一、什么是回表查询？
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；
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。
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。
举个栗子，不妨设有表：
t(id PK, name KEY, sex, flag);
id是聚集索引，name是普通索引。
表中有四条记录：
1, shenjian, m, A 3, zhangsan, m, A 5, lisi, m, A 9, wangwu, f, B
该聚集索引和普通索引如图：
（1）id为PK，聚集索引，叶子节点存储行记录；
（2）name为KEY，普通索引，叶子节点存储PK值，即id；
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？
(重点)通常情况下，需要先遍历普通索引的B+树获得聚集索引主键id，然后遍历聚集索引的B+树获得行记录的对应的值。
select * from t where name='lisi';
如下图所示流程：
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；
(重点)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。
二、什么是索引覆盖(Covering index)？
explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。
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。
三、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。
仍是《迅猛定位低效SQL》中的例子：
create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name) )engine=innodb;
第一个SQL语句：
select id,name from user where name='shenjian';
能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，通过name的索引树即可获取id和name，无需回表，符合索引覆盖，效率较高。
Extra：Using index。
第二个SQL语句：
select id,name,sex from user where name='shenjian';
能够命中name索引，索引叶子节点存储了主键id，但sex字段必须回表查询才能获取到，不符合索引覆盖，需要再次通过id值扫描聚集索引获取sex字段，效率会降低。
Extra：Using index condition。
如果把(name)单列索引升级为联合索引(name, sex)就不同了。
create table user ( id int primary key, name varchar(20), sex varchar(5), index(name, sex) )engine=innodb;
可以看到：
select id,name ... where name='shenjian';
select id,name,sex ... where name='shenjian';
都能够命中索引覆盖，无需回表。
画外音，Extra：Using index。
四、哪些场景可以利用索引覆盖来优化SQL？
场景1：全表count查询优化
原表为：
user(PK id, name, sex)；
直接：
select count(name) from user;
不能利用索引覆盖。
添加索引：
alter table user add key(name);
就能够利用索引覆盖提效。
场景2：列查询回表优化
select id,name,sex ... where name='shenjian';
这个例子不再赘述，将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，即可避免回表。
场景3：分页查询
select id,name,sex ... order by name limit 500,100;
将单列索引(name)升级为联合索引(name, sex)，也可以避免回表。
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