对mysql的联合索引的深刻理解
背景
对mysql的联合索引的考察是Java程序员面试高频考点!必须深刻理解掌握否则容易丢分非常可惜。
技术难点
考察对最左侧匹配原理理解。
原理
暂且不表。网上讲这非常多。我理解就是,B+树每个非叶子节点的值都是有序存放索引的值。
比如对A、B、C 三个字段做联合索引。B+输每个节点都存储A、B、C的值。首先保证A有序其次保证B有序。
重点看实战。
实战
我们做一次实战记录,避免下次面试再次犯错。
环境
mysql版本 5.7.38-log
建表语句
CREATE TABLE `user_cart_item` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户id',`goods_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id',`goods_sku_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id 有skuid的话为什么要存商品id',`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '物品篮项目创建时间',`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '物品篮项目更新时间',`sku_price` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '价格',PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,KEY `idx_user_cart_item` (`user_id`,`goods_id`,`goods_sku_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='物品篮项';
视代码可见我们创建一个联合索引 idx_user_cart_item
查询
查询条件是user_id、goods_id、goods_sku_id,一定能匹配上索引没问题
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id,sku_price
FROMuser_cart_item
WHEREuser_id=248 and goods_id = 1 and goods_sku_id = 1
结果如下:

查询条件是user_id、goods_id,一定能匹配上索引没问题
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id,sku_price
FROMuser_cart_item
WHEREuser_id=248 and goods_id = 1
结果如下:

查询条件是user_id,一定能匹配上索引没问题
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id,sku_price
FROMuser_cart_item
WHEREuser_id=248
结果如下:
查询条件是user_id,goods_sku_id ,按最左侧匹配原则也是能使用索引
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id,sku_price
FROMuser_cart_item
WHEREuser_id=248 and goods_sku_id = 1
结果如下:

查询条件是goods_sku_id 看能否使用索引
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id,sku_price
FROMuser_cart_item
WHEREgoods_sku_id = 1
结果如下:

重点
不满足最左侧匹配是不能使用联合索引的。
特殊情况不满足最左侧匹配也能使用联合索引
EXPLAIN SELECTuser_id,goods_id, goods_sku_id
FROMuser_cart_item
WHEREgoods_sku_id = 1
结果如下:
索引类型不是ref,而是index。是在索引范围内查找。甚过All 全表扫描

重点
当联合索引能覆盖查询字段(覆盖索引)。但查询条件并不满足最左侧匹配原则。mysql查询优化器也推荐我们使用联合索引。但索引是index。 也就是索引内查找。
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