回表查询
InnoDB索引分为两大类，一类是聚集索引(Clustered Index)，一类是非聚集索引(Secondary Index)
聚集索引（聚簇索引）：叶子节点中存的是整行数据，找到索引也就找到了数据，索引即数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同，一个表只能包含一个聚集索引。因为索引（目录）只能按照一种方法进行排序。
非聚集索引（普通索引、非聚簇索引、二级索引）：非聚集索引的btree叶子节点中存储的是当行数据的PK（主键）。例如MYISAM通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时(通过索引访问数据)，在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因。
为什么非主键索引结构叶子结点存储的是主键值？
减少了出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作（当数据需要更新的时候，二级索引不需要修改，只需要修改聚簇索引，一个表只能有一个聚簇索引，其他的都是二级索引，这样只需要修改聚簇索引就可以了，不需要重新构建二级索引）
在使用非聚集索引时，为了取到具体数据，则需要通过PK回到聚集索引里去查询数据。着就叫回表查询。扫描了2次索引树。所以效率相对较低。
索引覆盖
索引覆盖就是解决回表查询的一种方案。见名知意，就是查询的所有列均被所使用的索引列覆盖(可以是单列索引也可以是联合索引)。
因为索引中已经包含了要查询的字段的值，因此查询的时候直接返回索引中的字段值就可以了，不需要再到表中查询，避免了对主键索引的二次查询，也就提高了查询的效率。
因为覆盖索引必须要存储索引的列值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列值，从而只有使用B-Tree索引的数据可以做覆盖索引。
进行索引覆盖查询时，在explain（执行计划）的Extra列可以看到【Using Index】的信息。
索引覆盖的优点
- 索引条目通常远小于数据行的大小，因为覆盖索引只需要读取索引，极大地减少了数据的访问量。
- 索引是按照列值顺序存储的，对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO小很多。
- 一些存储引擎比如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖操作系统来缓存，因此要访问数据的话需要一次系统调用，使用覆盖索引则避免了这一点。
- 由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB引擎下的数据库表特别有用。因为InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，如果二级索引能够覆盖查询，就避免了对主键索引的二次查询。
哪些场景适合使用索引覆盖来优化SQL
- 当不需要查询整行记录时；
- 全表count查询优化；
- Limit分页查询；
哪些情况下不要建索引
- 表记录太少
- 经常增删改的表或者字段（如用户余额）
- Where条件里用不到的字段不创建索引
- 过滤性不好的不适合建索引（如性别）
