MySQL复合索引探究


 

复合索引(又称为联合索引),是在多个列上创建的索引。创建复合索引最重要的是列顺序的选择,这关系到索引能否使用上,或者影响多少个谓词条件能使用上索引。复合索引的使用遵循最左匹配原则,只有索引左边的列匹配到,后面的列才能继续匹配。本文主要探究复合索引的创建顺序与使用情况。

 

(一)复合索引的概念

在单个列上创建的索引我们称为单列索引,在2个以上的列上创建的索引称为复合索引。在单个列上创建索引相对简单,通常只需要考虑列的选择率即可,选择性越好,代表数据越分散,创建出来的索引性能也就更好。通常,某列选择率的计算公式为:
selectivity = 施加谓词条件后返回的记录数 / 未施加谓词条件后返回的记录数
可选择率的取值范围是(0,1],值越小,代表选择性越好。
对于复合索引(又称为联合索引),是在多个列上创建的索引。创建复合索引最重要的是列顺序的选择,这关系到索引能否使用上,或者影响多少个谓词条件能使用上索引。复合索引的使用遵循最左匹配原则,只有索引左边的列匹配到,后面的列才能继续匹配。

 

(二)什么情况下会使用复合索引的列

复合索引遵循最左匹配原则,只有索引中最左列匹配到,下一列才有可能被匹配。如果左边列使用的是非等值查询,则索引右边的列将不会被查询使用,也不会被排序使用。

 

实验:哪些情况下会使用到复合索引

 复合索引中的哪些字段被使用到了,是我们非常关心的问题。网络上一个经典的例子:

-- 创建测试表
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);

--插入测试数据
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询语句使用到了索引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选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+

使用的索引长度为12,代表4个字段都使用了索引。由于c1、c2、c3都是等值查询,所以后面的c4列也可以用上。

注:utf8编码,一个索引长度为3,这里12代表4个字段都用到该索引。

 

B选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+-----------------------+

 使用的索引长度为6,代表2个字段使用了索引。根据最左使用原则,c1、c2使用了索引。因为查询中没有c3谓词条件,所以索引值使用到c2后就发生了中断,导致只使用了c1、c2列。这里SQL使用了order by排序,但是在执行计划Extra部分未有filesort关键字,说明在索引中按照c3字段顺序读取数据即可。

这里特别留意,虽然索引中的c3字段没有放在索引的最后,但是确实使用到了索引中c2字段的有序特性,因为执行计划的Extra部分未出现"fileasort"关键字。这是为什么呢?这里用到了MySQL5.6版本引入的Index Condition Pushdown (ICP) 优化。其核心思想是使用索引中的字段做数据过滤。我们来整理一下不使用ICP和使用ICP的区别:

如果没有使用ICP优化,其SQL执行步骤为:

1.使用索引列c1,c2获取满足条件的行数据。where c1='2' and c2='2'
2.回表查询数据,使用where c4='2'来过滤数据
3.对数据排序输出

如果使用了ICP优化,其SQL执行步骤为:

1.使用索引列c1,c2获取满足条件的行数据。where c1='2' and c2='2'
2.在索引中使用where c4='2'来过滤数据
3.因为数据有序,直接按顺序取出满足条件的数据

 

C选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------------------------------------------------+

 使用的索引长度为3,代表1个字段使用了索引。根据最左使用原则,c1使用了索引。因为查询中没有c2谓词条件,所以索引值使用到c1后就发生了中断,导致只使用了c1列。该SQL执行过程为:

1.在c1列使用索引找到c1='2'的所有行,然后回表使用c4='2'过滤掉不匹配的数据
2.根据上一步的结果,对结果中的c3,c2联合排序,以便于得到连续变化的数据,同时在数据库内部创建临时表,用于存储group by的结果。

C选项扩展:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+--------------------------+

 使用的索引长度为3,代表1个字段使用了索引。根据最左使用原则,c1使用了索引。

 

D选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+------------------------------------+

 使用的索引长度为3,代表1个字段都使用了索引。根据最左使用原则,c1使用了索引。因为查询中没有c2谓词条件,所以索引值使用到c1后就发生了中断,导致只使用了c1列。

D选项扩展:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+----------------------------------------------------+

 使用的索引长度为3,代表1个字段都使用了索引。根据最左使用原则,c1使用了索引。因为查询中没有c2谓词条件,所以索引值使用到c1后就发生了中断,导致只使用了c1列。

 

E选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------------+------+----------+------------------------------------+

 使用的索引长度为6,代表2个字段都使用了索引。根据最左使用原则,c1、c2使用了索引。这里SQL使用了order by排序,但是在执行计划Extra部分未有filesort关键字,说明在索引中按照c3字段顺序读取数据即可(c2是常量)。

 

F选项:

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 |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+-----------+---------+------+------+----------+-----------------------+

 使用的索引长度为3,代表1个字段都使用了索引。根据最左使用原则,c1使用了索引。这里c1使用了不等值查询,导致后面的c2查询无法使用索引。该案例非常值得警惕,谓词条件中含有等值查询和范围查询时,如果范围查询在索引前面,则等值查询将无法使用索引;如果等值查询在前面,范围查询在后面,则都可以使用到索引。

 

(三)如何创建复合索引

复合索引创建的难点在于字段顺序选择,我的观点如下:

  • 如果存在等值查询和排序,则在创建复合索引时,将等值查询字段放在前面,排序放在最后面;
  • 如果存在多个等值查询,则选择性好的放在前面,选择性差的放在后面;
  • 如果存在等值查询、范围查询、排序。等值查询放在最前面,范围查询和排序需根据实际情况决定索引顺序;

此外,《阿里巴巴Java开发手册-2020最新嵩山版》中有几个关于复合索引的规约,我们可以看一下:
1.如果有order by的场景,请注意利用索引的有序性。order by后的字段是组合索引的一部分,并且放在组合索引的最后,避免出现filesort的情况,影响查询性能。
正例:where a=? b=? order by c; 索引a_b_c
反例:索引如果存在范围查询,那么索引有序性将无法使用。如:where a>10 order by b; 索引a_b无法排序。
2.建复合索引的时候,区分度最高的在最左边,如果where a=? and b=?,a列的值几乎接近唯一值,那么只需建单列索引idx_a即可。
说明:存在等号和非等号混合判断条件时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=?,那么即使c的区分度更高,也必须把d放在索引的最前列,即创建索引idx_d_c。

 

实验:应该如何创建复合索引

在有的文档里面讲到过复合索引的创建规则:ESR原则:精确(Equal)匹配的字段放在最前面,排序(Sort)条件放中间,范围(Range)匹配的字段放在最后面。接下来我们来探索一下该方法是否正确。

例子:存在员工表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 |
+-----------+-------------------------------------

-- 数据量约30万行
mysql> select count(*) from employees;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   300024 |
+----------+

 现在需要查询1998年后入职的first_name为"Ebbe"员工,并按照出生日期升序排序。

其SQL语句如下:

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;

 为了优化该SQL语句的性能,需要在表上创建索引,为了保证where与order by都使用到索引,决定创建复合索引,有如下创建顺序:

(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
确认哪种顺序创建索引是最优的。

Note:
1.date类型占3个字节的空间,hire_date和 birth_date都占用3个字节的空间。
2.first_name是变长字段,多使用2个字节,如果允许为NULL值,还需多使用1个字节,占用16个字节

A选项:hire_date,first_name,birth_date

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 这里key_len长度为19,令人不解,hire_date是非等值查询,理论上key_len应该为3,通过使用MySQL workbench查看执行计划,也可以发现索引只使用了hire_date列(如下图)。为什么会是19而不是3呢?实在令人费解,思考了好久也没有想明白,如有知道,望各位大神不吝解答。

 

 

B选项:hire_date,birth_date,first_name

为避免干扰,删除上面创建的索引idx_a,然后创建idx_b。

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 这里key_len长度为3,hire_date是非等值查询,导致后面的索引列无法使用到。

 

C选项:first_name,hire_date,birth_date

为避免干扰,删除上面创建的索引idx_b,然后创建idx_c。

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 这里key_len长度为19,first_name是等值查询,可以继续使用hire_date列,因为hire_date列是非等值查询,导致索引无法继续使用birth_date。

 

D选项:first_name,birth_date,hire_date

为避免干扰,删除上面创建的索引idx_c,然后创建idx_d。

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

 这里key_len长度为16,first_name是等值查询,在谓词过滤中未使用birth_date,导致只有first_name列使用上索引,但是birth_date列用于排序,上面执行计划显示SQL最终并没有排序,说明数据是从索引按照birth_date有序取出的。

 

E选项:birth_date,first_name,hire_date

为避免干扰,删除上面创建的索引idx_d,然后创建idx_e。

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+

 这里未使用到索引,说明排序列放在复合索引的最前面是无法被使用到的。

 

F选项:birth_date,hire_date,first_name

为避免干扰,删除上面创建的索引idx_e,然后创建idx_f。

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

其执行计划如下:

+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 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 |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+

 与E选项一样,这里未使用到索引,说明排序列放在复合索引的最前面是无法被使用到的。

 

通过上面的6个索引测试,我们发现,等值查询列和范围查询列放在复合索引前面,复合索引都能被使用到,只是使用到的列可能不一样。哪种方式创建索引最好呢?MySQL的查询优化器是基于开销(cost)来选择最优的执行计划的,我们不妨来看看上面的6个索引的执行开销。

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

 通过上面的开销,可以看到:

  • idx_a和idx_b:索引使用范围查询字段开头,导致索引只能使用到第一列,无法消除排序,导致开销较大;
  • idx_c和idx_d:索引使用等值查询字段开头,范围查询和排序位于后面,开销是最小的;
  • idx_e和idx_f :索引使用排序字段开头,导致索引无法被使用到,走的全表扫描,开销巨大。

 

更进一步,idx_c和idx_d如何选择呢?idx_c使用索引进行等值查询+范围查询,然后对数据进行排序;idx_d使用索引进行等值查询+索引条件下推查询,然后按照顺序直接获取数据。两种方式各有优劣,我们不妨再来看一个例子:

把上面6个索引都加到表上,看看如下SQL会选择哪个索引。

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 |
+----+-------------+-----------+------------+-------+-------------------------+-------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+

 这里MySQL自动选择了idx_c,是因为first_name+hire_date两个字段已经将数据过滤了只有5行,由于数据少,排序非常快。反之,如果选择idx_d,则需要先通过first_name字段过滤出符合条件的190行数据,然后再使用hire_date筛选数据,工作量较大。

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 |
+----+-------------+-----------+------------+------+-------------------------+-------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

 如果选择idx_c,first_name+hire_date两个字段通过索引过滤数据之后,数据量较大,导致排序非常慢。MySQL自动选择了idx_d,通过索引的first_name列过滤数据,并通过索引条件下推过滤hire_date字段,然后从索引中有序的取出数据,相对来说,由于使用idx_d无需排序,速度会更快。

 

(四)复合索引总结

1.复合索引的创建,如果存在多个等值查询,则将选择性好的列放在最前面,选择性差的列放在后面;

2.复合索引的创建,如果涉及到等值查询和范围查询,不管非等值查询的列的选择性如何好,等值查询的字段要放在非等值查询的前面;

3.复合索引的创建,如果涉及到等值查询和范围查询和排序(order by、group by),则等值查询放在索引最前面,范围查询和排序哪个在前,哪个在后,需要根据实际场景决定。如果范围查询在前,则无法使用到索引的有序性,需filesort,适用于返回结果较少的SQL,因为结果少则排序开销小;如果排序在前,则可以使用到索引的有序性,但是需要回表(或者索引条件下推)去查询数据,适用于返回结果较多的SQL,因为无需排序,直接取出数据。

4.复合索引的创建,一定不能把order by、group by的列放在索引的最前面,因为查询中总是where先于order by执行;

5.使用索引进行范围查询会导致后续索引字段无法被使用,如果有排序,无法消除filesort排序。例子:a_b_c索引,where a>? and b = ? order by c,则a可以被使用到,b无法被使用,c字段需filesort。

 

【完】

 

Note:作者是一枚MySQL菜鸟,文章仅代表个人观点,如有不对,敬请指出,谢谢。

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