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本篇内容介绍了“MySQL 索引最左匹配原则是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
准备
为了方面后续的说明，我们首先建立一个如下的表（MySQL5.7），表中共有 5 个字段（a、b、c、d、e），其中 a 为主键，有一个由 b，c，d 组成的联合索引，存储引擎为 InnoDB，插入三条测试数据。强烈建议自己在 MySQL 中尝试本文的所有语句。
CREATE TABLE `test` (
`a` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`b` int DEFAULT NULL,
`c` int DEFAULT NULL,
`d` int DEFAULT NULL,
`e` int DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(`a`),
KEY `idx_abc` (`b`,`c`,`d`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (1, 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (2, 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO test(`a`, `b`, `c`, `d`, `e`) VALUES (3, 2, 3, 4, 5);这时候，我们如果执行下面这个 SQL 语句，你觉得会走索引吗？
SELECT b, c, d FROM test WHERE d = 2;如果你按照最左匹配原则（简述为在联合索引中，从最左边的字段开始匹配，若条件中字段在联合索引中符合从左到右的顺序则走索引，否则不走，可以简单理解为 (a, b, c) 的联合索引相当于创建了 a 索引、(a, b)索引和 (a, b, c) 索引），这句显然是不符合这个规则的，它走不了索引，但是我们用 EXPLAIN 语句分析，会发现一个很有趣的现象，它的输出如下是使用了索引的。
这就很奇怪了，最左匹配原则失效了吗？事实上，并没有，我们一步步来分析。
理论详解
由于现在基本上以 InnoDB 引擎为主，我们以 InnoDB 为例进行主要说明。
聚集索引和非聚集索引
MySQL 底层使用 B + 树来存储索引，数据均存在叶子节点上。对于 InnoDB 而言，主键索引和行记录时存储在一起的，因此叫做聚集索引（clustered index）。除了聚集索引，其他所有都叫做非聚集索引（secondary index），包括普通索引、唯一索引等。
在 InnoDB 中，只存在一个聚集索引：
若表存在主键，则主键索引就是聚集索引；
若表不存在主键，则会把第一个非空的唯一索引作为聚集索引；
否则，会隐式定义一个 rowid 作为聚集索引。
我们以下图为例，假设现在有一个表，存在 id、name、age 三个字段，其中 id 为主键，因此 id 为聚集索引，name 建立索引为非聚集索引。关于 id 和 name 的索引，有如下的 B + 树，可以看到，聚集索引的叶子节点存储的是主键和行记录，非聚集索引的叶子节点存储的是主键。
回表查询
从上面的索引存储结构来看，我们可以看到，在主键索引树上，通过主键就可以一次性查出我们所需要的数据，速度很快。这很直观，因为主键就和行记录存储在一起，定位到了主键就定位到了所要找的包含所有字段的记录。
但是对于非聚集索引，如上面的右图，我们可以看到，需要先根据 name 所在的索引树找到对应主键，然后通过主键索引树查询到所要的记录，这个过程叫做回表查询。
索引覆盖
上面的回表查询无疑会降低查询的效率，那么有没有办法让它不回表呢？这就是索引覆盖。所谓索引覆盖，就是说，在使用这个索引查询时，使它的索引树的叶子节点上的数据可以覆盖你查询的所有字段，就可以避免回表了。我们回到一开始的例子，我们建立的 (b,c,d) 的联合索引，因此当我们查询的字段在 b、c、d 中的时候，就不会回表，只需要查看一次索引树，这就是索引覆盖。
最左匹配原则
指的是联合索引中，优先走最左边列的索引。对于多个字段的联合索引，也同理。如 index(a,b,c) 联合索引，则相当于创建了 a 单列索引，(a,b)联合索引，和 (a,b,c) 联合索引。
我们可以执行下面的几条语句验证一下这个原则。
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1;EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1 and c = 2;EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE b = 1 and c = 2 and d = 3;接着，我们尝试一条不符合最左原则的查询，它也如图预期一样，走了全表扫描。
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE d = 3;详细规则
我们先来看下面两个语句，他们的输出如下。
EXPLAIN SELECT b, c from test WHERE b = 1 and c = 1;
EXPLAIN SELECT b, d from test WHERE d = 1;id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key |key_len|ref |rows|filtered|Extra |
--+-----------+-----+----------+----+-------------+-------+-------+-----------+----+--------+-----------+
1|SIMPLE |test | |ref |idx_bcd |idx_bcd|10 |const,const| 1| 100.0|Using index|
d|select_type|table|partitions|type |possible_keys|key |key_len|ref|rows|filtered|Extra |
--+-----------+-----+----------+-----+-------------+-------+-------+---+----+--------+------------------------+
1|SIMPLE |test | |index|idx_bcd |idx_bcd|15 | | 3| 33.33|Using where; Using index|显然第一条语句是符合最左匹配的，因此 type 为 ref，但是第二条并不符合最左匹配，但是也不是全表扫描，这是因为此时这表示扫描整个索引树。
具体来看，index 代表的是会对整个索引树进行扫描，如例子中的，列 d，就会导致扫描整个索引树。ref 代表 mysql 会根据特定的算法查找索引，这样的效率比 index 全扫描要高一些。但是，它对索引结构有一定的要求，索引字段必须是有序的。而联合索引就符合这样的要求，联合索引内部就是有序的，你可以理解为 order by b,c,d 这种排序规则，先根据字段 b 排序，再根据字段 c 排序，以此类推。这也解释了，为什么需要遵守最左匹配原则，当最左列有序才能保证右边的索引列有序。
因此，我们总结最后的原则为，若符合最左覆盖原则，则走 ref 这种索引；若不符合最左匹配原则，但是符合覆盖索引（index），就可以扫描整个索引树，从而找到覆盖索引对应的列，避免回表；若不符合最左匹配原则，也不符合覆盖索引（如本例的 select *），则需要扫描整个索引树，并且回表查询行记录，此时，查询优化器认为这样两次查找索引树，还不如全表扫描来得快（因为联合索引此时不符合最左匹配原则，要不普通索引查询慢得多），因此，此时会走全表扫描。
补充：为什么要使用联合索引
减少开销。建一个联合索引 (col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3) 三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。对联合索引(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 可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机 io 操作。减少 io 操作，特别的随机 io 其实是 dba 主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有 1000W 条数据的表，有如下 sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3, 假设假设每个条件可以筛选出 10% 的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出 1000W10%=100w 条数据，然后再回表从 100w 条数据中找到符合 col2=2 and col3= 3 的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出 1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！
“MySQL 索引最左匹配原则是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
