參考1
參考2
最佳左前綴法則：帶頭大哥不能死、中間兄弟不能斷
索引法則--最佳左前綴法則
最佳左前綴法則學習和Demo演示
1 准備數據
1.1 建表
復制代碼
DROP TABLE IF EXISTS staff;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff (
id INT PRIMARY KEY auto_increment,
name VARCHAR(50),
age INT,
pos VARCHAR(50) COMMENT '職位',
salary DECIMAL(10,2)
);
復制代碼
1.2 插入數據
INSERT INTO staff(name, age, pos, salary) VALUES('Alice', 22, 'HR', 5000);
INSERT INTO staff(name, age, pos, salary) VALUES('Bob', 22, 'RD', 10000);
INSERT INTO staff(name, age, pos, salary) VALUES('David', 22, 'Sale', 120000);
2 測試&Explain分析
2.1 創建索引
CREATE INDEX idx_nameAgePos ON staff(name, age, pos);
創建了一個基於 name, age, pos 三個字段的索引
2.2 索引測試
Case#1：只根據 name 字段來查詢
EXPLAIN SELECT * FROM staff WHERE name = 'Alice';
結果：
type=ref
key=索引
ref=const
ken_len=53
Case#2：只根據 name & age 字段來查詢
EXPLAIN SELECT * FROM staff WHERE name = 'Alice' AND age = 22;
結果：和 Case#1 差不多，但是：
key_len=58
ref=const, const
Case#3：根據 name & age & pos 來查詢
EXPLAIN SELECT * FROM staff WHERE name = 'Alice' AND age = 22 AND pos = 'HR';
結果：索引仍然生效，同時，key_len & ref 比 Case#2 中的結果更豐富
Case#4：根據 age & pos 來查詢
EXPLAIN SELECT * FROM staff WHERE age = 22 AND pos = 'HR';
結果：沒有索引，全表掃描
Case#5：根據 name & pos 來查詢
EXPLAIN SELECT * FROM staff where name = 'Alice' AND pos = 'HR';
結果：和 Case#1 相同（說明 pos 字段沒有用上索引）
3 總體分析
Case1，2，3都用了上索引，且使用索引長度依次增加（key_len=53,58,111 且 ref=1個const,2個const,3個const），符合最佳左前綴法則；
Case4中沒有帶頭大哥（火車頭），於是，全表掃描；
Case5中只有 name 字段使用上了索引，中間兄弟（中間車廂）age 斷了，於是，后面的兄弟（車廂）pos 掛了；
4 總結
最佳左前綴法則：帶頭大哥不能死、中間兄弟不能斷
當 select * from T where a = 1 and b = 3 的時候， 數據庫系統可以直接從索引文件中直接二分法找到 A = 1 的記錄，然后再 B = 3 的記錄
但如果你 where b = 3 則需要遍歷這個索引表的全部
mysql 建立多列索引（聯合索引）有最左前綴的原則，即最左優先，如：
如果有一個 2 列的索引 (col1, col2)，則已經對 (col1)、(col1, col2) 上建立了索引；
如果有一個 3 列索引 (col1, col2, col3)，則已經對 (col1)、(col1, col2)、(col1, col2, col3) 上建立了索引；
原理
b+ 樹的數據項是復合的數據結構，比如 (name,age,sex) 的時候，b+ 樹是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，比如當 (張三,20,F) 這樣的數據來檢索的時候，b+ 樹會優先比較 name 來確定下一步的所搜方向，如果 name 相同再依次比較 age 和 sex，最后得到檢索的數據；但當 (20,F) 這樣的沒有 name 的數據來的時候，b+ 樹就不知道第一步該查哪個節點，因為建立搜索樹的時候 name 就是第一個比較因子，必須要先根據 name 來搜索才能知道下一步去哪里查詢
比如當 (張三, F) 這樣的數據來檢索時，b+ 樹可以用 name 來指定搜索方向，但下一個字段 age 的缺失，所以只能把名字等於張三的數據都找到，然后再匹配性別是 F 的數據了， 這個是非常重要的性質，即索引的最左匹配特性。（這種情況無法用到聯合索引）
mysql 查詢優化器
如果建的索引是 (name, cid)。而查詢的語句是 cid=1 AND name=’小紅’。為什么還能利用到索引？
當按照索引中所有列進行精確匹配（“=” 或 “IN”）時，索引可以被用到，並且 type 為 const。理論上索引對順序是敏感的，但是由於 MySQL 的查詢優化器會自動調整 where 子句的條件順序以使用適合的索引，所以 MySQL 不存在 where 子句的順序問題而造成索引失效
注意事項
范圍查詢
mysql 會一直向右匹配直到遇到范圍查詢（>、<、between、like）就停止匹配。范圍列可以用到索引，但是范圍列后面的列無法用到索引。即，索引最多用於一個范圍列，因此如果查詢條件中有兩個范圍列則無法全用到索引
like 語句的索引問題
如果通配符 % 不出現在開頭，則可以用到索引，但根據具體情況不同可能只會用其中一個前綴
在 like “value%” 可以使用索引，但是 like “%value%” 不會使用索引，走的是全表掃描
不要在列上進行運算
如果查詢條件中含有函數或表達式，將導致索引失效而進行全表掃描
例如 select * from user where YEAR(birthday) < 1990
可以改造成 select * from users where birthday <’1990-01-01′
索引不會包含有 NULL 值的列
只要列中包含有 NULL 值都將不會被包含在索引中，復合索引中只要有一列含有 NULL 值，那么這一列對於此復合索引就是無效的。所以在數據庫設計時不要讓字段的默認值為 NULL
盡量選擇區分度高的列作為索引，區分度的公式是 count(distinct col)/count(*)，表示字段不重復的比例，比例越大我們掃描的記錄數越少，唯一鍵的區分度是 1，而一些狀態、性別字段可能在大數據面前區分度就是 0。一般需要 join 的字段都要求區分度 0.1 以上，即平均 1 條掃描 10 條記錄
覆蓋索引的好處
如果一個索引包含所有需要的查詢的字段的值，我們稱之為覆蓋索引。覆蓋索引是非常有用的工具，能夠極大的提高性能。因為，只需要讀取索引，而無需讀表，極大減少數據訪問量