如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”

覆盖索引的好处

覆盖索引是非常有用的工具，能够极大的提高性能。如果查询只需要查询索引，而无需回表，那将会带来很多好处：

索引条目通常远小于数据行大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大地减少数据访问量。这对缓存的负载非常重要，因为这种情况下响应时间大部分花费在数据拷贝上。覆盖索引对于I/O密集型的应用也有帮助，因为索引比数据更小，更容易全部放入内存中
因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于I/O密集型的范围查询会比随即从磁盘读取每一行数据的I/O要少得多。
一些存储引擎如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此访问数据需要一次系统调用。这可能会导致严重的性能问题
由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别游泳。InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询

不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引等都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B-Tree索引做覆盖索引。

具体分析

当发起一个被索引覆盖的查询（也叫做索引覆盖查询）时，在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。

例如，表inventory有一个多列索引（store_id，film_id）。如果只访问这两列，就可以使用这个索引做覆盖索引： EXPLAIN SELECT store_id,film_id FROM inventory;

可以看到Extra的值是“User index”

但是如果是下面这种查询语句，那么就不会使用覆盖索引了: EXPLAIN SELECT * FROM inventory WHERE actor='sean carrey' AND title like '%apollo'

其Extra的值是“Using where”。

这里索引无法覆盖该查询，有两个原因：

没有任何索引能过覆盖这个查询。因为查询从表中选择了所有的列，而没有任何索引覆盖了所有的列。不过，可以这样做：WHERE条件中的列是有索引可以覆盖的，因此MySQL可以使用该索引找到对应的actor并检查title是否匹配，过滤之后再读取需要的数据行。
MySQL不能在索引中执行LIKe操作。MYSQL只允许在索引中做简单比较（等于、不等于以及大于）。MySQL能在索引中做最左前缀匹配的like比较（也就是%号在右边，比如 like ‘jhon%’），因为该操作可以转换为简单的比较操作。

解决上面的问题，就需要重写查询以及重新设计索引。先将索引扩展至覆盖三个数据列（artist,title,prod_id）：

把这种方式叫做延迟关联(defeered join),因为延迟了队列的访问(意思就是说先不取出所有列的值)。在查询的第一阶段MySQL可以使用覆盖索引，在FROM子句的自查询中找到匹配的prod_id，然后根据这些prod_id值在外层查询匹配获取需要的所有列值。

因为InnoDB的二级索引的叶子节点包含了主键的值，这意味着InnoDB的二级索引可以有效地利用这些“额外”的主键列来覆盖查询。

例如，actor使用InnoDB存储引擎，并在last_name字段有二级索引，虽然该索引的列不包括主键actor_id，但也能够用于对actor_id做覆盖查询