最近在看关于Mysql 的相关知识，也和现在面试的小伙伴们做了一些采访，问到了一些相关的面试题，说实话，现在面试问的是越来越复杂了，很多时候也不从基础问了，直接项目走起，然后深挖项目中的一些问题，接着就是数据库中的相关问题，今天了不起来和大家一起聊一下关于 Mysql 几个经常问，但是却让人很蒙圈的面试题。
在面试的时候，面试官很多会提问道优化SQL，至于怎么优化，了不起就不用再继续赘述这个问题，我们往下延伸，你了解索引覆盖么？
索引覆盖（Covering Index）或称为覆盖索引，是数据库中的一种优化手段。
当我们执行一个SQL查询时，如果只需要查询某几个字段的值，并且这几个字段的数据都已经被包含在某一个索引中（而不是全表扫描），那么数据库引擎就会直接通过这个索引来取得数据，而无需再回表查询，从而大大减少了I/O操作，提高了查询效率。
索引覆盖的优点就比如有：
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减少I/O次数：
因为通过覆盖索引可以直接获取数据，所以不需要再回表查询，从而减少了I/O次数。
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提高查询速度：
由于减少了I/O操作，查询速度自然也得到了提高。
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索引的选择性：
选择性是指不重复的索引值与数据表的总记录数的比值。选择性越高，通过索引筛选出的数据就越少，从而提高了查询效率。
这个我们就牵扯到回表查询了？面试官一般就会套路的继续往下问，那你知道回表操作么？
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那么什么是 SQL 回表呢？
SQL回表，在MySQL数据库特别是InnoDB存储引擎中，是一个重要的概念。
SQL回表是指在使用非聚簇索引（也称为辅助索引或二级索引）进行查询时，由于非聚簇索引中只存储了索引字段的值和对应的主键（聚簇索引）键值，因此，如果需要获取非索引列的数据，则需要根据主键（聚簇索引）中的键值去查找实际的数据行。这个过程被称为“回表”。
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非聚簇索引结构：
非聚簇索引的叶子节点存储的是（索引列的值，主键的值）。
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查询过程：
当使用非聚簇索引进行查询时，首先通过非聚簇索引找到满足条件的主键键值。然后，根据这些主键键值，再回到聚簇索引（主键索引）中查找完整的数据行。
假设有一个用户表users，包含id（主键）、name和age三个字段，其中在name字段上建立了非聚簇索引。
执行查询
SELECT * FROM users WHERE name='Tom'
时，会发生回表。因为首先会通过name上的非聚簇索引找到满足条件的id，然后再根据这些id回到聚簇索引中查找完整的用户数据。
而查询
SELECT id, name FROM users WHERE name='Tom'
则不会回表，因为所需的数据都在非聚簇索引中可以找到。
而回表操作会增加I/O次数，从而可能影响查询性能。特别是在大表和复杂查询场景下，回表操作可能成为性能瓶颈。
为了减少回表操作，可以考虑将需要查询的字段加入到索引中，形成复合索引（也称为联合索引或覆盖索引）。这样，查询时就可以直接从索引中获取到需要的数据，而无需回表。
所以，建立索引的时候，我们要非常注意，并不是说索引不好，而是说要会加才可以。
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有的时候，我们建立索引大部分都不会只是单独的一个字段，所以就有了复合索引。
索引的最左匹配原则（
Leftmost Prefix Rule
） 主要是在使用复合索引（也称为多列索引或多字段索引）时的一个关键概念。这个原则指出，当使用复合索引进行查询时，查询条件应该尽可能地从索引的最左边开始匹配，这样索引才能被有效地使用。
当你基于复合索引进行查询时，查询条件必须包含索引的最左边的一列或多列，以便索引能够被有效地使用。例如，如果你有一个基于(
last_name
,
first_name
)的复合索引，以下查询可以有效地使用这个索引：
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查询基于last_name：
SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';
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查询基于last_name和first_name：
SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith' AND first_name = 'John';
但是，以下查询则不能有效地使用这个索引（因为它没有包含索引的最左边的列last_name）：
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查询仅基于first_name：
SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'John';
