我要评论1. 联合索引
mysql 联合索引（也称复合索引）是在表的多个列上共同创建的一个索引，能极大的优化多条件查询的性能
它并非多个单列索引的简单叠加，而是一个将多列值组合在一起，并按照特定顺序进行排序和存储的 b+ 树结构
假设创建了一个联合索引 (a, b, c)，联合索引设计速查表：
| 查询语句 | 索引使用情况 | 原因分析 |
|---|---|---|
| a = 1 and b = 2 and c = 3 | 全用 | 完美匹配，效率最高 |
| a = 1 and b = 2 | a, b 有效 | 符合最左前缀原则 |
| a = 1 | a 有效 | 符合最左前缀原则 |
| b = 2 and c = 3 | 失效 | 缺少最左列 a，索引无法使用 |
| a = 1 and c = 3 | 仅 a 有效 | 跳过了中间列 b, c 无法使用索引 |
| a = 1 and b > 10 and c = 3 | a,b 有效 | b 是范围查询，导致 c 失效（范围列右侧失效） |
| a = 1 order by b | a,b 有效 | 索引可用于排序优化 |
2. 最左侧原则
最左侧原则：在使用联合索引时，查询条件必须从索引的最左边一列开始匹配，并且匹配过程不能跳过中间的列
这是理解和使用联合索引的基石，联合索引（a,b,c）的底层 b+ 树是按照（a,b,c）的顺序进行排序的，所以必须遵循该原则
接下来，我们通过一个案例来理解最左侧原则，运行以下命令创建一个测试表：
create table `users` (
`id` int(11) unsigned not null auto_increment comment '主键',
`name` varchar(30) default null comment '姓名',
`age` tinyint(4) default null comment '年龄',
`gender` char(1) default null comment '性别',
primary key (`id`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 comment='用户表';
insert into `users` (`name`, `age`, `gender`) values ('liang', 18, '男');
insert into `users` (`name`, `age`, `gender`) values ('zhang', 20, '女');
insert into `users` (`name`, `age`, `gender`) values ('chen', 25, '男');
insert into `users` (`name`, `age`, `gender`) values ('sun', 30, '女');运行以下命令分析 sql 语句，可以发现是全表扫描数据
explain select * from users where name = 'liang' and age = 18 and gender = '男';
我们准备使用联合索引来优化这个 sql，创建联合索引语法格式：
- index_name：索引名称，为索引指定的名称
- table_name：指定表名，说明是给哪张表创建索引
create index index_name on table_name (column1, column2, ...);
所以，我们可以运行以下命令创建联合索引：
-- 相当于构建了一个按照 name > age > gender 顺序排序的数据结构 create index idx_name_age_gender on users (name, age, gender);
联合索引创建之后，那么它在什么时候有效呢 ？需要认真思考一下这个问题
有效查询：
- where name = 1（匹配最左列，有效）
- where name = 1 and age = 2（匹配前两列，有效）
- where name = 1 and age = 2 and gender = 3（完全匹配，有效）
无效或部分失效查询：
- where age = 2（跳过最左列 name，完全失效）
- where name = 1 and gender = 2（跳过中间列 age，仅 name 生效，gender 失效）
-- 联合索引有效 explain select * from users where name = 'liang'; explain select * from users where name = 'liang' and age = 18; explain select * from users where name = 'liang' and age = 18 and gender = '男'; -- 联合索引无效 explain select * from users where age = 18; -- 仅 name 生效，gender 失效 explain select * from users where name = 'liang' and gender = '男';
底层原理：为什么要遵守这个原则 ？理解这个原则的关键在于理解 b+ 树的存储结构
联合索引在底层并不简单的三个字段并列，而是层级排序的。（可以把它想象为一本电话簿或字典）
- 先 a 排序：就像电话簿先按 “姓氏” 排序
- a 相同，再按 b 排序：姓氏相同的人，再按名字排序
- a 和 b 都相同，再按 c 排序
为什么跳过 a 就不行 ？
- 因为
b列的数据在全表中并不是有序的，它只在a相同的小组內是有序的 - 如果直接查
b，数据库就像在一本乱序的书中找字，只能全表扫描，此时联合索引根本就不会生效
为什么跳过 b 查 c 就不行 ？
- 同理，
c只有在a和b都确定的情况下才是有序的 - 如果只给了
a和c，数据库可以使用a快速定位到一大块区域，但在这块区域里，c是乱序的
3. 范围查询打断
前面我们说的都是等值查询，但如果是范围查询和模糊查询呢 ？这两个场景容易踩坑，也是面试和实战中的高频考点
范围查询打断（范围查询后面的列索引失效）：
- 在联合索引中，一旦某一列使用了范围查询（>、<、between）,该列右侧的所有列都无法再利用索引进行快速查找
为什么会这样 ？（底层原理）
这是因为联合索引的 b+ 树是按照从左到右的顺序构建的：
- a 列：全局有序
- b 列：只有在 a 相同的情况下，才是有序的
- c 列：只有在 a 和 b 都相同的情况下，才是有序的
当你使用 a = 1 and b > 10 时：
数据库找到了 a = 1 的数据块，然后在这个块里找 b > 10 的数据。因为 b 是范围查找，它匹配到了多个 b 的值
在这些不同的 b 值下，c 列的数据是杂乱无章的（因为 c 只有在 b 固定时才有序），既然 c 是乱序的，索引树就无法利用二分查找来定位 c，只能遍历扫描
实战案例演示，假设联合索引为 idx(a, b, c)：
| 查询语句 | 索引使用情况 | 解释说明 |
|---|---|---|
| where a = 1 and b > 10 and c > 2 | a,b 有效，c 失效 | b 使用了范围，导致后面的 c 无法使用索引定位 |
| where a = 1 and b = 2 and c > 5 | a,b,c 全有效 | 范围查询在最后一列，前面都是等值，所以都能用到 |
| where a > 1 and b = 2 and c = 3 | a 有效 b,c 失效 | a 使用了范围，直接导致后面的 b,c 失效 |
| where a = 1 and c > 5 | a 生效 c 失效 | 虽然 c 使用了范围，因为跳过了中间 b，所以 c 失效 |
注：通常我们将等值查询的列放在前面，范围查询的列放在最后，这样能最大化利用索引
4. 模糊查询（like）
核心规则：模糊查询是否走索引，完全取决于通配符 % 的位置
假设索引为 idx(name) 或联合索引的最左列：
| 模糊查询类型 | sql 示例 | 索引情况 | 原理分析 |
|---|---|---|---|
| 前缀匹配 | like "abc%" | 生效 | 索引树是按照字符顺序排的，abc 开头的字符串在树中是连续存储的，数据库可以快速定位 abc 的起始位置并扫描 |
| 后缀匹配 | like "%abc" | 失效 | 以 abc 结尾的字符串在索引树中是分散的，无法通过索引定位，只能全表扫描 |
| 包含匹配 | like "%abc%" | 失效 | 同上，数据在索引中无序，无法利用索引 |
联合索引中的模糊查询行为遵循 “最左前缀原则” 和 “范围打断原则” 的混合逻辑
场景 a：前缀匹配（视为等值）
where a = 1 and b like '梁%' and c = 3- 结果：
a，b，c全部生效 - 原因：
like '梁%'在索引中会被视为一个确定的范围起点，它不会打断后续列的有序性（类似于等值查询）
场景 b：后缀/包含匹配（视为全表扫描）
where a = 1 and b like '%梁' and c = 3- 结果：只有
a生效，b和c失效 - 原因：
b的查询无法利用索引，相当于在a = 1的结果集中做全表扫描
场景 c：前缀匹配作为范围（打断后续）
- 虽然
like '梁%'能走索引，但在某些严格定义下，它被视作一种范围 - 不过，在 mysql 的联合索引中，
like '梁%'不会打断后续列（只要它是前缀匹配），mysql 优化器做了处理 - 特例：如果是
like 'ab%c'（中间有通配符），则视为范围/失效，后续列无法使用索引
为了方便记忆，可以参考这张表：
| 场景 | 关键特征 | 索引是否生效 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 范围查询 | >、<、between | 当前列生效，后续列失效 | 将范围查询的列尽量放在索引的最后一列 |
| 前缀匹配 | like 'abc%' | 生效 | 尽量使用前缀匹配 |
| 后缀/包含匹配 | like '%abc' | 失效 | 如果必须后缀/包含匹配，考虑用全文索引或搜索引擎（elasticsearch） |
5. 实际项目示例
假设正在开发一个电商后台，有一张订单表 orders，数据量很大（百万级）
create table `orders` ( `id` bigint(20) not null auto_increment comment '主键id', `order_no` varchar(64) not null comment '订单编号', `user_id` bigint(20) not null comment '用户id', `merchant_id` bigint(20) not null comment '商家id', `status` varchar(20) not null comment '订单状态：unpaid, paid, shipped, finished', `amount` decimal(10,2) not null default '0.00' comment '订单金额', `create_time` datetime not null default current_timestamp comment '创建时间', primary key (`id`), unique key `uk_order_no` (`order_no`) ) engine=innodb default charset=utf8mb4 comment='电商订单表';
创建一个存储过程，用于生成测试数据
delimiter $$
create procedure batch_insert_orders()
begin
declare i int default 1;
declare v_user_id bigint;
declare v_merchant_id bigint;
declare v_status varchar(20);
-- 开启事务，提高插入速度
start transaction;
while i <= 10000 do
-- 随机生成用户id (800-999)
set v_user_id = floor(800 + rand() * 200);
-- 随机生成商家id (1001-1005)
set v_merchant_id = floor(1001 + rand() * 5);
-- 随机状态
set v_status = elt(floor(1 + rand() * 4), 'unpaid', 'paid', 'shipped', 'finished');
insert into `orders` (`order_no`, `user_id`, `merchant_id`, `status`, `amount`, `create_time`)
values (
concat('ord_', date_format(now(), '%y%m%d'), '_', lpad(i, 6, '0')),
v_user_id,
v_merchant_id,
v_status,
round(rand() * 1000, 2),
date_add(now(), interval -floor(rand() * 30) day) -- 随机过去30天内的时间
);
set i = i + 1;
end while;
commit;
end$$
delimiter ;
-- 调用存储过程执行插入
call batch_insert_orders();场景一：后台订单列表查询（最典型）
业务需求：运营人员经常在后台查询 某个商家 在 特定日期范围内 的 待发货 订单
-- 当前我们还没有加索引，现在查询是全表扫描 select * from orders where merchant_id = 1001 and status = 'unpaid' and create_time > '2023-10-01';
索引设计策略：我们需要建立联合索引 (merchant_id, status, create_time)
- merchant_id（等值查询）：这是最左列，用来先锁定是哪个商家的数据，过滤性最强
- status（等值查询）：在商家的数据里，再筛选出特定状态的订单
- create_time（范围查询）：最后处理时间范围。根据“最左前缀原则”和“范围截断规则”，必须放在联合索引的最后面
-- 创建联合索引之后，再执行上面命令分析 sql 语句可以看到联合索引已被使用 create index idx_merchant_status_time on orders (merchant_id, status, create_time);
场景二：用户订单列表查询（排序优化）
业务需求：c 端用户查看 “我的订单”，通常按时间倒序排列
select * from orders where user_id = 888 order by create_time desc limit 20;
索引设计策略：建立联合索引 (user_id, create_time)
- 如果不把
create_time加到索引里，会先查出该用户的所有订单，然后在内存中进行排序（filesort），这在数据量比较大时非常慢 - 建立了联合索引后，索引树本身就是按照
user_id分组，组内按照create_time排序的。数据库可以直接利用索引的有序性，从后往前读取20条数据，效率极高
create index idx_user_time on orders (user_id, create_time);
场景三：覆盖索引（无需回表，极致性能）
业务需求：在订单列表页，只需要展示 “订单号” 和 “当前状态”，不需要展示收获地址等大字段的详情
select order_no, status from orders where user_id = 888 and create_time > '2023-01-01';
索引设计策略：建立联合索引 (user_id, create_time, order_no, status)
- 这个索引包含了
where条件用到的列，也包含了select查询的列 - mysql 引擎发现索引树上已经有所需的所有数据，完全不需要回表（不需要去查主键索引拿数据），直接在索引树上遍历返回结果。这是查询速度的天花板
create index idx_uid_time_no_status on orders (user_id, create_time, order_no, status);
6. 覆盖索引的理解
在场景三中使用了覆盖索引，你可能不太理解什么是覆盖索引，我们来研究一下这个问题
首先，需要先了解一下数据库中的原理，在 mysql 的 innodb 引擎里：
- 主键索引（聚簇索引）：它的叶子节点存储了完整的行数据
- 普通索引（二级索引）：它的叶子节点只存储了索引列的值 + 主键的值
执行查询时，如果使用二级索引，通常会发生两件事：
- 查二级索引：先在二级索引树上找到符合条件的记录，拿到主键 id
- 回表：拿着这个主键 id，再去聚簇索引（主键索引）树上查找完整的行数据
“回表” 是一次额外的、昂贵的 i/o 操作，而覆盖索引的精髓就在于：
- sql 语句中 select 的所有字段，恰好都包含在使用的这个二级索引中，无需回表拿着主键 id 查询完整行数据
结合 orders 表来理解，回到场景三，建立的索引是：(user_id, create_time, order_no, status)
select order_no, status from orders where user_id = 888 and create_time > '2023-01-01';
为什么这个索引是覆盖索引 ？先来拆解一下
- where 条件字段：
user_id和create_time。这两个字段是索引的最左两列，数据库会利用它们快速定位数据 - select 查询字段：
order_no和status。这两个字段也包含我们建立的联合索引中
执行过程（使用覆盖索引）：
- 数据库引擎在索引树上找到
user_id = 888 and create_time > '2023-01-01'的所有节点 - 它发现这些索引节点上已经直接存好了
order_no和status的值 - 任务完成，直接把
order_no和status返回。整个过程没有去查主键索引，也就没有发生回表
对比一下，如果不用覆盖索引会怎么样 ？
假设我们的索引只是 (user_id, create_time)，那么执行过程需要回表：
- 数据库引擎在索引树上找到
user_id = 888 and create_time > '2023-01-01'的所有节点 - 但是这个索引树上只有
user_id、create_time和id，它没有order_no和status - 于是，数据库必须拿着找到的
id，回到主键索引树上去查找完整的行数据，才能拿到order_no和status - 这个 “回到主键索引树查找” 的过程，就是 “回表”
总结：覆盖索引不是一种特殊的索引类型，而是一种高效的查询状态
- 核心思想：你需要的，索引里全都有
- 最大好处：避免回表，极大的减少了磁盘的
i/o，让查询速度飞快 - 如何判断：当你用
explain分析 sql 时，如果extra列显示为using index，那就说明用上了覆盖索引
到此这篇关于mysql 联合索引的文章就介绍到这了,更多相关mysql 联合索引内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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