闡述

通常我們在建立聯合索引的時候，相信建立過索引的同學們會發現，無論是oracle 還是 mysql 都會讓我們選擇索引的順序，比如我們想在 a,b,c 三個字段上建立一個聯合索引，我們可以選擇自己想要的優先級，(a、b、c)，或是 (b、a、c) 或者是 (c、a、b) 等順序。

為什么數據庫會讓我們選擇字段的順序呢？

不都是三個字段的聯合索引么？

這里就引出了數據庫索引的最重要的原則之一，最左匹配原則。

在我們開發中經常會遇到這種問題，明明這個字段建了聯合索引，但是SQL查詢該字段時卻不會使用這個索引。難道這索引是假的？

比如索引 abc_index:(a,b,c) 是 a,b,c 三個字段的聯合索引，下列 sql 執行時都無法命中索引 abc_編程客棧index；

select * from table where c = '1';
select * from table where b ='1' and c ='2';

以下三種情況卻會走索引:

select * from table where a = '1';
select * from table where a = '1' and b = '2';
select * from table where a = '1' and b = '2'  and c='3';

從上面兩個例子大家有木有看出點眉目呢？

是的，索引 abc_index:(a,b,c)，只會在 where 條件中帶有 (a)、(a,b)、(a,b,c) 的三種類型的查詢中使用。

其實這里說的有一點歧義，其實當 where 條件只有 (a,c) 時也會走，但是只走a字段索引，不會走 c 字段。

那么這都是為什么呢？

我們一起來看看其原理吧。

一、最左匹配原則的原理

MySQL 建立多列索引（聯合索引）有最左匹配的原則，即最左優先：

如果有一個 2 列的索引 (a, b)，則已經對 (a)、(a, b) 上建立了索引； 如果有一個 3 列索引 (a, b, c)，則已經對 (a)、(a, b)、(a, b, c) 上建立了索引；

假設數據表 LOL (id,sex,price,name) 的物理位置（表中的無序數據）如下：

（注：下面數據是測試少量數據選用的，只為了方便大家看清楚。實際操作中，應按照使用頻率、數據區分度來綜合設定索引順序喔~）

主鍵id  sex(a)   price(b)      name(c)    
(1)     1         1350         AAA安妮
(2)     2         6300         MMM盲僧
(3)     1         3150         NNN奈德麗
(4)     2         6300         CCC錘石
(5)     1         6300         LLL龍女
(6)     2         3150         EEE伊澤瑞爾
(7)     2         6300         III艾克
(8)     1   wYlSPzVVd      6300         BBB暴走蘿莉
(9)     1         4800         FFF發條魔靈
(10)    2         3150         KKK卡牌大師
(11)    1         450          HHH寒冰射手
(12)    2         450          GGG蓋倫
(13)    2         3150         OOO小提莫
(14)    2         3150         DDD刀鋒之影
(15)    2       &njsbsp; 6300         JJJ疾風劍豪
(16)    2         450          JJJ劍圣

當你在 LOL 表創建一個聯合索引 abc_index:(sex,price,name) 時，生成的 索引文件邏輯上等同于下表內容（分級排序）：

sex(a)   price(b)       name(c)         主鍵id
1        450            HHH寒冰射手      (11)
1        1350           AAA安妮          (1)
1        3150           NNN奈德麗        (3)
1        4800           FFF發條魔靈       (9)
1        6300           BBB暴走蘿莉       (8)
1        6300           LLL龍女          (5)
2        450            GGG蓋倫          (12)
2     &nhttp://www.newsfordelhi.combsp;  450            JJJ劍圣          (16)
2        3150           DDD刀鋒之影       (14)
2        3150           EEE伊澤瑞爾       (6)
2        3150           KKK卡牌大師       (10)
2        3150           OOO小提莫         (13)
2        6300           CCC錘石          (4)
2        6300           III艾克          (7)
2        6300           JJJ疾風劍豪       (15)
2        6300           MMM盲僧          (2)

小伙伴兒們有沒有發現B+樹聯合索引的規律？

感覺還有點模糊的話，那咱們再來看一張索引存儲數據的結構圖，或許更明了一些。

B+樹中的聯合索引，每級索引都是排好序的。

聯合索引 bcd_index:(b,c,d) , 在索引樹中的樣子如圖 ， 在比較的過程中 ，先判斷 b 再判斷 c 然后是 d 。

由上圖可以看出，B+ 樹的數據項是復合的數據結構，同樣，對于我們這張表的聯合索引 (sex,price,name)來說 ，B+ 樹也是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，當SQL如下時：

select sex,price,name from LOL 
where sex = 2 
and price = 6300 
and name = 'JJJ疾風劍豪'; 

B+ 樹會優先比較 sex 來確定下一步的指針所搜方向，如果 sex 相同再依次比較 price 和 name，最后得到檢索的數據；

二、違背最左原則導致索引失效的情況

（下面以聯合索引 abc_index:(a,b,c) 來進行講解，便于理解編程客棧）

1、查詢條件中，缺失優先級最高的索引 “a”

當 where b = 6300 and c = ‘JJJ疾風劍豪’ 這種沒有以 a 為條件來檢索時；B+樹就不知道第一步該查哪個節點，從而需要去全表掃描了（即不走索引）。

因為建立搜索樹的時候 a 就是第一個比較因子，必須要先根據 a 來搜索，進而才能往后繼續查詢b 和 c，這點我們通過上面的存儲結構圖可以看明白。

2、查詢條件中，缺失優先級居中的索引 “b”

當 where a =1 and c =“JJJ疾風劍豪” 這樣的數據來檢索時；B+ 樹可以用 a 來指定第一步搜索方向，但由于下一個字段 b 的缺失，所以只能把 a = 1 的數據主鍵ID都找到，通過查到的主鍵ID回表查詢相關行，再去匹配 c = ‘JJJ疾風劍豪’ 的數據了，當然，這至少把 a = 1 的數據篩選出來了，總比直接全表掃描好多了。

這就是MySQL非常重要的原則，即索引的最左匹配原則。

三、查詢優化器偷偷干了哪些事兒

當對索引中所有列通過 “=” 或 “IN” 進行精確匹配時，索引都可以被用到。

1、如果建的索引順序是 (a, b)。而查詢的語句是 where b = 1 AND a = ‘aaa’; 為什么還能利用到索引？

理論上索引對順序是敏感的，但是由于 MySQL 的查詢優化器會自動調整 where 子句的條件順序以使用適合的索引，所以 MySQL 不存在 where 子句的順序問題而造成索引失效。當然了，SQL書寫的好習慣要保持，這也能讓其他同事更好地理解你的SQL。

2、還有一個特殊情況說明下，下面這種類型的SQL， a 與 b 會走索引，c不會走。

select * from LOL 
where a = 2 and b > 1000  
and c='JJJ疾風劍豪';

對于上面這種類型的sql語句；

mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢 (>、<、between、like) 就停止匹配（包括like '陳%'這種）。

在a、b走完索引后，c已經是無序了，所以c就沒法走索引，優化器會認為還不如全表掃描c字段來的快。所以只使用了(a,b)兩個索引，影響了執行效率。

其實，這種場景可以通過修改索引順序為 abc_index:(a,c,b)，就可以使三個索引字段都用到索引，建議小伙伴們不要有問題就想著新增索引哦，浪費資源還增加服務器壓力。

綜上，如果通過調整順序，就可以解決問題或少維護一個索引，那么這個順序往往就是我們DBA人員需要優先考慮采用的。

四、知識點

1、如何通過有序索引排序，避免冗余執行 order by

order by 用在 select 語句中，具備排序功能。如：

SELECT sex, price, name FROM LOL ORDER BY sex;

是將表 LOL 中的數據按 “sex” 一列排序。

而只有當 order by 與 where 語句同時出現，order by 的排序功能無效。

換句話說，order by 中的字段在執行計劃中利用了索引時，不用排序操作。如下SQL時，不會按 sex 一列排序，因為 sex 本身已經是有序的了。

SELECT sex, price, name FROM LOL where sex = 1 ORDER BY sex ;

所以，只有 order by 字段出現在 where 條件中時,才會利用該字段的索引而避免排序。

對于上面的語句，數據庫的處理順序是：

第一步：根據 where 條件和統計信息生成執行計劃，得到數據。

第二步：將得到的數據排序。當執行處理數據（order by）時，數據庫會先查看第一步的執行計劃，看 order by 的字段是否在執行計劃中利用了索引。如果是，則可以利用索引順序而直接取得已經排好序的數據。如果不是，則排序操作。

第三步：返回排序后的數據。

2、like 語句的索引問題

如果通配符 % 不出現在開頭，則可以用到索引，但根據具體情況不同可能只會用其中一個前綴，在 like “value%” 可以使用索引，但是 like “%value%” 違背了最左匹配原則，不會使用索引，走的是全表掃描。

3、不要在列上進行運算

如果查詢條件中含有函數或表達式，將導致索引失效而進行全表掃描

例如 ：

select * from user where YEAR(birthday) < 1990

可以改造成：

select * from users where birthday <'1990-01-01′

4、索引不會包含有 NULL 值的列

只要列中包含有 NULL 值都將不會被包含在索引中，復合索引中只要有一列含有 NULL 值，那么這一列對于此復合索引就是無效的。所以在數據庫設計時不要讓字段的默認值為 NULL

5、盡量選擇區分度高的列作為索引

區分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重復的比例，比例越大我們掃描的記錄數越少，唯一鍵的區分度是 1，而一些狀態、性別字段可能在大數據面前區分度就是 0。一般需要 join 的字段都要求區分度 0.1 以上，即平均 1 條掃描 10 條記錄

6、覆蓋索引的好處

如果一個索引包含所有需要的查詢的字段的值，我們稱之為覆蓋索引。覆蓋索引是非常有用的工具，能夠極大的提高性能。因為，只需要讀取索引，而無需讀表，極大減少數據訪問量，這也是不建議使用Select * 的原因。

到此這篇關于MySQL最左匹配原則詳細分析的文章就介紹到這了,更多相關MySQL最左匹配內容請搜索我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持我們！