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联合索引

联合索引依旧是辅助索引的一种情况 （不是主键索引就都归属于辅助索引） ，辅助索引可以在多个字段之间建立，如果第一个字段相同则比较第二个字段，依次类推建立索引搜索树结点之间的先后关系，也就是说索引项按照索引定义的字段顺序排序 （后面要讲到的最左前缀原则就是在此基础上来分析的） ，下面举个例子，建立name_age的联合索引。

create table T(`id` int primary key,`name` varchar(11) not null,`age` int not null,key `name_age` (`name`, `age`)
) # 5.5以后默认是InnoDB存储引擎
# 插入了四条数据：(1, 小红, 16)、(2, 小红, 15)、(3, 小兰, 16)、(4, 小金, 16)

下面给出一条针对这个name_age的联合索引的查询语句

select id from T where name = '小红' and age = 15 
-- 通过上一篇学习索引覆盖的知识点，你应该能分析出这条sql只会搜索右边的联合索引树，获得到id之后不需要再去回表搜索主键索引树

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最左前缀原则

从本质上来说，联合索引也是一棵 B+ 树，不同的是联合索引的键值的数量不是 1，而是大于等于 2。我们来看下两个整型列组成的联合索引，假定两个键值的名称分别为 a、b

从图中可以看到多个键值的 B+ 树情况，键值都是排序的。通过叶子节点可以逻辑上顺序读取所有数据，就上面图中所示，即为 (1，1)、(1、2)、(2、1)、(2、4)、(3、1)、(3、2)，数据是按照 (a, b) 的顺序进行存放。

这里 “**键值都是排好序” 的这种说法可能会让大伙很疑惑，**似乎只有 a 列是排序的，b 列并没有排序啊。

注意！这里的排序，意思是确定了第一个键，对于第一个键相同的记录来说，查询的结果是对第二个键进行了排序。

这也是**使用联合索引的第二个好处，即已经对第二个键值进行了排序处理，可以避免多一次排序操作。**举个例子：有些应用程序都需要查询某个用户的购物情况，并按照时间进行排序，取出最近 n 次的购买记录，这时使用联合索引就可以避免多一次排序操作，因为索引本身在叶子节点已经排序了。

更进一步说，假设有联合索引（a，b，c），下列语句可以直接通过联合索引得到结果：

• SELECT ... FROM TABLE WHERE a=xxx ORDER BY b
• SELECT ... FROM TABLE WHERE a=xxx AND b=xxx ORDER BY c

但是对于下面的语句，联合索引不能直接得到结果，其还需要执行一次排序操作，因为索引 (a，c) 并未排序：

• SELECT ... FROM TABLE WHERE a=xxx ORDER BY c

考虑下，对于下面这条语句，能否用到联合索引（a, b）？

select * from table where a = XXX and b= XXX;
# 这个当然没问题。

那对于 a 列的单独查询，能否用到联合索引（a, b）？

select * from table where a = XXX;
# 当然也可以，我们不是说了，a 列是已经排好序的

但是对于 b 列的单独查询则不能使用联合索引（a, b）！

select * from table where b = XXX;
# b 列的单独查询则不能使用联合索引（a, b）

因为把叶子节点中的 b 值单独拎出来看它不是有序的：1、2、1、4、1、2，因此对于 b 的查询是使用不到 (a，b) 这个联合索引的。

同样的道理，对于（a, b, c）联合索引来说，查询 (a, b) 可以用到这个联合索引，但是查询 (b, c) 就没办法使用这个联合索引，因为 b 和 c 列的有序性都是依托于 a 列的存在的。

就是联合索引的最左前缀原则，只要查询的是联合索引的最左 N 个字段，就可以利用该联合索引来加速查询。

我们来讨论一个问题：在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段顺序？

有两点原则。

首先，第一原则，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个字段顺序往往就是需要优先考虑采用的

很好理解，当已经有了 (a,b) 这个联合索引后，一般就不需要单独在 a 上建立索引了。

那么，再思考一个问题：如果既有联合查询 (a,b)，又有基于 a、b 各自的查询呢？

显然，如果查询条件里面只有 b 的语句，是无法使用 (a,b) 这个联合索引的，这时候你不得不维护另外一个 b 列的索引，也就是说你需要同时维护 (a,b)、(b) 这两个索引。

举个用户表例子，有这样三个高频查询需求：

• 根据 name 查询 id：select id from user where name = xxx;
• 根据 age 查询 id：select id from user where age= xxx;
• 根据 name 和 age 查询 id：select id from user where name = xxx and age = xxx;

这个时候，我们有两种索引建立的选择：

1. 联合索引 (age, name) + 单字段索引 (name)
2. 联合索引 (name, age) + 单字段索引 (age)

怎么选？

这种场景下，我们要考虑的原则就是空间。

显然，name 字段是要比 age 字段大的，所以，第二种选择占用的空间要小于第一种选择，推荐大伙儿使用第二种选择：联合索引 (name, age) + 单字段索引 (age)

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索引下推

最左前缀可以用于在索引中定位记录，那么，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢？

以用户表的联合索引（name, age）为例，假设现在有一个需求，找出所有姓 “张” 并且 20 岁的男性：

select * from tuser where name like '张%' and age = 20 and sex = male

《高性能 MySQL》 书中提到：对于联合索引，如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引进行快速定位

解释：因为满足name like '张%'的记录可能有多条，而age字段的有序是建立的name有序的基础之上，比如数据有 (张三, 15) (张四, 16) (张五, 17) (张六, 16)，单独看age字段之间是无序的，因此在满足条件的name字段是多个的时候，age字段的索引就丧失功能了，只有当name字段匹配的结果唯一，age字段的有序才有意义

所以对于这条语句来说，其实并不能完全踩中 (name, age) 这个联合索引，他只能踩到 name。

具体来说，这个语句在搜索（name，age）的联合索引树的时候，并不会去看 age 的值，只是按顺序把 “name 第一个字是张” 的记录一条条取出来，然后开始回表，到主键索引上找出数据行，再一个一个判断其他条件是否满足。从下图可以看出来，需要回表 3 次。

这是 MySQL 5.6 之前的做法，简单总结，当进行索引查询时，首先根据索引来查找记录，然后再根据 where 条件来过滤记录

而 MySQL 5.6 开始，数据库在取出索引的同时，会根据 where 条件直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这就是 索引下推 (Index Condition Pushdown,ICP) ，一种根据索引进行查询的优化方式

从图中可以看出来，InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 20，对于不等于 20 的记录，直接判断并跳过，所以只需要对 ID1 这条记录进行回表判断就可以了。

总结：

索引下推：在MySQL5.5以及之前的版本中，在满足范围匹配name like '张%'之后，并不会继续判断后面个age字段，直接就回表了，而从MySQL5.6开始，InnoDB存储引擎在匹配到满足name like '小%'之后，无法继续使用最左前缀原则的字段（如本例的age）依旧在联合索引中，则会根据这些字段多做一些过滤，不满足条件的记录将不会回表查询，减少了二次搜索的次数。