MySQL索引

索引总结

索引划分

按照数据结构维度划分：

• BTree 索引：MySQL 里默认和最常用的索引类型。只有叶子节点存储 value，非叶子节点只有指针和 key。存储引擎 MyISAM 和 InnoDB 实现 BTree 索引都是使用 B+Tree，但二者实现方式不一样（前面已经介绍了）。
• 哈希索引：类似键值对的形式，一次即可定位。
• RTree 索引：一般不会使用，仅支持 geometry 数据类型，优势在于范围查找，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。
• 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

按照底层存储方式角度划分：

• 聚簇索引（聚集索引）：索引结构和数据一起存放的索引，InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。
• 非聚簇索引（非聚集索引）：索引结构和数据分开存放的索引，二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

按照应用维度划分：

• 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有 NULL）+ 表中只有一个。
• 普通索引：仅加速查询。允许有null和重复值
• 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有 NULL）。
• 覆盖索引：一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值。
• 联合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并。
• 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。一般不会使用，效率较低，通常使用搜索引擎如 ElasticSearch 代替。

MySQL 8.x 中实现的索引新特性：

• 隐藏索引：也称为不可见索引，不会被优化器使用，但是仍然需要维护，通常会软删除和灰度发布的场景中使用。主键不能设置为隐藏（包括显式设置或隐式设置）。
• 降序索引：之前的版本就支持通过 desc 来指定索引为降序，但实际上创建的仍然是常规的升序索引。直到 MySQL 8.x 版本才开始真正支持降序索引。另外，在 MySQL 8.x 版本中，不再对 GROUP BY 语句进行隐式排序。
• 函数索引：从 MySQL 8.0.13 版本开始支持在索引中使用函数或者表达式的值，也就是在索引中可以包含函数或者表达式。

使用 B+ 树索引而不是 B 树索引有几个关键的原因：

1. 范围查询效率更高：B+ 树在叶子节点上维护了一个有序链表，这使得范围查询效率更高。在 B+ 树中，范围查询只需要沿着叶子节点的有序链表进行遍历，而在 B 树中，由于数据分布在各层的节点中，范围查询需要在每个层级进行检索，效率相对较低。
2. 更高的磁盘读写性能：B+ 树的内部节点只存储索引键，而叶子节点存储了索引键和对应的数据地址。这种设计使得 B+ 树的内部节点可以存储更多的索引键，从而减少了索引树的高度，减少了磁盘 I/O 次数，提高了磁盘读写性能。
3. 更适合范围查询和顺序访问：由于 B+ 树的叶子节点形成了有序链表，因此在范围查询和顺序访问（例如 ORDER BY 和 GROUP BY 操作）时，B+ 树索引的效率更高。而 B 树由于在每个节点都存储了数据，范围查询和顺序访问时需要更多的磁盘 I/O 操作。
4. 更适合数据库的特性：数据库系统通常需要支持范围查询、排序、分页等操作，而 B+ 树索引更适合这些操作。因此，大多数数据库系统选择使用 B+ 树索引作为默认的索引实现。

主键索引(Primary Key)

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引且不允许存在 null 值的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

InnoDB的主键索引是聚簇索引

InnoDB 存储引擎根据索引类型不同，分为聚簇索引（上图就是聚簇索引）和二级索引。它们区别在于，聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户数据都存放在聚簇索引的叶子节点，而二级索引的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

二级索引

二级索引（Secondary Index）又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键索引的位置。

除主键索引外，唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。

1. 唯一索引(Unique Key)：唯一索引也是一种约束。唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2. 普通索引(Index):普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。
3. 前缀索引(Prefix):前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小，因为只取前几个字符。
4. 全文索引(Full Text):全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。

二级索引:

聚簇索引（聚集索引）

聚簇索引（Clustered Index）即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引。

在 MySQL 中，InnoDB 引擎的表的 .ibd文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。

聚簇索引的优缺点

优点：

• 查询速度非常快：聚簇索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。相比于非聚簇索引， 聚簇索引少了一次读取数据的 IO 操作。
• 对排序查找和范围查找优化：聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。

缺点：

• 依赖于有序的数据：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
• 更新代价大：如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改，而且聚簇索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的，所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

非聚簇索引

非聚簇索引(Non-Clustered Index)即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。

非聚簇索引的叶子节点并不一定存放数据的指针，因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

非聚簇索引的优缺点

优点：

更新代价比聚簇索引要小 。非聚簇索引的更新代价就没有聚簇索引那么大了，非聚簇索引的叶子节点是不存放数据的

缺点：

• 依赖于有序的数据：跟聚簇索引一样，非聚簇索引也依赖于有序的数据

• **可能会二次查询(回表)**：这应该是非聚簇索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

为什么有了聚簇索引还要有非聚簇索引？

多个索引支持：一个表可以有多个非聚簇索引，这意味着可以为不同的查询需求创建不同的索引，从而提高查询性能。如果都使用聚簇索引，建立的不同索引都要存储所有数据，会产生冗余。

覆盖索引：可以创建覆盖索引，这意味着查询所需的所有列都包含在索引中，查询可以直接从索引中获取数据而无需访问实际表，从而显著提高查询速度。

更小的索引大小：只包含索引列和指向实际数据行的指针，索引大小通常比聚簇索引小，因此占用的存储空间更少，查询时的I/O操作更少。

更新代价小：非聚簇索引只包含索引列和指向数据行的指针，通常比整个数据行要小。这意味着在更新索引时，涉及的数据量和页数较少。

非聚簇索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

非聚簇索引不一定回表查询。

试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

SELECT name FROM table WHERE name='guang19';

那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。

即使是 MYISAM 也是这样，虽然 MYISAM 的主键索引确实需要回表，因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是！如果 SQL 查的就是主键呢?

SELECT id FROM table WHERE id=1;

主键索引本身的 key 就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为 覆盖索引（Covering Index） 。我们知道在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次，这样就会比较慢。而覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了，而无需回表查询。

联合索引

使用表中的多个字段创建索引，就是 联合索引，也叫 组合索引 或 复合索引。

以 score 和 name 两个字段建立联合索引：

ALTER TABLE `cus_order` ADD INDEX id_score_name(score, name);

最左前缀匹配原则

最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，MySQL 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询（如 >、< ，between，like）才会停止匹配。但是对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配的范围查询，并不会停止匹配。所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据。

例如：使用s_code = 2 条件进行查询，如果建立(sname, s_code, address)顺序的索引，是匹配不到索引的

特殊情况

但是如果查询条件是 （sname = “变成派大星” and s_code = 2） 又或者是 （s_code = 2 and sname = “变成派大星” )就可以，因为优化器会自动调整sname, s_code的顺序。再比如 （sname = “变成派大星” and s_code > 1 and address = “上海）” ，address是用不到索引的，因为 s_code 字段是一个范围查询，它之后的字段会停止匹配。

结论：优化器可以根据查询字段优化索引顺序，必须要有查询条件必须要有sname才能使用联合索引

索引下推

索引下推（Index Condition Pushdown，简称 ICP） 是 MySQL 5.6 版本中提供的一项索引优化功能，它允许存储引擎在索引遍历过程中，执行部分 WHERE字句的判断条件，直接过滤掉不满足条件的记录，从而减少回表次数，提高查询效率。

我们有一张用户表，创建了（name，age）的联合索引以及id的主键索引

在没有开启索引下推之前

• 先从二级索引中根据name匹配姓张的所有数据行，得到主键索引id为1和4
• 分别用1和4到主键索引（聚簇索引）中找到匹配的数据行
• 然后在Server层再对数据使用age = 18进行条件过滤

这样会涉及到2次回表，分别是id=1和id=4，对性能的影响会比较大

而索引下推就是对这个场景的优化，把过滤下推到存储引擎的层面

在进行（name，age）进行查询时，直接根据name和age进行过滤，得到匹配后的数据行，再回表查询，只需要一次回表就可以得到匹配的数据

可以看出，除了可以减少回表次数之外，索引下推还可以减少存储引擎层和 Server 层的数据传输量。

前缀索引

所谓前缀索引，说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时去指定），比如以产品名称的前 10 位来建索引，这样建立起来的索引更小，查询效率更快

一般来说，当某个字段的数据量太大，而且查询又非常的频繁时，使用前缀索引能有效的减小索引文件的大小，让每个索引页可以保存更多的索引值，从而提高了索引查询的速度。

缺点

MySQL 中无法使用前缀索引进行 ORDER BY 和 GROUP BY，也无法用来进行覆盖扫描，当字符串本身可能比较长，而且前几个字符完全相同，这个时候前缀索引的优势已经不明显了，就没有创建前缀索引的必要了。

当某个字段内容的前几位区分度很高的时候，这个时候采用前缀索引，可以在查询性能和空间存储方面达到一个很高的性价比。

正确使用索引的一些建议

选择合适的字段创建索引

• 不为 NULL 的字段：索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。
• 被频繁查询的字段：我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。
• 被作为条件查询的字段：被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。
• 频繁需要排序的字段：索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间。
• 被经常频繁用于连接的字段：经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

限制每张表上的索引数量

索引并不是越多越好，建议单张表索引不超过 5 个，索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

字符串类型的字段使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

避免索引失效

索引失效也是慢查询的主要原因之一，常见的导致索引失效的情况有下面这些：

• 使用 SELECT * 进行查询; SELECT * 不会直接导致索引失效（如果不走索引大概率是因为 where 查询范围过大导致的），但它可能会带来一些其他的性能问题比如造成网络传输和数据处理的浪费、无法使用索引覆盖;
• 创建了组合索引，但查询条件未遵守最左匹配原则;
• 在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作;
• 以 % 开头的 LIKE 查询比如 LIKE '%abc';;
• 查询条件中使用 OR，且 OR 的前后条件中有一个列没有索引，涉及的索引都不会被使用到;
• IN 的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描(NOT IN 和 IN 的失效场景相同);
• 发生隐式转换;
• ……

推荐阅读这篇文章：美团暑期实习一面：MySQl 索引失效的场景有哪些？open in new window。

删除长期未使用的索引

删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗。

MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用。

知道如何分析语句是否走索引查询

我们可以使用 EXPLAIN 命令来分析 SQL 的 执行计划 ，这样就知道语句是否命中索引了。执行计划是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器的优化会后，具体的执行方式。

EXPLAIN 并不会真的去执行相关的语句，而是通过 查询优化器 对语句进行分析，找出最优的查询方案，并显示对应的信息。

mysql> EXPLAIN SELECT `score`,`name` FROM `cus_order` ORDER BY `score` DESC;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra          |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
|  1 | SIMPLE      | cus_order | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 997572 |   100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

各个字段的含义如下：

列名	含义
id	SELECT 查询的序列标识符
select_type	SELECT 关键字对应的查询类型
table	用到的表名
partitions	匹配的分区，对于未分区的表，值为 NULL
type	表的访问方法
possible_keys	可能用到的索引
key	实际用到的索引
key_len	所选索引的长度
ref	当使用索引等值查询时，与索引作比较的列或常量
rows	预计要读取的行数
filtered	按表条件过滤后，留存的记录数的百分比
Extra	附加信息

不适合作为索引的字段

在 MySQL 中，有一些字段不适合作为索引，包括但不限于：

1. 超大字段： 比如 TEXT、BLOB 类型的字段，它们存储的数据量较大，不适合作为索引，因为索引会占用额外的磁盘空间，并且对这些大字段进行索引不会提升查询性能。
2. 频繁变动的字段： 如果一个字段经常变动（比如记录的状态经常变化），那么将这个字段作为索引可能会导致频繁的索引更新操作，影响数据库性能。
3. 低选择性字段： 基数是指字段中不同值的数量，如果一个字段的基数很低（比如性别字段只有两种取值），那么对这个字段建立索引可能会导致索引失效，因为查询优化器可能会认为全表扫描比使用索引更快。
4. 高重复值字段：此类字段重复值多，索引效率低，无法有效缩小查询范围。如国家、城市等字段在全球化系统中可能存在大量重复值。
5. 不会出现在查询条件中的字段： 如果一个字段很少出现在 WHERE 子句中作为查询条件，那么对这个字段建立索引可能不会有太大的性能提升，甚至可能会浪费索引空间。
6. 包含函数表达式的字段： 如果在查询中使用了函数表达式，比如 LOWER(column_name)，那么这个字段就不适合作为索引，因为函数表达式会导致索引失效。
7. JSON 字段： 在 MySQL 5.7 之前，JSON 字段不支持索引，所以不适合作为索引。MySQL 5.7 及之后的版本支持对 JSON 字段进行索引，但需要根据实际情况来判断是否适合建立索引。

索引失效的场景有哪些

对索引使用左或者左右模糊匹配

当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx% 这两种方式都会造成索引失效。

如果是查询 name 前缀为林的用户，那么就会走索引扫描，执行计划中的 type=range 表示走索引扫描，key=index_name 看到实际走了 index_name 索引：

// name 字段为二级索引
select * from t_user where name like '林%';

为什么 like 关键字左或者左右模糊匹配无法走索引呢？

因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的，只能根据前缀进行比较。

举个例子，下面这张二级索引图（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了，大家脑补成双向链表就行），是以 name 字段有序排列存储的。

对索引使用函数

有时候我们会用一些 MySQL 自带的函数来得到我们想要的结果，这时候要注意了，如果查询条件中对索引字段使用函数，就会导致索引失效。

比如下面这条语句查询条件中对 name 字段使用了 LENGTH 函数，执行计划中的 type=ALL，代表了全表扫描：

// name 为二级索引
select * from t_user where length(name)=6;

为什么对索引使用函数，就无法走索引了呢？

因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算后的值，自然就没办法走索引了。

不过，从 MySQL 8.0 开始，索引特性增加了函数索引，即可以针对函数计算后的值建立一个索引，也就是说该索引的值是函数计算后的值，所以就可以通过扫描索引来查询数据。

举个例子，我通过下面这条语句，对 length(name) 的计算结果建立一个名为 idx_name_length 的索引。

alter table t_user add key idx_name_length ((length(name)));

然后我再用下面这条查询语句，这时候就会走索引了。

对索引进行表达式计算

MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字

在查询条件中对索引进行表达式计算，也是无法走索引的。

比如，下面这条查询语句，执行计划中 type = ALL，说明是通过全表扫描的方式查询数据的：

explain select * from t_user where id + 1 = 10;

但是，如果把查询语句的条件改成 where id = 10 - 1，这样就不是在索引字段进行表达式计算了，于是就可以走索引查询了。

为什么对索引进行表达式计算，就无法走索引了呢？

原因跟对索引使用函数差不多。

因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是 id + 1 表达式计算后的值，所以无法走索引，只能通过把索引字段的取值都取出来，然后依次进行表达式的计算来进行条件判断，因此采用的就是全表扫描的方式。

有的同学可能会说，这种对索引进行简单的表达式计算，在代码特殊处理下，应该是可以做到索引扫描的，比方将 id + 1 = 10 变成 id = 10 - 1。

是的，是能够实现，但是 MySQL 还是偷了这个懒，没有实现。

对索引隐式类型转换

我在原本的 t_user 表增加了 phone 字段，是二级索引且类型是 varchar。

然后我在条件查询中，用整型作为输入参数，此时执行计划中 type = ALL，所以是通过全表扫描来查询数据的。

select * from t_user where phone = 1300000001;

如果索引字段是字符串类型，但是在条件查询中，输入的参数是整型的话，你会在执行计划的结果发现这条语句会走全表扫描。

但是如果索引字段是整型类型，查询条件中的输入参数即使字符串，是不会导致索引失效，还是可以走索引扫描。

我们再看第二个例子，id 是整型，但是下面这条语句还是走了索引扫描的。

explain select * from t_user where id = '1';

上面的结果为 1

说明 MySQL 在遇到字符串和数字比较的时候，会自动把字符串转为数字，然后再进行比较。

前面的例子一中的查询语句，会走全表扫描：

//例子一的查询语句
select * from t_user where phone = 1300000001;

这是因为 phone 字段为字符串，所以 MySQL 要会自动把字符串转为数字，所以这条语句相当于：

select * from t_user where CAST(phone AS signed int) = 1300000001;

可以看到，CAST 函数是作用在了 phone 字段，而 phone 字段是索引，也就是对索引使用了函数！而前面我们也说了，对索引使用函数是会导致索引失效的。

例子二中的查询语句，我跟大家说了是会走索引扫描：

//例子二的查询语句
select * from t_user where id = "1";

这时因为字符串部分是输入参数，也就需要将字符串转为数字，所以这条语句相当于：

select * from t_user where id = CAST("1" AS signed int);

可以看到，索引字段并没有用任何函数，CAST 函数是用在了输入参数，因此是可以走索引扫描的。

联合索引非最左匹配

对主键字段建立的索引叫做聚簇索引，对普通字段建立的索引叫做二级索引。

那么多个普通字段组合在一起创建的索引就叫做联合索引，也叫组合索引。

创建联合索引时，我们需要注意创建时的顺序问题，因为联合索引 (a, b, c) 和 (c, b, a) 在使用的时候会存在差别。

联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。

比如，如果创建了一个 (a, b, c) 联合索引，如果查询条件是以下这几种，就可以匹配上联合索引：

• where a=1；
• where a=1 and b=2 and c=3；
• where a=1 and b=2；

需要注意的是，因为有查询优化器，所以 a 字段在 where 子句的顺序并不重要。

但是，如果查询条件是以下这几种，因为不符合最左匹配原则，所以就无法匹配上联合索引，联合索引就会失效:

• where b=2；
• where c=3；
• where b=2 and c=3；

有一个比较特殊的查询条件：where a = 1 and c = 3 ，符合最左匹配吗？

这种其实严格意义上来说是属于索引截断，不同版本处理方式也不一样。

MySQL 5.5 的话，前面 a 会走索引，在联合索引找到主键值后，开始回表，到主键索引读取数据行，Server 层从存储引擎层获取到数据行后，然后在 Server 层再比对 c 字段的值。

从 MySQL 5.6 之后，有一个索引下推功能，可以在存储引擎层进行索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，再返还给 Server 层，从而减少回表次数。

索引下推的大概原理是：截断的字段不会在 Server 层进行条件判断，而是会被下推到「存储引擎层」进行条件判断（因为 c 字段的值是在 (a, b, c) 联合索引里的），然后过滤出符合条件的数据后再返回给 Server 层。由于在引擎层就过滤掉大量的数据，无需再回表读取数据来进行判断，减少回表次数，从而提升了性能。

比如下面这条 where a = 1 and c = 0 语句，我们可以从执行计划中的 Extra=Using index condition 使用了索引下推功能。

WHERE 子句中的 OR

在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

举个例子，比如下面的查询语句，id 是主键，age 是普通列，从执行计划的结果看，是走了全表扫描。

select * from t_user where id = 1 or age = 18;

MySQL 使用 like “%x“，索引一定会失效吗？

只有两个字段，一个是主键索引 id，另外一个是二级索引 name。

对于select * from t_user where name like “%xxx”

从执行计划的结果中，可以看到 key=index_name，也就是说用上了二级索引，而且从 Extra 里的 Using index 说明用上了覆盖索引。

这是为什么呢？

首先，这张表的字段没有「非索引」字段，所以 select * 相当于 select id,name，然后这个查询的数据都在二级索引的 B+ 树，因为二级索引的 B+ 树的叶子节点包含「索引值+主键值」，所以查二级索引的 B+ 树就能查到全部结果了，这个就是覆盖索引。

但是执行计划里的 type 是 index，这代表着是通过全扫描二级索引的 B+ 树的方式查询到数据的，也就是遍历了整颗索引树。

为什么选择全扫描二级索引树，而不扫描聚簇索引树呢？

因为二级索引树的记录东西很少，就只有「索引列+主键值」，而聚簇索引记录的东西会更多，比如聚簇索引中的叶子节点则记录了主键值、事务 id、用于事务和 MVCC 的回滚指针以及所有的剩余列。

再加上，这个 select * 不用执行回表操作。

所以， MySQL 优化器认为直接遍历二级索引树要比遍历聚簇索引树的成本要小的多，因此 MySQL 选择了「全扫描二级索引树」的方式查询数据。

为什么这个数据表加了非索引字段，执行同样的查询语句后，怎么变成走的是全表扫描呢？

加了其他字段后，select * from t_user where name like "%xx"; 要查询的数据就不能只在二级索引树里找了，得需要回表操作才能完成查询的工作，再加上是左模糊匹配，无法利用索引树的有序性来快速定位数据，所以得在二级索引树逐一遍历，获取主键值后，再到聚簇索引树检索到对应的数据行，这样实在太累了。

所以，优化器认为上面这样的查询过程的成本实在太高了，所以直接选择全表扫描的方式来查询数据。