LightDB中的所有索引是二级索引,这意味着每个索引都是与表的主数据区（在LightDB术语称为表的堆中）分开存储。这意味着在普通索引扫描中，每行检索都需要从索引和堆中取数据。 此外，虽然匹配给定的可索引WHERE条件的索引条目通常在一起靠近存储，但它们引用的表行可能在堆中的任何地方。 因此索引扫描的堆访问部分涉及到对堆的大量随机访问，这可能很慢，特别是在传统旋转媒介上。如 Section 12.5 中所述，位图扫描尝试通过按排序的顺序进行堆访问来减少成本，但这远远不够）。

为了解决这种性能问题，LightDB支持只用索引的扫描，这类扫描可以仅用一个索引来回答查询而不产生任何堆访问。其基本思想是直接从每一个索引项中直接返回值，而不是去参考相关的堆项。在使用这种方法时有两个根本的限制：

如果符合这两个根本要求，那么该查询所要求的所有数据值都可以从索引得到，因此才可能使用只用索引的扫描。但是对LightDB中的任何表扫描还有一个额外的要求：必须验证每一个检索到的行对该查询的 MVCC 快照是“可见的”，如Chapter 14中讨论的那样。可见性信息并不存储在索引项中，只存储在堆项中。因此，乍一看似乎每一次行检索无论如何都会要求一次堆访问。如果表行最近被修改过，确实是这样。但是，对于很少更改的数据有一种方法可以解决这个问题。LightDB为表堆中的每一个页面跟踪是否其中所有的行的年龄都足够大，以至于对所有当前以及未来的事务都可见。这个信息存储在该表的可见性映射的一个位中。在找到一个候选索引项后，只用索引的扫描会检查对应堆页面的可见性映射位。如果该位被设置，那么这一行就是可见的并且该数据库可以直接被返回。如果该位没有被设置，那么就必须访问堆项以确定这一行是否可见，这种情况下相对于标准索引扫描就没有性能优势。即便是在成功的情况下，这种方法也是把对堆的访问换成了对可见性映射的访问。不过由于可见性映射比它所描述的堆要小四个数量级，所以访问可见性映射所需的物理 I/O 要少很多。在大部分情况下，可见性映射总是会被保留在内存中的缓冲中。

总之，虽然当两个根本要求满足时可以使用只用索引的扫描，但是只有该表的堆页面中有很大一部分的“所有都可见”映射位被设置时这种索引才有优势。不过，有很大一部分行不被更改的表是很常见的，这也让这一类扫描在实际中非常有用。

为了有效利用仅索引扫描功能，您可以选择创建一个覆盖索引，它是一个特别设计的索引，包含经常运行的特殊类型查询所需要的列。由于查询通常需要检索的列不仅仅是他们搜索的列，LightDB允许您创建索引,这个索引中有些列只是“负荷”而不是搜索键的一部分。这可以通过添加INCLUDE来完成子句来列出了额外的列。 例如，如果您通常可以运行这样的查询：

SELECT y FROM tab WHERE x = 'key';

加快此类查询的传统方法是仅在x上的索引。但是，一个索引定义为

CREATE INDEX tab_x_y ON tab(x) INCLUDE (y);

可以将这些查询作为仅索引扫描处理，因为y可以从索引中获取而不需要访问堆。

因为列y不是搜索键的一部分，它不必是索引可以处理的数据类型；它只存储在索引中，不由索引机解释。另外，如果索引是唯一的索引，则

CREATE UNIQUE INDEX tab_x_y ON tab(x) INCLUDE (y);

唯一性条件仅适用于x 列，而不是x和y的组合。（如果使用和在索引中设置的类似语法，一个INCLUDE子句可以写在UNIQUE和PRIMARY KEY约束中。）

保守地将非键负载列添加到索引是明智的，尤其是宽列。 如果索引元组超过索引类型允许的最大大小，数据插入将失败。在任何情况下，非键列都将复制索引表中的数据并放大了索引的大小，从而有可能减慢搜索速度。请记住，除非一个表足够慢以至于仅索引扫描可能不必访问堆，否则没有什么理由在一个索引中包含负载列。无论如何，如果必须访问堆元组，从堆里获取列的值并不会带来更高的开销。其他限制是表达式不被作为包含的来支持。只有B树索引当前支持包含的列。

在 LightDB有INCLUDE特性之前，人们有时会通过写负载列作为普通索引列来制作覆盖索引。它这样写：

      CREATE INDEX tab_x_y ON tab(x, y);
   

即使他们无意将y用作WHER子句的一部分，只要额外的列是尾列就可以很好的工作。 让它们成为前导字段是不明智的，原因在Section 12.3中有说明。但是，此方法不支持您希望索引在键列上实施唯一性。

Suffix truncation总是从B-Tree的上层移除非键列。作为有效负载列，它们从不用于指导索引扫描。 当键列的其余前缀恰好足以描述最低B-Tree级别上的元组时，截断过程还会删除一个或多个尾随的键列。 实际中，不使用INCLUDE子句覆盖索引通常会避免存储在上层有效负载的列。 然而，显式地将有效负载列定义为非键列reliably使上层元组保持较小。

原则上，只用索引的扫描可以被用于表达式索引。例如，给定一个f(x)上的索引（x是一个表列），可以把

SELECT f(x) FROM tab WHERE f(x) < 1;

作为索引扫描的唯一扫描进行查询是非常有吸引力的，特别是当f()是一个计算开销很大的函数时。然而，LightDB的优化器目前对这种情况并不是很聪明。只有当查询所需的所有列都可以从索引中获取时，它才认为可以通过索引扫描进行查询。在这个例子中，除了在上下文f(x)中需要x之外，它不需要x，但优化器没有注意到这一点，并得出不能使用索引扫描的结论。如果索引扫描看起来非常值得，可以通过将x作为包含列添加来解决这个问题，例如：

CREATE INDEX tab_f_x ON tab (f(x)) INCLUDE (x);

另一个需要注意的问题是，如果目标是避免重新计算f(x)，那么优化器不一定会将不在可索引的WHERE子句中使用f(x)与索引列匹配。在上面显示的简单查询中，它通常会得出正确的结果，但在涉及连接的查询中不会。这些不足可能在未来版本的LightDB中得到解决。

部分索引也和只用索引的扫描之间有着有趣的关系。考虑Example 12.3中所展示的部分索引：

CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests (subject, target)
    WHERE success;

原则上，我们可以在这个索引上使用只用索引的扫描来满足查询

SELECT target FROM tests WHERE subject = 'some-subject' AND success;

但是有一个问题：WHERE子句引用的是不能作为索引结果列的success。尽管如此，还是可以使用只用索引的扫描，因为在运行时计划不需要重新检查WHERE子句的那个部分：在该索引中找到的所有项必定具有success = true，因此在计划中检查这个部分的需要并不明显。