什么是MySql的“回表”？如何减少回表的次数
两类索引
主键索引，其实就是聚簇索引；主键索引之外，其他的都称之为非主键索引，非主键索引也被称为二级索引，或者叫做辅助索引。
对于主键索引和非主键索引，使用的数据结构都是B+Tree，唯一的区别在于叶子节点中存储的内容不同：
主键索引的叶子节点是一行完整的数据。
非主键索引的叶子节点存储的则是主键值。叶子节点不包含行记录的全部数据；非主键的叶子节点中，除了用来排序的 key 还包含一个bookmark；该书签存储了聚簇索引的key。
所以，当我们要查询的时候：
如果是通过主键索引来查询数据，例如 select * from user where id = 1，那么此时只需要搜索主键索引的B+Tree就可以找到数据。
如果是通过非主键索引来查询数据，例如 select * from user where username = “javaboy”，那么此时需要先搜索username这一列索引的 B+Tree，搜索完成后得到的值，然后再去搜索主键索引的B+Tree，才可以得到一行完整的数据。
对于第二种查询方式而言，一共搜索了两颗 B+Tree，第一次搜索 B+Tree 拿到主键值后再去搜索主键索引的 B+Tree，这个过程就是所谓的回表。
从上面的分析我们可以看出，通过非主键索引要扫描两个 B+Tree，而通过主键索引只需要查询一颗 B+Tree，所以如果条件允许，还是建议在查询中优先选择通过主键索引进行搜索。
索引覆盖
就是把单列的非主键索引修改为多字段的联合索引，在一棵索引树上。就找到了想要的数据，不需要去主键索引树上，再去检索一边，这个现象，称之为索引覆盖。
覆盖索引即从非主键索引中就能查到的记录，而不需要查询主键索引中的记录，避免了回表的产生了树的搜索次数，显著提升性能。
例如 select age from student where name = ‘张三’;
以 name 和 age 两个字段建立联合索引
在name，age联合索引上找到名称为“张三”的节点
此时节点索引（非主键索引）里包含信息age 直接返回即可。不需要回表
使用场景
全表 count 查询优化
select count(name) from user；
给user字段增加索引，就可以利用索引覆盖提效
列表查询优化
将单列索引（name）升级为联合索引（name，sex），即可避免回表
如何创建有效的索引
1. 如果需要很长的字符串，此时需要考虑前缀索引
前缀索引即选择所需字符串的一部分前缀座位索引，这时候，需要引入一个概念叫做索引选择性，索引选择性是指不重复的索引值与数据表的记录总值的对比，可以看出索引选择性越高则查询效率越高，当选择性为1时，效率是最高的，但是在这种场景下，很明显索引选择性为1的话我们会付出很高的代价，索引会很大，这时候我们需要选择字符串的一部分前缀作为索引，通常情况下一列的前缀座位索引选择性也是很高。
计算该列完整列的选择性，使得前缀选择性接近于完整列的选择性。
2. 使用多列索引
尽量不要为多列上创建单列索引，因为这样的情况下最多只能使用一行索引，这样的话，还不如去创建一个全覆盖索引，在多列上创建单列索引大部分情况下并不能提高MySql的查询性能，MySql5.0中引入了合并索引，在一定情况下可以表内多个单列索引来定位指定的结果，但是5.0以前的版本，如果 where 中的多个条件是基于单列的索引，那么MySql是无法使用这些索引的，这种情况下，还不如使用 union。
3. 选择何松的索引列顺序
经验是将选择性最高的列放到索引最前列，可以在查询的时候过滤出更少的结果。
4. 覆盖索引
所谓覆盖索引就是指索引中包含了查询中的所有字段，这种情况下就不再需要再进行回表查询了。
5. 使用索引扫描来做排序
索引列顺序和 Order By 顺序一致
所有列的方向一致
如果关联多表，那么只有当 Order By 子句引用的字段全部为第一张表时，才能使用索引做排序，限制依然是满足索引的最左前缀需求。
6. 压缩索引
MyISAM中使用了前缀压缩技术会减少索引的大小，可以在内存中存储更多的索引，这部分优化默认也是只针对字符串的，但是可以自定义对整数做压缩。
因为前缀压缩决定了每个关键字都必须以来前面的值，所以无法使用二分查找等，只能顺序扫描，所以如果查找的是逆序那么性能可能不佳。
7. 减少重复、冗余以及未使用的索引
8. 索引和锁
InnerDB支持行锁和表锁，默认使用行锁，而MyISAM使用的是表锁，所以使用索引可以让查询锁定更少的行，这样也会提升查询的性能，如果查询中锁定了1000行，但实际只是用了100行，那么在5.1之前都需要提交事务之后才能释放这些所，5.1之后可以在服务器端过滤掉行之后就释放锁
9. 减少索引和数据碎片
首先我们要了解一下为什么会产生碎片，比如 InnerDB删除数据时，这一段空间就会被留空，如果一段时间内大量删除数据，就会导致留空的空间比实际的空间还要大，这时候如果进行新的插入操作时，MySql会尝试使用这部分空间，但是依然无法彻底占用，这样会产生碎片
产生碎片带来的后果是，降低查询性能，因为这种情况会导致随机磁盘访问
可以通过 Optimize Table 或者重新导入数据表来整理数据。
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