對復合索引，按照字段在查詢條件中出現的頻度建立索引。在復合索引中，記錄首先按照第一個字段排序。對於在第一個字段上取值相同的記錄，系統再按照第二個字段的取值排序，以此類推。因此只有復合索引的第一個字段出現在查詢條件中，該索引才可能被使用,因此將應用頻度高的字段，放置在復合索引的前面，會使系統最大可能地使用此索引，發揮索引的作用。
二、多列索引適合的場景
1.全字段匹配
2.匹配部分最左前綴
3.匹配第一列
4.匹配第一列范圍查詢(可用用like a%,但不能使用like %b)
5.精確匹配某一列和和范圍匹配另外一列
order by操作中出現的字段同樣適用於按值查找的規則，where+order by中出現的字段需可以建立滿足如上五種規則多列索引。使用多列所需需要按照最左索引列查找；不能跳過中間列；如果某一列是范圍查詢，那么其右邊所有列無法使用索引。IN什么情況下是范圍查詢，什么情況下是多個等值查詢？如果有order by排序時，多個等於條件查詢就是范圍查詢，沒有order by排序就沒有限制。
例如,建立多列索引(name, age, id),只能使用索引的前兩列。in是范圍查詢
... where name='nginx.cn' and age in(15,16,17) order by id
可以使用整個索引，in是按值查詢
... where name='nginx.cn' and age in(15,16,17) and id ='3'
三、復合索引的建立以及最左前綴原則
索引字符串值的前綴（prefixe）。如果你需要索引一個字符串數據列，那么最好在任何適當的情況下都應該指定前綴長度。
例如，如果有CHAR(200)數據列，如果前面10個或20個字符都不同，就不要索引整個數據列。索引前面10個或20個字符會節省大量的空間。你可以索引CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB和TEXT數據列的前綴。
假設你在表的state、city和zip數據列上建立了復合索引。索引中的數據行按照state/city/zip次序排列，因此它們也會自動地按照state/city和state次序排列。這意味着，即使你在查詢中只指定了state值，或者指定state和city值，MySQL也可以使用這個索引。因此，這個索引可以被用於搜索如下所示的數據列組合：
state, city, zip
state, city
state
mysql不能利用這個索引來搜索沒有包含在最左前綴的內容。例如，如果你按照city或zip來搜索，就不會使用到這個索引。如果你搜索給定的state和具體的ZIP代碼（索引的1和3列），該索引也是不能用於這種組合值的，盡管MySQL可以利用索引來查找匹配的state從而縮小搜索的范圍。
如果你考慮給已經索引過的表添加索引，那么就要考慮你將增加的索引是否是已有的多列索引的最左前綴。如果是這樣的，不用增加索引，因為已經有了(例如，如果你在state、city和zip上建立了索引，那么沒有必要再增加state的索引)。
四、通過實例理解單例索引、多列索引以及最左前綴原則
實例：現在我們想查出滿足以下條件的用戶id：
mysql>SELECT ｀uid｀ FROM people WHERE lname｀='Liu' AND ｀fname｀='Zhiqun' AND ｀age｀=26 ； 因為我們不想掃描整表，故考慮用索引。
1、單列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);
將lname列建索引，這樣就把范圍限制在lname='Liu'的結果集1上，之后掃描結果集1，產生滿足fname='Zhiqun'的結果集2，再掃描結果集2，找到 age=26的結果集3，即最終結果。
由於建立了lname列的索引，與執行表的完全掃描相比，效率提高了很多，但我們要求掃描的記錄數量仍舊遠遠超過了實際所需 要的。雖然我們可以刪除lname列上的索引，再創建fname或者age 列的索引，但是，不論在哪個列上創建索引搜索效率仍舊相似。
2、多列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
為了提高搜索效率，我們需要考慮運用多列索引,由於索引文件以B－Tree格式保存，所以我們不用掃描任何記錄，即可得到最終結果。
注：在mysql中執行查詢時，只能使用一個索引，如果我們在lname,fname,age上分別建索引,執行查詢時，只能使用一個索引，mysql會選擇一個最嚴格(獲得結果集記錄數最少)的索引。
3.最左前綴：顧名思義，就是最左優先，上例中我們創建了lname_fname_age多列索引,相當於創建了(lname)單列索引，(lname,fname)組合索引以及(lname,fname,age)組合索引。
注：在創建多列索引時，要根據業務需求，where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊。
一、簡介
數據庫的索引可以加快查詢速度，原因是索引使用特定的數據結構(B-Tree)對特定的列額外組織存放,加快存儲引擎(索引是存儲引擎實現)查找記錄的速度。
索引優化是數據庫優化的最重要手段。
如果查詢語句使用索引（通常是where條件匹配索引)就會利用樹的結構加快查找，索引會按值查找到要查找的行在表中位置，不需回表查詢數據的就是聚簇索引(索引和數據存放在一起)。通常是需要回表再查數據，需要消耗額外的磁盤IO。所以有些時候（如按順序讀取數據）全表掃描會比使用索引快的原因就在於此。
查詢條件只有一個字段時，在該字段建立索引即可，可優化的地方是對於text blob字段使用前綴索引。
當查詢條件有多個字段時，單列索引和多列索引有很大的區別。如果使用多列索引，where條件中字段的順序非常重要，需要滿足最左前綴列。最左前綴：查詢條件中的所有字段需要從左邊起按順序出現在多列索引中，查詢條件的字段數要小於等於多列索引的字段數，中間字段不能存在范圍查詢的字段(<,like等)，這樣的sql可以使用該多列索引。