什么是MySQL覆盖索引？

我看到了描述覆盖率的索引：

覆盖指数
包含查询检索到的所有列的索引

这是否意味着覆盖指数是一个特定的指数

我认为覆盖指数是一种现象。

如果我遵循文档的描述，请参见以下sql语句：

在表（id，name）上创建索引idx\u name\u age
从id=1的表中选择id、名称
从id=1的表中选择id、名称、年龄

idx\u name\u age

是第一条语句中的覆盖索引，第二条语句不是

因此我认为：覆盖指数是一种现象，而不是一种指数

覆盖指数是一个具体的指数吗

是，它是专门为满足特定查询而设计的索引

对于此查询

select id, name, age from table where id = 1

覆盖索引是由创建的

（id、姓名、年龄）

上的多列索引

create index idx_name_age on table（id, name, age）

怎么会这样

id

是索引中的第一列，因为它用于

中，其中id=1

。首先是因为MySQL索引通常是Btree，可以按索引顺序随机访问。因此，

其中id=1

可以在索引中跳转以查找那些

id

值

name

和

age

也会出现在索引中，因为它们出现在

SELECT

子句中。因为它们在索引中，所以可以完全通过索引来满足查询。这很好，因为它减少了从磁盘或ssd的读取：MySQL在满足查询之前不必使用索引来查找主表中的行

仅

（id，name）

上的索引不是上述查询的覆盖索引；缺少

age

列

这个问题

select id, name from table where id = 1

也可以从（

id、姓名、年龄）

覆盖索引中得到满足。它还可以通过

（id，name）

上的索引来满足：这是第二个查询（但不是第一个）的覆盖索引

您的示例演示了术语表定义的定义。索引通过使用额外的磁盘/ssd空间存储数据来提高查询性能

Microsoft SQL Server用户可以声明如下索引：

create index idx_name_age on table (id) include (name, age)

在此索引中，

name

和

age

的值与索引中的

id

一起排列，但索引不按包含的列排序。因此，更新索引花费的时间更少

如果

id

是表的主键，那么无论是在MySQL的InnoDB还是SQL Server中，这一切都不适用。表本身是

id

上的索引；它有时被称为聚集索引。但现在我们讨论的细节太多了

如果使用得当，覆盖索引可以显著提高查询性能。要获得索引帮助，必须将其设计为与查询匹配。这是数据库优化艺术的很大一部分

覆盖指数是一个具体的指数吗

是，它是专门为满足特定查询而设计的索引

对于此查询

select id, name, age from table where id = 1

覆盖索引是由创建的

（id、姓名、年龄）

上的多列索引

create index idx_name_age on table（id, name, age）

怎么会这样

id

是索引中的第一列，因为它用于

中，其中id=1

。首先是因为MySQL索引通常是Btree，可以按索引顺序随机访问。因此，

其中id=1

可以在索引中跳转以查找那些

id

值

name

和

age

也会出现在索引中，因为它们出现在

SELECT

子句中。因为它们在索引中，所以可以完全通过索引来满足查询。这很好，因为它减少了从磁盘或ssd的读取：MySQL在满足查询之前不必使用索引来查找主表中的行

仅

（id，name）

上的索引不是上述查询的覆盖索引；缺少

age

列

这个问题

select id, name from table where id = 1

也可以从（

id、姓名、年龄）

覆盖索引中得到满足。它还可以通过

（id，name）

上的索引来满足：这是第二个查询（但不是第一个）的覆盖索引

您的示例演示了术语表定义的定义。索引通过使用额外的磁盘/ssd空间存储数据来提高查询性能

Microsoft SQL Server用户可以声明如下索引：

create index idx_name_age on table (id) include (name, age)

在此索引中，

name

和

age

的值与索引中的

id

一起排列，但索引不按包含的列排序。因此，更新索引花费的时间更少

如果

id

是表的主键，那么无论是在MySQL的InnoDB还是SQL Server中，这一切都不适用。表本身是

id

上的索引；它有时被称为聚集索引。但现在我们讨论的细节太多了

如果使用得当，覆盖索引可以显著提高查询性能。要获得索引帮助，必须将其设计为与查询匹配。这是数据库优化技术的一大部分。

假设“覆盖”是“相对于特定

选择的索引属性”

一些例子：

select id, name from table where id = 1

    INDEX(id, name)       -- covering; best index
    INDEX(id, name, age)  -- covering, but overkill
    INDEX(age, name, id)  -- covering, but inefficient (might not be used)

select id, name, age from table where id = 1

    INDEX(id, name, age) -- Having `id` first is optimal, but any order is "covering"

如前所述，如果这是InnoDB，并且表具有
主键（id）
，那么这些二级索引都不值得拥有

SELECT a FROM tbl GROUP BY b ORDER BY c

    No index is very useful since the GROUP BY and ORDER BY are not the same.
    INDEX(a,b,c)   -- in any order, is "covering"
    INDEX(b,c,a)   -- "covering", and perhaps optimal.
    INDEX(b,c,a,d) -- "covering", but 'bigger'

大的事情在小的方面。当从…

中选择计数（*）时，InnoDB（通常）会选择“最小”的索引进行计数

另一个“规则”是避免冗余索引

    INDEX(a,b)  -- Let's say you 'need' this one.
    INDEX(a)    -- Then this one is redundant and should be dropped.

假设“覆盖”是“相对于特定

SELECT

的索引属性”

一些例子：

select id, name from table where id = 1

    INDEX(id, name)       -- covering; best index
    INDEX(id, name, age)  -- covering, but overkill
    INDEX(age, name, id)  -- covering, but inefficient (might not be used)

select id, name, age from table where id = 1

    INDEX(id, name, age) -- Having `id` first is optimal, but any order is "covering"

如前所述，如果这是InnoDB，并且表具有

主键（id）

，那么这些二级索引都不值得拥有

SELECT a FROM tbl GROUP BY b ORDER BY c

    No index is very useful since the GROUP BY and ORDER BY are not the same.
    INDEX(a,b,c)   -- in any order, is "covering"
    INDEX(b,c,a)   -- "covering", and perhaps optimal.
    INDEX(b,c,a,d) -- "covering", but 'bigger'

大事化小。什么时候