在下面这个表T中，如果我们执行select * from T where k between 3 and 5,需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
mysql> create table T ( id int primary key, k int not null default 0, name varchar(16) default "", index (k)) engine=InnoDB;
mysql>insert into T values(100,1,"aa"),(200,2,"bb"),(300,3,"cc"),(500,5,"ee"),(600,6,"ff"),(700,7,"gg");下图为InnoDB的索引组织结构
现在，我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程：
- 在k索引树上找到k=3的索引记录，取得ID=300；
- 再到主键索引树查到ID=300对应的记录R3；
- 在k索引树下到下一个值k=5,取得ID=500；
- 再回到主键索引树查到ID=500对应的R4；
- 在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束。
在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称之为回表。可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录，回表2次，在这个例子中，由于查询结果所需的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么，有没有可能通过索引优化，避免回表过程呢？
覆盖索引
如果执行语句是select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，这个查询里，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上实际读了3个记录，但对于MySQL的server层来说，它就找引擎拿了两条记录，因此MySQL认为扫描行数是2。
下面讨论一个问题：在一个市民信息表上，是否有必要将身份证号和名字建立联合索引？
CREATE TABLE `tuser` (
`id` int(11) NOT NULL,
`id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `id_card` (`id_card`),
KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB我们知道，身份证号是市民的唯一标示，也就是说，如果有根据身份证号查询市民的需求，我们只需要要身份证号上建立索引就够了，而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引，是不是浪费空间？
如果现在有一个高频需求，要根据身份证号查他的姓名，这个联全索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引，不再需要回表查整行记录，减少语句的执行时间。
当然，索引字段的维护总是有代价的。在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。
最左前缀原则
B+树这种索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。为了直观地说明这个概念，我们用(name,age)这个联合索引来分析，下图为（name,age）的索引示意图：
可以看到，索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时，可以快速定位到ID=4,然后向后遍历得到所有需要的结果。如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人，你的SQL语句的条件是“where name like "张%"”，这时你也能够用上这个索引，查找到第一个符合条件的记录是ID3,然后向后遍历，直到不满足条件为止。
可以看到，不只是索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引最左的N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符。
在建立联合索引时，如何安排索引字段的顺序
这里我们评估标准是：索引的复用能力。因为可以支持最左前缀，所以当已经有了（a,b）这个联合索引后，一般就不需要单独在a上建立索引了。因些，第一原则是，如果通过调整顺序可以少维护一个索引，那么这个顺序往往是需要优先考虑采用的。
索引下推
我们还是以市名表的联合索引（name,age）为例。如果现丰有一个需求：检萦出表中名字每个字是张，而且年龄是10的所有人，那么SQL应该这第写：
select * from tuser where name like "张%" and age=10你知道前缀索引的规则，所以这个语句在搜索树的时候，只能用"张"找到第一个满足条件的记录ID3。当然还是不错的，总比全表扫描好。然后就是判断其它条件是否满足。在MySQL5.6之前，只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化，可以在索引遍历过程中。对索引中包含的字段先做判断，直接过虑掉不满足条件的记录，减少回表次数。以下是这两个过程的执行流程图：
图3.无索引下推执行流程
图4.索引下推执行流程
其中每一个虚线箭头表示回表一次。
在图3中，在（name,age）索引里面特意去掉了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4跟图3的区别是，InnoDB在（name,age）索引内部判断了age是否等于10，对不等于10的记录，直接判断跳过，所以这里只需要回表2次。
