前言
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和面试官交流，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
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
KEY test_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);
联合索引 test_col1_col2_col3 实际建立了(col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3)三个索引。
SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” AND clo4=“4”
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：
SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” SELECT * FROM test WHERE col2=“2” AND clo1=“1”
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：
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE col2=2; EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE col1=1;
观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是：
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。
以上所述是小编给大家介绍的Mysql联合索引最左匹配原则，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
