联合索引的最左匹配为原则
最左前缀匹配原则
在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例:
对列col1、列col2和列col3建一个联合索引
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联合索引 test_col1_col2_col3
实际建立了(col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3)
三个索引。
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上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则,检索时会使用索引(col1,col2)进行数据匹配。
注意
索引的字段可以是任意顺序的,如:
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这两个查询语句都会用到索引(col1,col2),mysql创建联合索引的规则是首先会对联合合索引的最左边的,也就是第一个字段col1的数据进行排序,在第一个字段的排序基础上,然后再对后面第二个字段col2进行排序。其实就相当于实现了类似 order by col1 col2这样一种排序规则。
有人会疑惑第二个查询语句不符合最左前缀匹配:首先可以肯定是两个查询语句都保函索引(col1,col2)中的col1、col2两个字段,只是顺序不一样,查询条件一样,最后所查询的结果肯定是一样的。既然结果是一样的,到底以何种顺序的查询方式最好呢?此时我们可以借助mysql查询优化器explain,explain会纠正sql语句该以什么样的顺序执行效率最高,最后才生成真正的执行计划。
为什么要使用联合索引
减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!
覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!
引申
对于联合索引(col1,col2,col3),查询语句SELECT * FROM test WHERE col2=2;
是否能够触发索引
大多数人都会说NO,实际上却是YES。
原因:
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观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是:
- type: index
- type: ref
index:这种类型表示mysql会对整个该索引进行扫描。要想用到这种类型的索引,对这个索引并无特别要求,只要是索引,或者某个联合索引的一部分,mysql都可能会采用index类型的方式扫描。但是呢,缺点是效率不高,mysql会从索引中的第一个数据一个个的查找到最后一个数据,直到找到符合判断条件的某个索引。所以,上述语句会触发索引。
ref:这种类型表示mysql会根据特定的算法快速查找到某个符合条件的索引,而不是会对索引中每一个数据都进行一一的扫描判断,也就是所谓你平常理解的使用索引查询会更快的取出数据。而要想实现这种查找,索引却是有要求的,要实现这种能快速查找的算法,索引就要满足特定的数据结构。简单说,也就是索引字段的数据必须是有序的,才能实现这种类型的查找,才能利用到索引。
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