方式,就是给where条件的字段加索引,添加索引语句如下： alter table t_material_image add index idx_material_type (material_type);
再来看执行计划
通过执行计划和测试结果看,的确是有效果的,但是走索引后的查询效率依然不能满足我们期望. 然后试着给material_type,material_id添加联合索引. alter table t_material_image add index idx_material_id_type (material_type,material_id);
思考：
当where条件字段区分度低（过滤性差）,且where条件与查询字段总数较少的情况下,使用索引覆盖优化,是个不错的选择.
我们来看执行计划,主要差别体现在extra,第一个sql用到Using index condition,而第二个sql用到Using index,因为pin和completion_time有联合索引,而且查询结果只选择了主键id,所以第二个sql覆盖了所有的where条件字段和查询结果选择字段,故实现了索引覆盖. 思考：
当查询字段只有主键时,更容易实现索引覆盖,因为索引只要覆盖where条件,就可以实现索引覆盖.
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