MySQL索引原理与应用：索引类型，存储结构与锁

以 (name, city, interest) 三个字段联合的索引为例，如果查询条件为 where name='Bush'; 那么就只需要根据 B+树定位到 name 字段第一个 Bush 所在的值，然后顺序扫描后续数据，直到找到第一个不为 Bush 的数据即可，扫描过程中将该索引片的数据 id 记录下来，最后根据 id 查询聚簇索引获取结果集。同理对于查询条件为 where name='Bush' and city='Chicago'; 的查询，MySQL 可以根据联合索引直接定位到中间灰色部分的索引片，然后获取该索引片的数据 id，最后根据 id 查询聚簇索引获取结果集。

由此我们可以得出联合索引前缀的注意点：

• 无法跨越字段使用联合索引，如 where name='Bush' and interest='baseball';，对于该查询，name 字段是可以使用联合索引的第一个字段过滤大部分数据的，但是对于 interest 字段，其无法通过 B+ 树的特性直接定位第三个字段的索引片数据，比如这里的 baseball 可能分散在了第二条和第七条数据之中。最终，interest 字段其实进行的是覆盖索引扫描。
• 对于非等值条件，如 >、<、!= 等，联合索引前缀对于索引片的过滤只能到第一个使用非等值条件的字段为止，后续字段虽然在联合索引上也无法参与索引片的过滤。这里比如 where name='Bush' and city>'Chicago' and interest='baseball';，对于该查询条件，首先可以根据 name 字段过滤索引片中第一个字段的非 Bush 的数据，然后根据联合索引的第二个字段定位到索引片的 Chicago 位置，由于其是非等值条件，这里 MySQL 就会从定位的 Chicago 往下顺序扫描，由于 interest 字段是可能分散在索引第三个字段的任何位置的，因而第三个字段无法参与索引片的过滤。

因此 B-Tree 的列顺序非常重要，上述使用规则都和列顺序有关。对于实际的应用，一般要根据具体的需求，创建不同列和不同列顺序的索引。假设有索引 Index(A,B,C):

# 使用索引  
A>5 AND A<10 - 最左前缀匹配  
A=5 AND B>6 - 最左前缀匹配  
A=5 AND B=6 AND C=7 - 全列匹配  
A=5 AND B IN (2,3) AND C>5 - 最左前缀匹配，填坑  
# 不能使用索引  
B>5 - 没有包含最左前缀  
B=6 AND C=7 - 没有包含最左前缀  
# 使用部分索引  
A>5 AND B=2 - 使用索引 A 列  
A=5 AND B>6 AND C=2 - 使用索引的 A 和 B 列 

（编辑：西安站长网）

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