上一篇介绍了InnoDB索引的数据结构模型，这一篇将继续介绍MySQL索引有关的概念。
在开始之前，先看一下这个问题：
在下面这个表T中，如果执行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,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;
insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
两颗树示意图
这条语句的执行流程：
- 在k树索引树上找到 k=3 的记录，取得ID = 300
- 再到ID索引树查到 ID=300 对应的R3
- 在 k 索引树取下一个值 k=5，取得 ID=500
- 再回到 ID 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，称为回表。可以看到，这个查询过程读了 k 索引树的 3 条记录（步骤1、3、5），回表了两次（步骤2、4）。
覆盖索引
如果执行的语句是 select ID from T where k between 3 and 5，这时只需要查ID的值，而ID的值已经在k索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，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。
最左前缀原则
B+树索引结构，可以利用索引的“最左前缀”，来定位记录。
为了直观说明这个概念，我们用（name，age）这个联合索引来分析。
联合索引数据示意图
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ID4，然后向后遍历得到所有需要的结果。
如果你要查的是所有人名字第一个字是“张”的人，你的SQL语句的条件是where name like ‘张%’。这时也能够用上索引，查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的最左N个字段，也可以是字符串索引的最左M个字符。
基于最左前缀原则，如何安排索引内的字段顺序是关键。
- 如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。比如有了（a,b）联合索引后，一般就不需要单独在a上建立索引了
- 其次考虑空间。比如 a,b 两个字段可以建立（a，b）、（b）和（a）、（b，a）两种，此时就要考虑a，b的字段长度，长的只建立一次，短的建立两次，节约空间。
索引下推
上一段中说到满足最左前缀原则的时候，可以使用索引定位记录。那么不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？
比如还是以（name，age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是10岁的所有男孩”。那么，SQL语句是这么写的：
mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;
根据最左前缀原则，这个语句在搜索索引树的时候，只能用“张”，找到第一个满足条件的记录ID3。然后，
- 在MySQL 5.6之前，只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再比对字段值。
age = 10这个条件会回表难道记录后再比较。 - 在MySQL 5.6引入的索引下推优化（index condition pushdown），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。
age = 10这个条件会先比较，满足条件再回表。
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