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。

CREATETABLE`test`(`a`intNOTNULLAUTO_INCREMENT,`b`intDEFAULTNULL,`c`intDEFAULTNULL,`d`intDEFAULTNULL,`e`intDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`a`),KEY`idx_abc`(`b`,`c`,`d`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;INSERTINTOtest(`a`,`b`,`c`,`d`,`e`)VALUES(1,2,3,4,5);INSERTINTOtest(`a`,`b`,`c`,`d`,`e`)VALUES(2,2,3,4,5);INSERTINTOtest(`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？

SELECTb,c,dFROMtestWHEREd=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。

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。

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。

EXPLAINSELECT*FROMtestWHEREb=1;

EXPLAINSELECT*FROMtestWHEREb=1andc=2;

EXPLAINSELECT*FROMtestWHEREb=1andc=2andd=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。

EXPLAINSELECT*FROMtestWHEREd=3;

详细规则

我们先来看下面两个语句，他们的输出如下。

EXPLAINSELECTb,cfromtestWHEREb=1andc=1;EXPLAINSELECTb,dfromtestWHEREd=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|Usingindex|id|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|Usingwhere;Usingindex|

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！


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