前言
最近在看MySQL索引的知识，看到组合索引的时候，有一个最左侧原则，通过查找相关资料深入学习了下，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧
建表
CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, `sex` tinyint(1) DEFAULT NULL, `age` tinyint(2) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `Index_user` (`name`,`age`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
测试sql
第一种
mysql> explain SELECT * FROM `user` where name="tom" \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user partitions: NULL type: ref possible_keys: Index_user key: Index_user key_len: 43 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL
第二种
mysql> explain SELECT * FROM `user` where age=18 and name="tom" \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user partitions: NULL type: ref possible_keys: Index_user key: Index_user key_len: 45 ref: const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL
第三种
mysql> explain SELECT * FROM `user` where age=18 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 3 filtered: 33.33 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
第四种
mysql> explain SELECT * FROM `user` where name="tom" and age=18 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user partitions: NULL type: ref possible_keys: Index_user key: Index_user key_len: 45 ref: const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
总结
由此可见，只有sql中where包含联合索引的首个字段的查询才能命中索引，这个叫索引的最左匹配特性。 联合索引的使用在写where条件的顺序无关，mysql查询分析会进行优化而使用索引。但是减轻查询分析器的压力，最好和索引的从左到右的顺序一致。
b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道第一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。
