MySQL最左匹配原则详细分析

目录

• 阐述
• 一、最左匹配原则的原理
• 二、违背最左原则导致索引失效的情况
• 三、查询优化器偷偷干了哪些事儿
• 四、知识点

阐述

通常我们在建立联合索引的时候，相信建立过索引的同学们会发现，无论是oracle 还是 mysql 都会让我们选择索引的顺序，比如我们想在 a,b,c 三个字段上建立一个联合索引，我们可以选择自己想要的优先级，(a、b、c)，或是 (b、a、c) 或者是 (c、a、b) 等顺序。

为什么数据库会让我们选择字段的顺序呢？

不都是三个字段的联合索引么？

这里就引出了数据库索引的最重要的原则之一，最左匹配原则。

在我们开发中经常会遇到这种问题，明明这个字段建了联合索引，但是SQL查询该字段时却不会使用这个索引。难道这索引是假的？

比如索引 abc_index:(a,b,c) 是 a,b,c 三个字段的联合索引，下列 sql 执行时都无法命中索引 abc_编程客栈index；

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

以下三种情况却会走索引:

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';

从上面两个例子大家有木有看出点眉目呢？

是的，索引 abc_index:(a,b,c)，只会在 where 条件中带有 (a)、(a,b)、(a,b,c) 的三种类型的查询中使用。

其实这里说的有一点歧义，其实当 where 条件只有 (a,c) 时也会走，但是只走a字段索引，不会走 c 字段。

那么这都是为什么呢？

我们一起来看看其原理吧。

一、最左匹配原则的原理

MySQL 建立多列索引（联合索引）有最左匹配的原则，即最左优先：

如果有一个 2 列的索引 (a, b)，则已经对 (a)、(a, b) 上建立了索引； 如果有一个 3 列索引 (a, b, c)，则已经对 (a)、(a, b)、(a, b, c) 上建立了索引；

假设数据表 LOL (id,sex,price,name) 的物理位置（表中的无序数据）如下：

（注：下面数据是测试少量数据选用的，只为了方便大家看清楚。实际操作中，应按照使用频率、数据区分度来综合设定索引顺序喔~）

主键id  sex(a)   price(b)      name(c)    

(1)     1         1350         AAA安妮

(2)     2         6300         MMM盲僧

(3)     1         3150         NNN奈德丽

(4)     2         6300         CCC锤石

(5)     1         6300         LLL龙女

(6)     2         3150         EEE伊泽瑞尔

(7)     2         6300         III艾克

(8)     1   wYlSPzVVd      6300         BBB暴走萝莉

(9)     1         4800         FFF发条魔灵

(10)    2         3150         KKK卡牌大师

(11)    1         450          HHH寒冰射手

(12)    2         450          GGG盖伦

(13)    2         3150         OOO小提莫

(14)    2         3150         DDD刀锋之影

(15)    2       &njsbsp; 6300         JJJ疾风剑豪

(16)    2         450          JJJ剑圣

当你在 LOL 表创建一个联合索引 abc_index:(sex,price,name) 时，生成的 索引文件逻辑上等同于下表内容（分级排序）：

sex(a)   price(b)       name(c)         主键id

1        450            HHH寒冰射手      (11)

1        1350           AAA安妮          (1)

1        3150           NNN奈德丽        (3)

1        4800           FFF发条魔灵       (9)

1        6300           BBB暴走萝莉       (8)

1        6300           LLL龙女          (5)

2        450            GGG盖伦          (12)

2     &nhttp://www.devze.combsp;  450            JJJ剑圣          (16)

2        3150           DDD刀锋之影       (14)

2        3150           EEE伊泽瑞尔       (6)

2        3150           KKK卡牌大师       (10)

2        3150           OOO小提莫         (13)

2        6300           CCC锤石          (4)

2        6300           III艾克          (7)

2        6300           JJJ疾风剑豪       (15)

2        6300           MMM盲僧          (2)

小伙伴儿们有没有发现B+树联合索引的规律？

感觉还有点模糊的话，那咱们再来看一张索引存储数据的结构图，或许更明了一些。

B+树中的联合索引，每级索引都是排好序的。

联合索引 bcd_index:(b,c,d) , 在索引树中的样子如图 ， 在比较的过程中 ，先判断 b 再判断 c 然后是 d 。

由上图可以看出，B+ 树的数据项是复合的数据结构，同样，对于我们这张表的联合索引 (sex,price,name)来说 ，B+ 树也是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当SQL如下时：

select sex,price,name from LOL 
where sex = 2 
and price = 6300 
and name = 'JJJ疾风剑豪'; 

B+ 树会优先比较 sex 来确定下一步的指针所搜方向，如果 sex 相同再依次比较 price 和 name，最后得到检索的数据；

二、违背最左原则导致索引失效的情况

（下面以联合索引 abc_index:(a,b,c) 来进行讲解，便于理解编程客栈）

1、查询条件中，缺失优先级最高的索引 “a”

当 where b = 6300 and c = ‘JJJ疾风剑豪’ 这种没有以 a 为条件来检索时；B+树就不知道第一步该查哪个节点，从而需要去全表扫描了（即不走索引）。

因为建立搜索树的时候 a 就是第一个比较因子，必须要先根据 a 来搜索，进而才能往后继续查询b 和 c，这点我们通过上面的存储结构图可以看明白。

2、查询条件中，缺失优先级居中的索引 “b”

当 where a =1 and c =“JJJ疾风剑豪” 这样的数据来检索时；B+ 树可以用 a 来指定第一步搜索方向，但由于下一个字段 b 的缺失，所以只能把 a = 1 的数据主键ID都找到，通过查到的主键ID回表查询相关行，再去匹配 c = ‘JJJ开发者_PostgreSQL疾风剑豪’ 的数据了，当然，这至少把 a = 1 的数据筛选出来了，总比直接全表扫描好多了。

这就是MySQL非常重要的原则，即索引的最左匹配原则。

三、查询优化器偷偷干了哪些事儿

当对索引中所有列通过 “=” 或 “IN” 进行精确匹配时，索引都可以被用到。

1、如果建的索引顺序是 (a, b)。而查询的语句是 where b = 1 AND a = ‘aaa’; 为什么还能利用到索引？

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。当然了，SQL书写的好习惯要保持，这也能让其他同事更好地理解你的SQL。

2、还有一个特殊情况说明下，下面这种类型的SQL， a 与 b 会走索引，c不会走。

select * from LOL 
where a = 2 and b > 1000  
and c='JJJ疾风剑豪';

对于上面这种类型的sql语句；

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询 (>、<、between、like) 就停止匹配（包括like '陈%'这种）。

在a、b走完索引后，c已经是无序了，所以c就没法走索引，优化器会认为还不如全表扫描c字段来的快。所以只使用了(a,b)两个索引，影响了执行效率。

其实，这种场景可以通过修改索引顺序为 abc_index:(a,c,b)，就可以使三个索引字段都用到索引，建议小伙伴们不要有问题就想着新增索引哦，浪费资源还增加服务器压力。

综上，如果通过调整顺序，就可以解决问题或少维护一个索引，那么这个顺序往往就是我们DBA人员需要优先考虑采用的。

四、知识点

1、如何通过有序索引排序，避免冗余执行 order by

order by 用在 select 语句中，具备排序功能。如：

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

是将表 LOL 中的数据按 “sex” 一列排序。

而只有当 order by 与 where 语句同时出现，order by 的排序功能无效。

换句话说，order by 中的字段在执行计划中利用了索引时，不用排序操作。如下SQL时，不会按 sex 一列排序，因为 sex 本身已经是有序的了。

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

所以，只有 order by 字段出现在 where 条件中时,才会利用该字段的索引而避免排序。

对于上面的语句，数据库的处理顺序是：

第一步：根据 where 条件和统计信息生成执行计划，得到数据。

第二步：将得到的数据排序。当执行处理数据（order by）时，数据库会先查看第一步的执行计划，看 order by 的字段是否在执行计划中利用了索引。如果是，则可以利用索引顺序而直接取得已经排好序的数据。如果不是，则排序操作。

第三步：返回排序后的数据。

2、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%” 违背了最左匹配原则，不会使用索引，走的是全表扫描。

3、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′

4、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

5、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

6、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，这也是不建议使用Select * 的原因。

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