ChatGPT3.5使用体验( 五 ) _索引

覆盖索引
索引确实能够提高查询的效率，但二级索引会有某些情况会存在二次查询也就是回表的问题，这种情况合理的使用覆盖索引，能够提高索引的效率，减少回表的查询。
覆盖索引将需要查询的值建立联合索引，这样索引中就能包含查询的值，这样查询如果只查询索引中的值和主键值就不用进行二次查询了，因为当前索引中的信息已经能够满足当前查询值的请求。
回表查询
回表查询可以理解为二级索引的查询，先定位主键然后，在定位行记录的过程，它的性能相较于一次就定位到数据的查询，效率更低。
一般建立的索引，不管是单列索引还是联合索引，一个索引就对应一课独立的 B+ 树，索引 B+ 树的节点仅仅包含了索引中几个常见的字段以及主键值。
如果根据索引查找到了需要的数据，如果查询的值仅仅是索引中的值和主键值，那么这时候是不需要进行二次查询的，也就是回表查询，因为当前索引中的信息已经能够满足当前查询值的请求，如果查询的字段是还有其他的字段，这种情况，索引中的值不能覆盖了，就需要二次查询了，通过主键值去聚簇索引中找到对应的行，然后返回。
所以说非聚簇索引一定会回表查询吗，答案是否定的，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果是，那么就不需要回表查询。
使用
参见文章MySQL学习----查看一条sql 的性能
索引优化索引下推
索引下推(index)，是.6开始支持的一种根据索引进行查询的优化方式。
索引下推，主要是用来通过减少回表的次数，提高查询的性能。
索引条件下推 (ICP) 是针对 MySQL 使用索引从表中检索行的情况的优化。如果没有 ICP，存储引擎会遍历索引以定位基表中的行，并将它们返回给 MySQL 服务器，MySQL 服务器会评估这些 WHERE 行的条件。启用 ICP 后，如果 WHERE仅使用索引中的列可以评估部分条件，则 MySQL 服务器会推送这部分条件 WHERE 条件下降到存储引擎。然后，存储引擎使用索引条目评估推送的索引条件，只有在满足条件时才会从表中读取行。ICP 可以减少存储引擎必须访问基表的次数和 MySQL 服务器必须访问存储引擎的次数。
简单点讲就是在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
举个栗子
假设有一个表包含了一个人的住址信息，然后在其上建立了一个索引：
INDEX ( age ,)
然后我们执行以下查询：
SELECT * FROM peopleWHERE age = 24AND name LIKE '%小%';
因为 name 使用了通配符开头的 like，就需要全表扫描了。所以上面的联合索引，只命中了索引 age 。
在没有索引下推之前：MySQL 就首先通过 age 索引定位查询的数据，然后命中一部分数据，之后 name 会在这些数据中进行全数据的扫描，首先通过 id 回表查询到对应的数据，然后在对比字段值。
有了索引下推：可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
没有添加索引下推
索引下推优化之后
这样可以看到经过索引下推的优化，原本需要进行 4 次的回表查询，优化之后只需要 2 次的回表查询了。
ICP 的一些使用限制：
1、当 SQL 需要全表访问时，ICP 的优化策略可用于range, ref, , 类型的访问数据方法；
2、支持和表；
3、ICP 只能用于二级索引，不能用于主索引；
4、并非全部 WHERE 条件都可以用 ICP 筛选，如果 WHERE 条件的字段不在索引列中，还是要读取整表的记录到端做 WHERE 过滤；