覆盖索引 vs 普通索引：只改一行 SQL，性能竟然快了 10 倍！

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覆盖索引 vs 普通索引：只改一行 SQL，性能竟然快了 10 倍！

摘要

很多开发者在面对数据库性能瓶颈时，第一反应就是“加个索引”，但往往只是机械地添加普通索引，而忽略了更高效的优化方式，比如“覆盖索引”。本文将围绕覆盖索引与普通索引的核心差别、适用场景以及性能提升进行分析，并结合可运行的 SQL 示例进行对比，让你不仅知道怎么用，还知道为什么这么用。

引言

我们在做数据库查询优化时，经常听到一句话：“能用索引的地方都用索引。”但实际情况是，光有索引不一定就快，比如索引没选好、字段顺序不对，反而可能拖慢查询。尤其是覆盖索引这个东西，很多人听过但没真用过。那到底覆盖索引跟普通索引差在哪儿？为什么有人说它能极大提升查询性能？今天咱们就来好好聊聊。

什么是普通索引，什么是覆盖索引？

普通索引（Basic Index）

这是我们最常见的索引类型。你在某个字段上加了索引之后，查询会先通过索引定位数据，然后再回到原始表中取你需要的字段值。

这个“回原表取值”的过程，其实是要多走一步的，尤其在数据量大的时候，就会比较耗时。

举个例子：

-- 创建表
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  email VARCHAR(100),
  age INT,
  INDEX idx_name (name)
);

-- 查询语句
SELECT age FROM users WHERE name = 'Tom';

这里我们虽然在 name 上建了索引，但因为我们查询的是 age，而 age 不在索引里，所以数据库会先通过 name找到对应的主键，再去原表中查一遍 age —— 这一步就叫做 回表。

覆盖索引（Covering Index）

覆盖索引的意思是：你要查的所有字段都在索引里了，根本不用回表了。

继续上面的例子，我们改成这样：

-- 创建一个联合索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);

-- 查询语句
SELECT age FROM users WHERE name = 'Tom';

这时你会发现，name 和 age 都在索引 idx_name_age 里，MySQL 会直接在索引中完成整个查询，不用再回原表查数据，效率明显提升。

实战对比：覆盖索引 vs 普通索引

我们通过两个 SQL Demo 来感受一下区别。

建表和插入数据

DROP TABLE IF EXISTS users;
CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(100),
  email VARCHAR(100),
  age INT,
  INDEX idx_name (name),
  INDEX idx_name_age (name, age)
);

-- 插入10万条数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insert_users()
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  WHILE i <= 100000 DO
    INSERT INTO users(name, email, age)
    VALUES (CONCAT('User', i), CONCAT('user', i, '@test'), FLOOR(RAND() * 100));
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
END $$
DELIMITER ;

CALL insert_users();

普通索引的查询

-- 使用普通索引，只查 age
EXPLAIN SELECT age FROM users WHERE name = 'User8888';

结果会显示：Using where; Using index condition，说明会回表查数据。

覆盖索引的查询

-- 使用覆盖索引（name, age）
EXPLAIN SELECT age FROM users WHERE name = 'User8888';

结果变成了：Using index，表示 全程走索引，不回表，性能更优。

实际应用场景

• 报表查询： 如果你常常只需要查某个字段的统计，比如 SELECT age FROM users WHERE name = ?，可以考虑用覆盖索引加速。
• 分页查询： 比如 SELECT id FROM table WHERE xxx ORDER BY id LIMIT 100，如果只需要 id，那么走覆盖索引非常高效。
• 只读查询频繁场景： 像日志分析系统、搜索系统，查询量大但不常改，可以靠覆盖索引极大减少 IO 次数。

QA 环节

Q1：是不是所有查询都应该用覆盖索引？

不一定。覆盖索引会增加索引的体积，也可能造成写入性能下降。比如经常更新的字段加到联合索引里，会让更新变慢。所以一般用于读多写少的表。

Q2：创建覆盖索引是不是越多越好？

不是。要根据查询场景精确设计索引。盲目加索引会导致冗余，甚至让优化器做出错误选择，反而影响查询效率。

Q3：联合索引字段顺序重要吗？

很重要！MySQL 索引是有“最左前缀”原则的，比如你建了 (name, age) 索引，只能支持 WHERE name = ? 或 WHERE name = ? AND age = ?，如果你只查 age 是用不到这个索引的。

总结

覆盖索引跟普通索引的本质差别，就是一个能少走一步（不回表），一个要多走一步（回表）。这种差别在小数据量上看不明显，但在大数据场景下，是能让查询快几倍甚至几十倍的。

掌握好覆盖索引的使用时机，可以让你写的 SQL 更“轻”、更快，配合好查询优化，性能提升不是小数点级别的。

未来展望

后续我们会继续聊聊更深层的优化方式，比如：

• 如何结合索引使用排序分页（ORDER BY + LIMIT）？
• 如何用执行计划看出是否用了覆盖索引？
• 聚簇索引和非聚簇索引对性能的影响？
• NoSQL 的索引机制又是怎么搞的？

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