MySQL中復合索引的作用有哪些

本篇文章給大家分享的是有關MySQL中復合索引的作用有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

復合索引(又稱為聯(lián)合索引)，是在多個列上創(chuàng)建的索引。創(chuàng)建復合索引最重要的是列順序的選擇，這關系到索引能否使用上，或者影響多少個謂詞條件能使用上索引。復合索引的使用遵循最左匹配原則，只有索引左邊的列匹配到，后面的列才能繼續(xù)匹配。本文主要探究復合索引的創(chuàng)建順序與使用情況。 

（一）復合索引的概念

在單個列上創(chuàng)建的索引我們稱為單列索引，在2個以上的列上創(chuàng)建的索引稱為復合索引。在單個列上創(chuàng)建索引相對簡單，通常只需要考慮列的選擇率即可，選擇性越好，代表數(shù)據(jù)越分散，創(chuàng)建出來的索引性能也就更好。通常，某列選擇率的計算公式為：
selectivity = 施加謂詞條件后返回的記錄數(shù) / 未施加謂詞條件后返回的記錄數(shù)
可選擇率的取值范圍是(0,1]，值越小，代表選擇性越好。
對于復合索引(又稱為聯(lián)合索引)，是在多個列上創(chuàng)建的索引。創(chuàng)建復合索引最重要的是列順序的選擇，這關系到索引能否使用上，或者影響多少個謂詞條件能使用上索引。復合索引的使用遵循最左匹配原則，只有索引左邊的列匹配到，后面的列才能繼續(xù)匹配。

（二）什么情況下會使用復合索引的列

復合索引遵循最左匹配原則，只有索引中最左列匹配到，下一列才有可能被匹配。如果左邊列使用的是非等值查詢，則索引右邊的列將不會被查詢使用，也不會被排序使用。

實驗：哪些情況下會使用到復合索引

 復合索引中的哪些字段被使用到了，是我們非常關心的問題。網(wǎng)絡上一個經(jīng)典的例子：

-- 創(chuàng)建測試表
CREATE TABLE t1(
c1 CHAR(1) not null,
c2 CHAR(1) not null,
c3 CHAR(1) not null,
c4 CHAR(1) not null,
c5 CHAR(1) not null
)ENGINE innodb CHARSET UTF8;

-- 添加索引
alter table t1 add index idx_c1234(c1,c2,c3,c4);

--插入測試數(shù)據(jù)
insert into t1 values('1','1','1','1','1'),('2','2','2','2','2'),
('3','3','3','3','3'),('4','4','4','4','4'),('5','5','5','5','5');

 需要探索下面哪些查詢語句使用到了索引idx_c1234，以及使用到了索引的哪些字段？

(A) where c1=? and c2=? and c4>? and c3=?

(B) where c1=? and c2=? and c4=? order by c3

(C) where c1=? and c4=? group by c3,c2

(D) where c1=? and c5=? order by c2,c3

(E) where c1=? and c2=? and c5=? order by c2,c3

(F) where c1>? and c2=? and c4>? and c3=?

A選項：

mysql> explain select c1,c2,c3,c4,c5 from t1 where c1='2' and c2='2' and c4>'1' and c3='2';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra     |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | range | idx_c1234  | idx_c1234 | 12  | NULL | 1 | 100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+

使用的索引長度為12，代表4個字段都使用了索引。由于c1、c2、c3都是等值查詢，所以后面的c4列也可以用上。

注：utf8編碼，一個索引長度為3，這里12代表4個字段都用到該索引。

B選項：

mysql> explain select c1,c2,c3,c4,c5 from t1 where c1='2' and c2='2' and c4='2' order by c3;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | filtered | Extra     |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 6  | const,const | 1 | 20.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+-----------------------+

 使用的索引長度為6，代表2個字段使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1、c2使用了索引。因為查詢中沒有c3謂詞條件，所以索引值使用到c2后就發(fā)生了中斷，導致只使用了c1、c2列。這里SQL使用了order by排序，但是在執(zhí)行計劃Extra部分未有filesort關鍵字，說明在索引中按照c3字段順序讀取數(shù)據(jù)即可。

這里特別留意，雖然索引中的c3字段沒有放在索引的最后，但是確實使用到了索引中c2字段的有序特性，因為執(zhí)行計劃的Extra部分未出現(xiàn)"fileasort"關鍵字。這是為什么呢？這里用到了MySQL5.6版本引入的Index Condition Pushdown (ICP) 優(yōu)化。其核心思想是使用索引中的字段做數(shù)據(jù)過濾。我們來整理一下不使用ICP和使用ICP的區(qū)別：

如果沒有使用ICP優(yōu)化，其SQL執(zhí)行步驟為：

1.使用索引列c1,c2獲取滿足條件的行數(shù)據(jù)。where c1='2' and c2='2'

2.回表查詢數(shù)據(jù)，使用where c4='2'來過濾數(shù)據(jù)

3.對數(shù)據(jù)排序輸出

如果使用了ICP優(yōu)化，其SQL執(zhí)行步驟為：

1.使用索引列c1,c2獲取滿足條件的行數(shù)據(jù)。where c1='2' and c2='2'

2.在索引中使用where c4='2'來過濾數(shù)據(jù)

3.因為數(shù)據(jù)有序，直接按順序取出滿足條件的數(shù)據(jù)

C選項：

mysql> explain select c2,c3 from t1 where c1='2' and c4='2' group by c3,c2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra              |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 3  | const | 2 | 14.29 | Using where; Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------------------------------------------------+

 使用的索引長度為3，代表1個字段使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1使用了索引。因為查詢中沒有c2謂詞條件，所以索引值使用到c1后就發(fā)生了中斷，導致只使用了c1列。該SQL執(zhí)行過程為：

1.在c1列使用索引找到c1='2'的所有行，然后回表使用c4='2'過濾掉不匹配的數(shù)據(jù)
2.根據(jù)上一步的結果，對結果中的c3,c2聯(lián)合排序，以便于得到連續(xù)變化的數(shù)據(jù)，同時在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部創(chuàng)建臨時表，用于存儲group by的結果。

C選項擴展：

mysql> explain select c2,c3 from t1 where c1='2' and c4='2' group by c2,c3;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra     |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 3  | const | 2 | 14.29 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+

 使用的索引長度為3，代表1個字段使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1使用了索引。

D選項：

mysql> explain select c2,c3 from t1 where c1='2' and c5='2' order by c2,c3;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+------------------------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 3  | const | 2 | 14.29 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+------------------------------------+

 使用的索引長度為3，代表1個字段都使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1使用了索引。因為查詢中沒有c2謂詞條件，所以索引值使用到c1后就發(fā)生了中斷，導致只使用了c1列。

D選項擴展：

mysql> explain select c2,c3 from t1 where c1='2' and c5='2' order by c3,c2;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra            |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 3  | const | 2 | 14.29 | Using index condition; Using where; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+----------------------------------------------------+

 使用的索引長度為3，代表1個字段都使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1使用了索引。因為查詢中沒有c2謂詞條件，所以索引值使用到c1后就發(fā)生了中斷，導致只使用了c1列。

E選項：

mysql> explain select c1,c2,c3,c4,c5 from t1 where c1='2' and c2='2' and c5='2' order by c2,c3;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | filtered | Extra        |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+------------------------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | ref | idx_c1234  | idx_c1234 | 6  | const,const | 2 | 14.29 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+------------------------------------+

 使用的索引長度為6，代表2個字段都使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1、c2使用了索引。這里SQL使用了order by排序，但是在執(zhí)行計劃Extra部分未有filesort關鍵字，說明在索引中按照c3字段順序讀取數(shù)據(jù)即可(c2是常量)。

F選項：

mysql> explain select c1,c2,c3,c4,c5 from t1 where c1>'4' and c2='2' and c3='2' and c4='1';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra     |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE  | t1 | NULL  | range | idx_c1234  | idx_c1234 | 3  | NULL | 1 | 20.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+

 使用的索引長度為3，代表1個字段都使用了索引。根據(jù)最左使用原則，c1使用了索引。這里c1使用了不等值查詢，導致后面的c2查詢無法使用索引。該案例非常值得警惕，謂詞條件中含有等值查詢和范圍查詢時，如果范圍查詢在索引前面，則等值查詢將無法使用索引；如果等值查詢在前面，范圍查詢在后面，則都可以使用到索引。

（三）如何創(chuàng)建復合索引

復合索引創(chuàng)建的難點在于字段順序選擇，我的觀點如下：

• 如果存在等值查詢和排序，則在創(chuàng)建復合索引時，將等值查詢字段放在前面，排序放在最后面；

• 如果存在多個等值查詢，則選擇性好的放在前面，選擇性差的放在后面；

• 如果存在等值查詢、范圍查詢、排序。等值查詢放在最前面，范圍查詢和排序需根據(jù)實際情況決定索引順序；
  

此外，《阿里巴巴Java開發(fā)手冊-2020最新嵩山版》中有幾個關于復合索引的規(guī)約，我們可以看一下：

1.如果有order by的場景，請注意利用索引的有序性。order by后的字段是組合索引的一部分，并且放在組合索引的最后，避免出現(xiàn)filesort的情況，影響查詢性能。

正例：where a=? b=? order by c; 索引a_b_c

反例：索引如果存在范圍查詢，那么索引有序性將無法使用。如：where a>10 order by b; 索引a_b無法排序。

2.建復合索引的時候，區(qū)分度最高的在最左邊，如果where a=? and b=?，a列的值幾乎接近唯一值，那么只需建單列索引idx_a即可。

說明：存在等號和非等號混合判斷條件時，在建索引時，請把等號條件的列前置。如：where c>? and d=?,那么即使c的區(qū)分度

更高，也必須把d放在索引的最前列，即創(chuàng)建索引idx_d_c。

實驗：應該如何創(chuàng)建復合索引

在有的文檔里面講到過復合索引的創(chuàng)建規(guī)則：ESR原則：精確(Equal)匹配的字段放在最前面，排序(Sort)條件放中間，范圍(Range)匹配的字段放在最后面。接下來我們來探索一下該方法是否正確。

例子：存在員工表employees

mysql> show create table employees;
+-----------+-------------------------------
| Table  | Create Table                                                                   
+-----------+-------------------------------------
| employees | CREATE TABLE `employees` (
 `emp_no` int(11) NOT NULL,
 `birth_date` date NOT NULL,
 `first_name` varchar(14) NOT NULL,
 `last_name` varchar(16) NOT NULL,
 `gender` enum('M','F') NOT NULL,
 `hire_date` date NOT NULL,
 PRIMARY KEY (`emp_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 |
+-----------+-------------------------------------

-- 數(shù)據(jù)量約30萬行
mysql> select count(*) from employees;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 300024 |
+----------+

 現(xiàn)在需要查詢1998年后入職的first_name為"Ebbe"員工，并按照出生日期升序排序。

其SQL語句如下：

select emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date 
from employees 
where hire_date >= '1998-01-01'
and  first_name = 'Ebbe'
order by birth_date;

 為了優(yōu)化該SQL語句的性能，需要在表上創(chuàng)建索引，為了保證where與order by都使用到索引，決定創(chuàng)建復合索引，有如下創(chuàng)建順序：

（A）hire_date,first_name,birth_date

（B）hire_date,birth_date,first_name

（C）first_name,hire_date,birth_date

（D）first_name,birth_date,hire_date

（E）birth_date,first_name,hire_date

（F）birth_date,hire_date,first_name

確認哪種順序創(chuàng)建索引是最優(yōu)的。

Note:

1.date類型占3個字節(jié)的空間，hire_date和 birth_date都占用3個字節(jié)的空間。

2.first_name是變長字段，多使用2個字節(jié)，如果允許為NULL值，還需多使用1個字節(jié)，占用16個字節(jié)

A選項：hire_date,first_name,birth_date

create index idx_a on employees(hire_date,first_name,birth_date);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra         |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 1 | SIMPLE  | employees | NULL  | range | idx_a   | idx_a | 19  | NULL | 5678 | 10.00 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 這里key_len長度為19，令人不解，hire_date是非等值查詢，理論上key_len應該為3，通過使用MySQL workbench查看執(zhí)行計劃，也可以發(fā)現(xiàn)索引只使用了hire_date列(如下圖)。為什么會是19而不是3呢？實在令人費解，思考了好久也沒有想明白，如有知道，望各位大神不吝解答。

B選項：hire_date,birth_date,first_name

為避免干擾，刪除上面創(chuàng)建的索引idx_a，然后創(chuàng)建idx_b。

create index idx_b on employees(hire_date,birth_date,first_name);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | range | idx_b     | idx_b | 3    | NULL | 5682 |  10.00 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 這里key_len長度為3，hire_date是非等值查詢，導致后面的索引列無法使用到。

C選項：first_name,hire_date,birth_date

為避免干擾，刪除上面創(chuàng)建的索引idx_b，然后創(chuàng)建idx_c。

create index idx_c on employees(first_name,hire_date,birth_date);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | range | idx_c     | idx_c | 19   | NULL |  5 |  100.00 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 這里key_len長度為19，first_name是等值查詢，可以繼續(xù)使用hire_date列，因為hire_date列是非等值查詢，導致索引無法繼續(xù)使用birth_date。

D選項：first_name,birth_date,hire_date

為避免干擾，刪除上面創(chuàng)建的索引idx_c，然后創(chuàng)建idx_d。

create index idx_d on employees(first_name,birth_date,hire_date);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra         |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | ref | idx_d     | idx_d | 16   | const | 190 |  33.33 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

 這里key_len長度為16，first_name是等值查詢，在謂詞過濾中未使用birth_date，導致只有first_name列使用上索引，但是birth_date列用于排序，上面執(zhí)行計劃顯示SQL最終并沒有排序，說明數(shù)據(jù)是從索引按照birth_date有序取出的。

E選項：birth_date,first_name,hire_date

為避免干擾，刪除上面創(chuàng)建的索引idx_d，然后創(chuàng)建idx_e。

create index idx_e on employees(birth_date,first_name,hire_date);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows  | filtered | Extra            |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 299468 |   3.33 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+

 這里未使用到索引，說明排序列放在復合索引的最前面是無法被使用到的。

F選項：birth_date,hire_date,first_name

為避免干擾，刪除上面創(chuàng)建的索引idx_e，然后創(chuàng)建idx_f。

create index idx_f on employees(birth_date,hire_date,first_name);

其執(zhí)行計劃如下：

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows  | filtered | Extra            |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 299468 |   3.33 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+

 與E選項一樣，這里未使用到索引，說明排序列放在復合索引的最前面是無法被使用到的。

通過上面的6個索引測試，我們發(fā)現(xiàn)，等值查詢列和范圍查詢列放在復合索引前面，復合索引都能被使用到，只是使用到的列可能不一樣。哪種方式創(chuàng)建索引最好呢？MySQL的查詢優(yōu)化器是基于開銷(cost)來選擇最優(yōu)的執(zhí)行計劃的，我們不妨來看看上面的6個索引的執(zhí)行開銷。

索引         開銷cost
----------   ------------
idx_a        8518
idx_b        8524
idx_c        13
idx_d        228
idx_e        78083
idx_f        78083

 通過上面的開銷，可以看到：

• idx_a和idx_b：索引使用范圍查詢字段開頭，導致索引只能使用到第一列，無法消除排序，導致開銷較大；

• idx_c和idx_d：索引使用等值查詢字段開頭，范圍查詢和排序位于后面，開銷是最小的；

• idx_e和idx_f ：索引使用排序字段開頭，導致索引無法被使用到，走的全表掃描，開銷巨大。
  

更進一步，idx_c和idx_d如何選擇呢？idx_c使用索引進行等值查詢+范圍查詢，然后對數(shù)據(jù)進行排序；idx_d使用索引進行等值查詢+索引條件下推查詢，然后按照順序直接獲取數(shù)據(jù)。兩種方式各有優(yōu)劣，我們不妨再來看一個例子：

把上面6個索引都加到表上，看看如下SQL會選擇哪個索引。

mysql> show index from employees;
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table   | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| employees |     0 | PRIMARY |      1 | emp_no   | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_a  |      1 | hire_date  | A     |    5355 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_a  |      2 | first_name | A     |   290745 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_a  |      3 | birth_date | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_b  |      1 | hire_date  | A     |    6237 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_b  |      2 | birth_date | A     |   297591 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_b  |      3 | first_name | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_c  |      1 | first_name | A     |    1260 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_c  |      2 | hire_date  | A     |   293517 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_c  |      3 | birth_date | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_d  |      1 | first_name | A     |    1218 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_d  |      2 | birth_date | A     |   294525 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_d  |      3 | hire_date  | A     |   298095 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_e  |      1 | birth_date | A     |    4767 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_e  |      2 | first_name | A     |   292761 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_e  |      3 | hire_date  | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_f  |      1 | birth_date | A     |    4767 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_f  |      2 | hire_date  | A     |   297864 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
| employees |     1 | idx_f  |      3 | first_name | A     |   299468 | NULL   | NULL  |   | BTREE   |     |        |
+-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

SQL1

mysql> explain select emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date 
from  employees 
where  hire_date >= '1998-01-01'
and   first_name = 'Ebbe'
order by birth_date;
+----+-------------+-----------+------------+-------+-------------------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys      | key  | key_len | ref | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+-------------------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | range | idx_a,idx_b,idx_c,idx_d | idx_c | 19   | NULL |  5 |  100.00 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+-------+-------------------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 這里MySQL自動選擇了idx_c，是因為first_name+hire_date兩個字段已經(jīng)將數(shù)據(jù)過濾了只有5行，由于數(shù)據(jù)少，排序非?？臁７粗?，如果選擇idx_d，則需要先通過first_name字段過濾出符合條件的190行數(shù)據(jù)，然后再使用hire_date篩選數(shù)據(jù)，工作量較大。

SQL2

mysql> explain select emp_no,birth_date,first_name,last_name,gender,hire_date 
from  employees 
where  hire_date >= '1980-01-01'
and   first_name = 'Ebbe'
order by birth_date;
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys      | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra         |
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE   | employees | NULL    | ref | idx_a,idx_b,idx_c,idx_d | idx_d | 16   | const | 190 |  50.00 | Using index condition |
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

 如果選擇idx_c，first_name+hire_date兩個字段通過索引過濾數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)量較大，導致排序非常慢。MySQL自動選擇了idx_d，通過索引的first_name列過濾數(shù)據(jù)，并通過索引條件下推過濾hire_date字段，然后從索引中有序的取出數(shù)據(jù)，相對來說，由于使用idx_d無需排序，速度會更快。

 （四）復合索引總結

1.復合索引的創(chuàng)建，如果存在多個等值查詢，則將選擇性好的列放在最前面，選擇性差的列放在后面；

2.復合索引的創(chuàng)建，如果涉及到等值查詢和范圍查詢，不管非等值查詢的列的選擇性如何好，等值查詢的字段要放在非等值查詢的前面；

3.復合索引的創(chuàng)建，如果涉及到等值查詢和范圍查詢和排序(order by、group by)，則等值查詢放在索引最前面，范圍查詢和排序哪個在前，哪個在后，需要根據(jù)實際場景決定。如果范圍查詢在前，則無法使用到索引的有序性，需filesort，適用于返回結果較少的SQL，因為結果少則排序開銷?。蝗绻判蛟谇?，則可以使用到索引的有序性，但是需要回表(或者索引條件下推)去查詢數(shù)據(jù)，適用于返回結果較多的SQL，因為無需排序，直接取出數(shù)據(jù)。

4.復合索引的創(chuàng)建，一定不能把order by、group by的列放在索引的最前面，因為查詢中總是where先于order by執(zhí)行；

5.使用索引進行范圍查詢會導致后續(xù)索引字段無法被使用，如果有排序，無法消除filesort排序。例子：a_b_c索引，where a>? and b = ? order by c，則a可以被使用到，b無法被使用，c字段需filesort。

以上就是MySQL中復合索引的作用有哪些，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業(yè)資訊頻道。