假设数据 表 T (a,b,c) rowid 为物理位置
rowid a b c
(1) 1 1 1
(2) 2 1 13
(3) 2 2 14
(4) 1 3 3
(5) 2 3 12
(6) 1 2 5
(7) 2 3 9
(8) 1 2 2
(9) 1 3 6
(10) 2 2 11
(11) 2 2 8
(12) 1 1 7
(13) 2 3 15
(14) 1 1 4
(15) 2 1 10
当你创建一个索引 create index xxx on t(a,b)，则索引文件逻辑上等同于如下
a b rowid
1 1 1
1 1 12
1 1 14
1 2 6
1 2 8
1 3 4
1 3 9
2 1 2
2 1 15
2 2 3
2 2 10
2 2 11
2 3 5
2 3 7
2 3 13
当 select * from T where a = 1 and b = 3 的时候， 数据库系统可以直接从索引文件中直接二分法找到 A = 1 的记录，然后再 B = 3 的记录
但如果你 where b = 3 则需要遍历这个索引表的全部
mysql 建立多列索引（联合索引）有最左前缀的原则，即最左优先，如：
如果有一个 2 列的索引 (col1, col2)，则已经对 (col1)、(col1, col2) 上建立了索引；
如果有一个 3 列索引 (col1, col2, col3)，则已经对 (col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3) 上建立了索引；
原理
-
b+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,age,sex) 的时候，b+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当 (张三,20,F) 这样的数据来检索的时候，b+ 树会优先比较 name 来确定下一步的所搜方向，如果 name 相同再依次比较 age 和 sex，最后得到检索的数据；但当 (20,F) 这样的没有 name 的数据来的时候，b+ 树就不知道第一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候 name 就是第一个比较因子，必须要先根据 name 来搜索才能知道下一步去哪里查询
-
比如当 (张三, F) 这样的数据来检索时，b+ 树可以用 name 来指定搜索方向，但下一个字段 age 的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是 F 的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。（这种情况无法用到联合索引）
mysql 查询优化器
如果建的索引是 (name, cid)。而查询的语句是 cid=1 AND name=’小红’。为什么还能利用到索引？
当按照索引中所有列进行精确匹配（“=” 或 “IN”）时，索引可以被用到，并且 type 为 const。理论上索引对顺序是敏感的，但是由于 MySQL 的查询优化器会自动调整 where 子句的条件顺序以使用适合的索引，所以 MySQL 不存在 where 子句的顺序问题而造成索引失效
注意事项
-
范围查询
mysql 会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配。范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引。即，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引 -
like 语句的索引问题
如果通配符 % 不出现在开头，则可以用到索引，但根据具体情况不同可能只会用其中一个前缀
在 like “value%” 可以使用索引，但是 like “%value%” 不会使用索引，走的是全表扫描 -
不要在列上进行运算
如果查询条件中含有函数或表达式，将导致索引失效而进行全表扫描
例如 select * from user where YEAR(birthday) < 1990
可以改造成 select * from users where birthday <’1990-01-01′ -
索引不会包含有 NULL 值的列
只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL 值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以在数据库设计时不要让字段的默认值为 NULL -
尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是 count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是 1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是 0。一般需要 join 的字段都要求区分度 0.1 以上，即平均 1 条扫描 10 条记录
-
覆盖索引的好处
如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值，我们称之为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，能够极大的提高性能。因为，只需要读取索引，而无需读表，极大减少数据访问量
网友评论