相信朋友们在学习MySQL的时候，会听到很多设计的术语。今天就简单的介绍一下回表查询、索引覆盖、索引下推以及最左匹配。
回表查询
这先要从InnoDB的索引实现说起，InnoDB有两大类索引：
聚集索引(clustered index)
普通索引(secondary index)
InnoDB聚集索引和普通索引有什么差异？
InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此， InnoDB必须要有，且只有一个聚集索引：
（1）如果表定义了PK，则PK就是聚集索引；
（2）如果表没有定义PK，则第一个not NULL unique列是聚集索引；
（3）否则，InnoDB会创建一个隐藏的row-id作为聚集索引；
画外音：所以PK查询非常快，直接定位行记录。
InnoDB普通索引的叶子节点存储主键值。
画外音：注意，不是存储行记录头指针，MyISAM的索引叶子节点存储记录指针。
既然从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢？
通常情况下，需要扫码两遍索引树
。
如粉红色路径，需要扫码两遍索引树：
（1）先通过普通索引定位到主键值id=5；
（2）在通过聚集索引定位到行记录；
这就是所谓的回表查询，先定位主键值，再定位行记录，它的性能较扫一遍索引树更低。
索引覆盖
借用一下SQL-Server官网的说法。
不管是SQL-Server官网，还是MySQL官网，都表达了：只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
总的来说，没有进行回表查询的的操作就是
索引覆盖
。
如何实现索引覆盖？
常见的方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。
索引下推
对于user_table表，我们现在有（username,age）联合索引 如果现在有一个需求，查出名称中以“张”开头且年龄小于等于10的用户信息，语句C如下："select * from user_table where username like '张%' and age > 10". 语句C有两种执行可能：
1、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后回表查询出相应的全行数据，然后再筛选出满足年龄小于等于10的用户数据。过程如下图。
2、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后直接再筛选出年龄小于等于10的索引，之后再回表查询全行数据。过程如下图。
明显的，第二种方式需要回表查询的全行数据比较少，这就是mysql的索引下推
。mysql默认启用索引下推，我们也可以通过修改系统变量optimizer_switch的index_condition_pushdown标志来控制：
复制
注意点：
1、innodb引擎的表，索引下推只能用于二级索引。
就像之前提到的，innodb的主键索引树叶子结点上保存的是全行数据，所以这个时候索引下推并不会起到减少查询全行数据的效果。
2、索引下推一般可用于所求查询字段（select列）不是/不全是联合索引的字段，查询条件为多条件查询且查询条件子句（where/order by）字段全是联合索引。
假设表t有联合索引（a,b）,下面语句可以使用索引下推提高效率select * from t where a > 2 and b > 10;
最左匹配
最左匹配原则属于联合索引的知识，当我们使用!=、like、> 或者其他的情况，会导致联合索引不可用的情况。
