引言

在数据库领域，聚簇索引和非聚簇索引是至关重要的概念，它们在数据组织与存储方式上截然不同，深刻影响着查询性能。

聚簇索引：数据与索引的紧密结合

聚簇索引的核心特点是数据与索引存储在一处。其非叶子节点存放索引字段值，叶子节点则承载对应记录的整行数据。在InnoDB存储引擎里，聚簇索引依表的主键构建，表数据会依照主键顺序存储于磁盘，保证了行的物理存储顺序与主键逻辑顺序一致，这使得聚簇索引在查找时速度优势显著。

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例如，若有一张员工表，以员工ID为主键构建聚簇索引，那么在查询时，一旦定位到索引节点，即可直接获取该行员工的全部信息，无需额外操作。

非聚簇索引：索引与数据的分离存储

与聚簇索引相反，非聚簇索引将索引和数据分开存放。它的叶子节点包含索引字段值以及指向数据页数据行的逻辑指针。在InnoDB中，非聚簇索引通常基于非主键字段创建，也被称作二级索引。

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如在上述员工表中，若针对员工年龄创建非聚簇索引，其叶子节点会存储年龄值及对应的员工ID指针。这意味着通过非聚簇索引查询时，先找到索引值对应的主键ID，再凭借主键ID去查找所需数据，此过程即为回表操作。

回表操作：非聚簇索引查询的额外步骤

在InnoDB中，由于非聚簇索引叶子节点仅存储主键值，当执行查询时，如依据员工年龄查找员工其他信息，首先要通过非聚簇索引获取主键ID，接着利用该主键ID再次查询数据表以获取完整数据，这增加了查询的I/O开销。相比之下，使用聚簇索引（主键索引）查询则无需回表，效率更高。为减少回表次数，可借助覆盖索引和索引下推技术优化。

覆盖索引：减少数据读取的高效策略

覆盖索引是指查询语句所需数据能直接从索引获取，无需访问数据表。例如，表中有联合索引idx_key1_key2 (key1,key2)，当执行SELECT key2 FROM covering_index_sample WHERE key1 = 'keytest';时，可直接利用索引返回结果，避免回表。

但需注意，若不符合最左前缀匹配原则，如SELECT key1 FROM covering_index_sample WHERE key2 = 'keytest';，虽看似覆盖索引，但会扫描索引树，无法有效利用索引。并且，若查询信息不在联合索引内，如SELECT key2, key3 FROM covering_index_sample WHERE key1 = 'keytest';也无法使用覆盖索引。

索引下推：优化查询性能的有力手段

索引下推是MySQL 5.6引入的默认开启优化技术（可关闭）。以people表的(zipcode，lastname，firstname)索引为例，对于查询SELECT * FROM people WHERE zipcode='123' AND lastname LIKE '%yian%' AND address LIKE '%Main Street%';，若未启用索引下推，MySQL先依zipcode='123' 从存储引擎获取数据返回服务端，再在服务端判断其他条件；启用后，会先筛选符合zipcode='123'且满足lastname LIKE '%yian%'的索引，符合条件才定位数据，有效减少回表次数。

不仅限于LIKE条件，联合索引中非前导列因类型不匹配等原因索引失效需扫表回表时，如select d from t2 where a = "ni" and b = 1; （b 字段索引失效），也可利用索引下推优化。

在执行计划中，使用索引下推时extra字段会显示"Using index condition" 。