前言
对于联合索引的考察点，面试中常见的问题大概有这几个，但是重点肯定扯一些最左匹配原则，问一下自己是否能够答上关于联合索引相关的嘛。
- 什么是联合索引
- 联合索引的查找过程
- 什么是最左前缀法则
- 建立联合索引的时候为什么有的时候索引会失效
- 索引下推过程描述
联合索引是什么
基于多个字段创建的索引我们称为联合索引，比如我们创建索引create index idx on table(A,B,C) 我们称在字段A,B,C上创建了一个联合索引
存储结构
在上篇文章中，我们知道，索引存储底层是B+树，在InnoDB存储引擎下，主键索引叶子节点存储的是数据，非主键索引上存储的是主键id，在联合索引下，这个B+树是如何组织的呢，我们通过一个具体的例子来看一下，首先我们先建立一个表，向表里添加一些数据。
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id自增',
`age` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
`money` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '账户余额 ,真正开发时候，余额不能用整数哈',
`ismale` int(11) NULL DEFAULT NULL comment '性别 0男1女',
`name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL comment '名称',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
INDEX `index_bcd`(`age`, `money`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
联合索引和单个索引对比来讲，联合索引的所有索引项都会出现在索引上，存储引擎会先根据第一个索引项排序，如果第一个索引项相同的话才会去看第二个，所有我们在查询的时候，如果头索引不带的话，联合索引就会失效，因为在根节点他就不知道怎么往下走。比如我们现在select * from USER us where us.age=20 and us.money=30这个sql去查的，首先在根节点上age>1并且<60,那么读下一个节点，依次类推读到叶子节点上取出主键id回表查询所有的字段值。
最左前缀法则
如果索引了多个列，要遵循最左前缀法则，查询从索引的最左前列开始，并且不能跳过索引中的列，啥意思，组合索引（age，money，name）你select * from user where money=3 AND name='程序员fly’跳过了age这一些，索引失效，这点面试官还挺爱问的，我们一起来做几个例子
用到组合索引
select * from user where age>5
select * from user where age=5 and money>3
select * from user where age=5 and money=3 and name='程序员fly'
索引失效
select * from user where money>3 //跳过开头的
select * from user where money>3 and name='程序员fly' //跳过开头的索引失效
使用部分索引
select * from user where age>5 AND money=3 //范围查询仅仅能用到第一个age，（Mysql在5.6之后好像优化器会把sql语句顺序调整为select * from user where money=3 AND age>5 这里需要抽空研究一下）
索引下推
上面我们大概了解到联合索引相关知识，现在我们可能有一个这样的需求，查询姓李的年龄20周岁男性用户的相关信息，我们可能接到这个需求的时候想着这样建立这样的联合索引(name，age),因为性别库中只要0,1两个值(因为枚举只要男和女，enen，其实这个社会上还是真实存在的其他这个枚举值的 )，性别字段区因为区分度不大，所以性别字段不适合建立索引,我们看下这个例子
SELECT * from user where name like '李%' and age=20 and ismale=0;
MySQL5.6之前没有索引下推的概念
Mysql 5.6新增了索引下推的优化，譬如ame like ‘李%’ and age=20 检索，MySQL5.6版本之前，会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后，会先过滤掉age!=20的数据，再进行回表查询，减少回表率，提升检索速度