面试官出的MySQL索引问题，这篇文章全给你解决！

插入几条测试数据

insert into t_index values('a','b','c','d'),  
('a2','b2','c2','d2'),  
('a3','b3','c3','d3'),  
('a4','b4','c4','d4'),  
('a5','b5','c5','d5'),  
('a6','b6','c6','d6'); 

到这一步，我们已经基本准备好了需要的数据，我们可以进行更深一步的联合索引的探讨。

我们什么时候需要创建联合索引呢

索引建立的主要目的就是为了提高查询的效率，那么联合索引的目的也是类似的，联合索引的目的就是为了提高存在多个查询条件的情况下的效率，就如上面建立的表一样，有多个字段，当我们需要利用多个字段进行查询的时候，我们就需要利用到联合索引了。

什么时候联合索引才会发挥作用呢

有时候，我们会用联合索引，但是，我们并不清楚其原理，不知道什么时候联合索引会起到作用，什么时候又是会失效的？

带着这个问题，我们了解一下联合索引的最左匹配原则。

最左匹配原则：这个原则的意思就是创建组合索引，以最左边的为准，只要查询条件中带有最左边的列，那么查询就会使用到索引。

下面，我们用几个例子来看看这个原则。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a' G; 

我们看看这条语句的结果，首先，我们看到使用了索引，因为查询条件中带有最左边的列a，那么利用了几个索引呢？这个我们需要看key_len这个字段，我们知道utf8编码的一个字符3个字节，而我们使用的数据类型是char(2)，占两个字节，索引就是2*3等于6个字节，所以只有一个索引起到了作用。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE b = 'b2' G; 

这个语句我们可以看出，这个没有使用索引，因为possible_keys为空，而且，从查询的行数rows可以看出为6（我们测试数据总共6条），说明进行了全盘扫描的，说明这种情况是不符合最左匹配原则，所以不会使用索引查询。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY d G; 

这种情况又有点不一样了，我们使用了一个排序，可以看出使用了索引，通过key_len为12可以得到使用了2个索引a、b，另外在Extra选项中可以看到使用了Using filesort，也就是文件排序，这里使用文件排序的原因是这样的：上面的查询使用了a、b索引，但是当我们用d字段来排序时，（a，d）或者（b，d）这两个索引是没有排序的，联合索引的使用有一个好处，就是索引的下一个字段是会自动排序的，在这里的这种情况来说，c字段就是排序的，但是d是不会，如果我们用c来排序就会得到不一样的结果。

EXPLAIN SELECT * FROM t_index WHERE a = 'a2' AND b = 'b2' ORDER BY c G; 

是不是可以看到，当我们用c进行排序的时候，因为使用了a、b索引，所以c就自动排序了，所以也就不用filesort了。

讲到这里，我相信通过上面的几个例子，对于联合索引的相关知识已经非常的透彻清晰了，最后，我们再来聊几个常见的问题。

Q1：为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

Q2：为什么需要使用联合索引

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。

（编辑：晋中站长网）

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