由于爬虫抓取的数据不断增多，这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化，其中一个表结构如下：

CREATE TABLE `newspaper_article` (
  `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号',
  `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题',
  `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者',
  `date` date NULL DEFAULT NULL COMMENT '发表时间',
  `content` longtext COMMENT '正文',
  `status` tinyint(4) DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_status_date` (`status`,`date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章表';

根据业务需要，添加了 idx_status_date 索引，在执行下面这个 SQL 时特别耗时：

SELECT id, title, status, date FROM article WHERE status > -2 AND date = '2016-01-07';

根据观察，每天新增的数据大概在2500条以内，本以为这里指定了具体某天的日期 '2016-01-07' ，实际需要扫描的数据量应该在2500条以内才对，但实际并非如此：

实际共扫描了185589条数据，远远高于预估的2500条，且实际执行时间都将近3秒钟：

这是为什么呢？

解决方案

将 idx_status_date (status, date) 改为 idx_status (status) 后，查看 MySQL 执行计划：

可以看到将多列索引改为单列索引后，执行计划要扫描的数据总量没有任何变化。结合多列索引遵循最左前缀原则，推测上面的查询语句只使用了 idx_status_date 最左边的 status 的索引。

翻了下《高性能MySQL》找到了下面这段话，证实了我的想法：

如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询 WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23' ，这个查询只能使用索引的前两列，因为这里 LIKE 是一个范围条件（但是服务器可以把其余列用于其他目的）。如果范围查询列值的数量有限，那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。

因此，这里解决思路有两种：

• 可以通过使用多个等于条件来代替范围条件

• 修改 idx_status_date (status, date) 为索引 idx_date_status (date, status) ，并新建一个 idx_status 索引，即可达到同样的效果。

优化后的执行计划：

实际执行结果：

总结

当人们谈论索引的时候，如果没有特别指明类型，那么多半说的是 B-Tree 索引，它使用 B-Tree 数据结构来存储数据。我们使用术语“B-Tree”，是因为 MySQL 在 CREATE TABLE 和其他语句中也使用该关键字。不过，底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构。InnoDB使用的是B+Tree。
假如有如下数据表：

CREATE TABLE People (
  last_name  varchar(50)    not null,
  first_name varchar(50)    not null,
  dob        date           not null,
  gender     enum('m', 'f') not null,
  key(last_name, first_name, dob)
);

B-Tree 索引对如下类型的查询有效

• 全值匹配
   全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，例如上表的索引可用于查找姓名为 Cuba Allen 、出生于 1960-01-01 的人。

• 匹配最左前缀
   上表中的索引可用于查找所有姓为 Allen 的人，即只使用索引的第一列。

• 匹配列前缀
   只匹配某一列的值的开头部分。例如上表的索引可用于查找所有以 J 开头的姓的人。这里也只使用了索引的第一列。

• 匹配范围值
   例如上表中的索引可用于查找姓在 Allen 和 Barrymore 之间的人。这里也只使用了索引的第一列。

• 精确匹配某一列并范围匹配另外一列
   上表的索引也可用于查找所有姓为 Allen ，并且名字是字母 K 开头（比如 Kim 、 Karl 等）的人。即第一列 last_name 全匹配，第二列 first_name 范围匹配。

• 只访问索引的查询
   B-Tree 通常可以支持“只访问索引的查询”，即查询只需要访问索引，而无须访问数据行。

B-Tree 索引的一些限制

• 如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。例如上表的索引无法用于查找名字为 Bill 的人，也无法查找某个特定生日的人，因为这两列都不是最左数据列。类似地，也无法查找姓氏以某个字母结尾的人。

• 不能跳过索引中列。也就是说，上表的索引无法用于查找姓氏为 Smith 并且在某个特定日期出生的人。如果不指定名（first_name），则 MySQL 只能使用索引的第一列。

• 如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询 WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23' ，这个查询只能使用索引的前两列，因为这里 LIKE 是一个范围条件（但是服务器可以把其余列用于其他目的）。如果范围查询列值的数量有限，那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。

Atas ialah kandungan terperinci 分享一个MySQL 多列索引优化实例代码. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!