覆盖索引是 MySQL 优化 sql 性能的一种非常重要而且常用的手段，通过覆盖索引，我们可以直接查询到需要的结果，而不用回表，从而大大减少树的搜索次数，非常明显的提升查询性能。

1，数据如何存储与查找

我们知道，MySQL 的数据都是存储在 B+树上的，每一个索引都代表一个 B+树。

对于主键索引，叶子节点存储的是一行记录的所有字段值（逻辑上），而非主键索引的叶子节点存储的是主键值，非叶子节点存储的是索引以及指向数据的指针。

那我们查询数据的时候，MySQL 是如何执行的呢？

以主键索引为例，就是在主键索引树上，从根节点出发，一直向下查找，直到找到符合条件的记录。

如果我们要查下图中的 User2 节点，那么查找路径就是 UserA->UserC->UserF->User2。

2，回表

只按照主键查询是一种理想中的状态，随着业务逐渐复杂，表中的字段会越来越多，我们也会建立更多的非主键索引以应对业务带来的挑战。

但是非主键索引会带来一个问题：回表。

以下面这条 sql 为例：

select * from t where m in (3,4);

我们在表 t 的 m 字段上设置一个索引，那么这条 sql 的执行流程就是：

1，在索引树 m 上，找到记录 3，获取到主键 id，比如 id=100；

2，拿着 100 这个 id 去主键索引树上，获取到这一行的数据；

3，在索引树 m 上，找到记录 4，获取到主键 id，比如 id=101；

4，拿着 101 这个 id 去主键索引树上，获取到这一行的数据；

5，在索引树上查找下一个记录 5（不一定是 5，这里的 5 只是代表记录 4 后面的一条记录），记录 5 不符合查询条件，结束查询。

在上面的流程中，步骤 2，4 代表了回主键索引树搜索，这个动作就叫做回表。

而 MySQL 之所以做回表这个动作，是因为我们要查的数据 select *，只有在主键索引树上才有，所以不得不回表查询。

3，覆盖索引

如果我们把上面的 sql 改成下面这样：

select id from t where m in (3,4);

这个时候只需要查询 id 就行，而 id 这个值已经在 m 索引树上了，这时就不用再回表了，可以直接提供查询结果。

可以说，索引 m 覆盖了我们的查询请求，这种情况我们就称为覆盖索引。

这也是为什么我们在很多 MySQL 规范中可以看到，要求我们查询数据时尽量避免"select *"，就是因为"select *"会导致覆盖索引失效，从而引起强制回表，sql 性能可能大幅下降。

4，最后

在我们查询 sql 时，我们不仅要考虑 where 条件是否匹配了索引，还要尽量考虑查询的字段是否可以通过索引直接获取，覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著的提升 sql 查询性能。



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