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Gid、列Cid和列Sid建一个联合索引联合索引 uni_Gid_Cid_SId 实际建立了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)三个索引。插入模拟数据查询实例: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(Gid,Cid)进行数据匹配。注意索引的字段可以是任意顺序的,如:这两个查询语句都会用到索引(Gid,Cid),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Gid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Cid进行排序。其实就相当于实现了类似 order by Gid Cid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(Gid,Cid)中的Gid、Cid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?此时大家可以借助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。那么问题产生了?既然结果是一样的,到底以何种顺序的查询方式最好呢?所以,而此时那就是大家的mysql查询优化器该登场了,sql语句中字段的顺序不需要和联合索引中定义的字段顺序一致,查询优化器会自己调整顺序,mysql查询优化器会判断纠正这条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。所以,当然是大家能尽量的利用到索引时的查询顺序效率最高咯,所以mysql查询优化器会最终以这种顺序进行查询执行。为什么要使用联合索引减少开销。建一个联合索引(Gid,Cid,SId),实际相当于建了(Gid)、(Gid,Cid)、(Gid,Cid,SId)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(Gid,Cid,SId),如果有如下的sql: select Gid,Cid,SId from student where Gid=1 and Cid=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 Gid=1 and Cid=2 and SId=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Gid=2 and Cid= 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!缺点。联合索引越多,索引列越多,则创建的索引越多,索引都是存储在磁盘里的,通过索引算法(Btree代表索引算法使用二叉树的形式来做索引的)来查找数据,的确可以极大的提高查询效率,但是与此同时增删改的同时,需要更新索引,同样是需要花时间的,并且索引所占的磁盘空间也不小。建议。单表尽可能不要超过一个联合索引,单个联合索引不超过3个字段。引申对于联合索引(Gid,Cid,SId),查询语句SELECT * FROM student WHERE Cid = 465176354 ;是否能够触发索引?大多数人都会说NO,实际上却是YES。原因:观察上述两个explain结果中的type字段。查询中分别是:type: indextype: refindex: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。