MySQL數據庫，game_order表表結構如下，下面哪些sql能使用到索引？
這道題目考察的知識點是MySQL組合索引（復合索引）的最左優先原則。
最左前綴匹配原則
在mysql建立聯合索引時會遵循最左前綴匹配的原則，即最左優先，在檢索數據時從聯合索引的最左邊開始匹配，組合索引的第一個字段必須出現在查詢組句中，這個索引才會被用到，示例：
對列col1、列col2和列col3建一個聯合索引：
KEY test_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);
聯合索引 test_col1_col2_col3 實際建立了(col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3)三個索引。
上面這個查詢語句執行時會依照最左前綴匹配原則，檢索時會使用索引(col1,col2)進行數據匹配。
注意
索引的字段可以是任意順序的，如：
SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2”
SELECT * FROM test WHERE col2=“2” AND clo1=“1”
這兩個查詢語句都會用到索引(col1,col2)，mysql創建聯合索引的規則是首先會對聯合合索引的最左邊的，也就是第一個字段col1的數據進行排序，在第一個字段的排序基礎上，然后再對后面第二個字段col2進行排序。其實就相當於實現了類似 order by col1 col2這樣一種排序規則。
所以題目會創建三個索引（plat_order_id）、（plat_order_id與plat_game_id的組合索引）、（plat_order_id、plat_game_id與plat_id的組合索引）。根據最左匹配原則，where語句必須要有plat_order_id才能調用索引（如果沒有plat_order_id字段那么一個索引也調用不到），如果同時出現plat_order_id與plat_game_id則會調用兩者的組合索引，如果同時出現三者則調用三者的組合索引。
思考
對於聯合索引(col1,col2,col3)，查詢語句SELECT * FROM test WHERE col2=2;是否能夠觸發索引？
EXPLAIN
SELECT
*
FROM
test
WHERE
col2=2;
EXPLAIN
SELECT
*
FROM
test
WHERE
col1=1;
借助mysql查詢優化器explain，explain會糾正sql語句該以什么樣的順序執行效率最高，最后才生成真正的執行計划，觀察explain中上述兩個sql語句結果的type字段。查詢中分別是：
- type: index
- type: ref
index：這種類型表示mysql會對整個該索引進行掃描。要想用到這種類型的索引，對這個索引並無特別要求，只要是索引，或者某個聯合索引的一部分，mysql都可能會采用index類型的方式掃描。但是呢，缺點是效率不高，mysql會從索引中的第一個數據一個個的查找到最后一個數據，直到找到符合判斷條件的某個索引。所以，上述語句會觸發索引。
ref：這種類型表示mysql會根據特定的算法快速查找到某個符合條件的索引，而不是會對索引中每一個數據都進行一一的掃描判斷，也就是所謂平常理解的使用索引查詢會更快的取出數據。而要想實現這種查找，索引卻是有要求的，要實現這種能快速查找的算法，索引就要滿足特定的數據結構。簡單說，也就是索引字段的數據必須是有序的，才能實現這種類型的查找，才能利用到索引。
為什么要使用聯合索引
減少開銷。建一個聯合索引(col1,col2,col3)，實際相當於建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個索引。每多一個索引，都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對於大量數據的表，使用聯合索引會大大的減少開銷！
覆蓋索引。對聯合索引(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可以直接通過遍歷索引取得數據，而無需回表，這減少了很多的隨機io操作。減少io操作，特別的隨機io其實是dba主要的優化策略。所以，在真正的實際應用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優化手段之一。
效率高。索引列越多，通過索引篩選出的數據越少。有1000W條數據的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設假設每個條件可以篩選出10%的數據，如果只有單值索引，那么通過該索引能篩選出1000W10%=100w條數據，然后再回表從100w條數據中找到符合col2=2 and col3= 3的數據，然后再排序，再分頁；如果是聯合索引，通過索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！