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联合索引在 B+Tree 中是复合的数据结构,按照从左到右的顺序来建立搜索树的。
-- 给 name 和 phone 建立一个联合索引
ALTER TABLE user DROP INDEX idx_name_phone;
ALTER TABLE user add INDEX idx_name_phone (name,phone);
对于联合索引 key(a,b,c) ,实际等于建了3个索引:
每多一个索引,就会增加写操作的开销和占用磁盘空间的开销,对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销。
对于联合索引 key(a,b,c) ,如果使用SQL:select a,b,c from table where a=1 and b = 1 ,就可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表查询,这就减少了随机的 IO 操作,可以有效的提升数据库查询的性能。
索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。
对于1000W条数据的表,如果使用SQL:select a,b,c from table where a=1 and b = 1 and c=1,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b=2 and c= 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!
CREATE INDEX idx_name on user(name);
-- 可以使用索引
select * from user where name = 'jim';
-- 无法使用索引(全表扫描)
select * from user where phone = '136xx';
相当于创建2个索引:
idx_name(name)
idx_name_phone(name,phone)
CREATE INDEX idx_name_phone on user(name,phone);
-- 由于联合索引的最左匹配原则,以下查询可以使用联合索引
select * from user where name = 'jim';
select * from user where name = 'jim' and phone = '136xx';
-- 由于联合索引的最左匹配原则,以下查询无法使用联合索引(全表扫描)
select * from user where phone = '136xx';
相当于创建3个索引:
idx_name(name)
idx_name_phone(name,phone)
idx_name_phone(name,phone,age)
CREATE INDEX idx_name_phone_age on user(name,phone,age);
-- 由于联合索引的最左匹配原则,以下查询可以使用联合索引
select * from user where name = 'jim';
select * from user where name = 'jim' and phone = '136xx';
select * from user where name = 'jim' and phone = '136xx' and age = 10;
-- 由于联合索引的最左匹配原则,以下查询无法使用联合索引(全表扫描)
select * from user where phone = '136xx';
select * from user where phone = '136xx' and age = 10;
select * from user where age = 10;