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MySQL 复合索引详解

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引言

在实际业务场景中，多条件组合查询是最常见的操作之一。例如，根据“用户ID + 时间范围”查询订单，或根据“商品分类 + 价格区间”筛选商品。此时，单列索引可能无法满足性能需求，而**复合索引（Compound Index）**正是为此类场景设计的利器。本文将深入剖析复合索引的工作原理、设计原则及实战优化技巧。

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一、什么是复合索引？

复合索引（Composite Index）是指一个索引包含多个字段。例如，对 (user_id, order_time) 两个字段创建索引，索引会先按 user_id 排序，再按 order_time 排序。

示例：

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_time (user_id, order_time);

与单列索引的区别：

• 单列索引：每个索引只包含一个字段，适合单一条件查询。
• 复合索引：索引包含多个字段，适合多条件组合查询，且遵循最左前缀原则。

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二、复合索引的核心原理

1. 存储结构：B+树的多列排序

复合索引在存储时，会按字段定义的顺序构建多级排序。例如，索引 (a, b, c) 的排序规则为：

1. 先按 a 的值排序；
2. 若 a 相同，按 b 排序；
3. 若 a 和 b 均相同，按 c 排序。

2. 最左前缀原则（Leftmost Prefix Rule）

定义：查询条件必须包含复合索引的最左字段，否则索引失效。

示例：

• 索引 (a, b, c)
• 有效查询：

  WHERE a = 1 AND b = 2;       -- ✅ 使用索引
  WHERE a = 1;                 -- ✅ 使用索引
  WHERE a = 1 AND c = 3;       -- ✅ 使用索引（部分使用）
  

• 无效查询：

  WHERE b = 2;                 -- ❌ 索引失效
  WHERE c = 3;                 -- ❌ 索引失效
  WHERE b = 2 AND c = 3;       -- ❌ 索引失效
  

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三、复合索引的适用场景

1. 多条件组合查询

场景：查询同时涉及多个字段，且这些字段经常一起出现。
示例：筛选用户最近30天的订单。

SELECT * FROM orders 
WHERE user_id = 1001 AND order_time >= '2024-01-01';

优化方案：创建复合索引 (user_id, order_time)。

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2. 覆盖索引（Covering Index）

场景：查询的字段全部包含在索引中，无需回表。
示例：查询用户ID和订单时间。

SELECT user_id, order_time FROM orders 
WHERE user_id = 1001 AND order_time >= '2024-01-01';

优化方案：复合索引 (user_id, order_time) 直接返回数据，无需访问主键索引。

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3. 排序（ORDER BY）优化

场景：排序字段与查询条件字段组合使用。
示例：按时间倒序查询用户的订单。

SELECT * FROM orders 
WHERE user_id = 1001 
ORDER BY order_time DESC;

优化方案：复合索引 (user_id, order_time) 可同时加速查询和排序。

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四、复合索引的设计原则

1. 字段顺序选择

• 高频查询字段放左侧：确保最左前缀命中。
• 高选择性字段放左侧：快速缩小数据范围。
• 排序字段放最后：避免额外排序操作。

示例：
表 products 的查询条件为 category_id（低选择性）和 price（高选择性），排序字段为 sales。
推荐索引：(category_id, price, sales)。

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2. 避免冗余索引

若已存在 (a, b)，再创建 (a) 是冗余的，因为最左前缀已经覆盖。

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3. 范围查询的陷阱

范围查询（>、<、BETWEEN）会导致后续索引列失效。
示例：
索引 (a, b, c)，查询条件 WHERE a = 1 AND b > 10 AND c = 3，只有 a 和 b 会走索引，c 无法使用索引。

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五、实战案例分析

1. 问题描述

以下查询为何不走索引？

SELECT * FROM orders 
WHERE user_id = 1001 AND status = 'paid' 
ORDER BY order_time DESC;

表结构：

CREATE TABLE orders (id INT PRIMARY KEY,user_id INT,status VARCHAR(20),order_time DATETIME,INDEX idx_user_status (user_id, status)
);

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2. 原因分析

• 现有索引 (user_id, status) 支持 user_id 和 status 的查询，但排序字段 order_time 不在索引中，需额外排序。
• 若 status 的过滤性低（如大部分订单状态为 ‘paid’），优化器可能选择全表扫描。

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3. 优化方案

创建复合索引 (user_id, status, order_time)：

ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_status_time (user_id, status, order_time);

优化效果：

• 查询条件 user_id 和 status 走索引。
• 排序字段 order_time 已在索引中，避免 filesort。

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六、复合索引的常见误区

1. 盲目增加索引字段

• 问题：索引字段过多会增加写入开销。
• 建议：单表索引数不超过5个，单索引字段数不超过3个。

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2. 忽略数据分布

• 问题：若某字段的值重复率高（如性别），即使创建复合索引，效果也可能不理想。
• 建议：通过 SELECT COUNT(DISTINCT column) 评估字段选择性。

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3. 未使用 EXPLAIN 验证

• 问题：仅凭直觉设计索引，未验证执行计划。
• 建议：所有索引调整后，使用 EXPLAIN 检查是否命中索引。

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七、总结

场景	推荐策略	示例索引
多条件查询	按条件频率和选择性排序	(user_id, status)
覆盖索引	包含所有查询字段	(user_id, order_time)
排序优化	将排序字段放在索引末尾	(category, price)

关键结论：

• 复合索引的核心是最左前缀原则和字段顺序选择。
• 通过 EXPLAIN 分析执行计划，避免索引失效。
• 定期使用 ANALYZE TABLE 更新统计信息。

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附录：EXPLAIN 关键字段解读

• type：索引使用类型，ref（等值查询）、range（范围查询）为佳。
• key：实际使用的索引。
• rows：扫描行数，越小越好。
• Extra：Using index（覆盖索引）、Using filesort（需额外排序）。

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掌握复合索引的设计技巧，能显著提升复杂查询的性能。建议结合业务场景，灵活运用索引策略，同时避免过度优化。