我去，为什么最左前缀原则失效了？

2020-05-20  本文已影响0人  烟雨星空

问题

最近，在 mysql 测试最左前缀原则，发现了匪夷所思的事情。根据最左前缀原则，本来应该索引失效，走全表扫描的，但是，却发现可以正常走索引。

表结构如下（ Mysql 版本 5.7.22）：

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(128) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user` (`name`,`age`,`address`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

INSERT INTO user(`id`, `name`, `age`, `address`) VALUES (1, 'zs', 12, 'beijing');

表中总共有四个字段。 id 为主键，还有一个由 name，age，address 组成的联合索引。 存储引擎为 InnoDB，并插入一条测试数据。

根据最左前缀原则，以下 sql ，肯定会使索引失效的。（若不懂最左前缀原则，稍后会讲~）

EXPLAIN select * from user where address='beijing';

然而结果，却是让人大失所望。如下，通过查看执行计划，发现它走索引了。

这就让我非常疑惑了，难不成最左前缀原则是错的？又或者，是 Mysql 随着版本升级，已经智能到不需要 care 最左前缀原则了吗？

目录

带着这个疑问，我们一探究竟。在这之前需要了解一些前置知识。本篇文章目录如下：

正文

由于，现在基本上都是用的 InnoDB引擎，所以下面都以 InnoDB为例，MyISAM 顺带提一下。

什么是聚集索引和非聚集索引？

我们知道 Mysql 底层是用 B+ 树来存储索引的，且数据都存在叶子节点。对于 InnoDB 来说，它的主键索引和行记录是存储在一起的，因此叫做聚集索引（clustered index)。

PS：MyISAM 的行记录是单独存储的，不和索引在一起，因此 MyISAM也就没有聚集索引。

除了聚集索引，其它索引都叫做非聚集索引（secondary index）。包括普通索引，唯一索引等。

另外需要注意，在 InnoDB 中有且只有一个聚集索引。它有三种情况：

  1. 若表存在主键，则主键索引就是聚集索引。
  2. 若不存在主键，则会把第一个非空的唯一索引作为聚集索引。
  3. 否则，就会隐式的定义一个 rowid 作为聚集索引。

为了方便理解，下边以 InnoDB 的主键索引和普通索引为例，看下它们的存储结构。

创建一张表，结构如下，并添加几条记录（张三，李四，王五，孙七）：

CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_stu` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin

insert into student(id,name,age) values(1,'zs',12);
insert into student(id,name,age) values(5,'ls',14);
insert into student(id,name,age) values(9,'ww',12);
insert into student(id,name,age) values(11,'sq',13);

在 InnoDB 中，主键索引的叶子节点存储的是主键和行记录，而普通索引的叶子节点存储的是主键（对于 MyISAM来说主键索引的叶子节点存储的是主键和对应行记录的指针，普通索引的叶子节点存储的是当前索引列和对应行记录的指针）。

因此，id 为聚集索引，name 为非聚集索引。它们对应的 B+ 树结构如下图所示，

clustered index, secondary index

什么是回表查询？

从上边的索引存储结构，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来我们所需要的数据，速度非常的快。

因为主键和行记录就存储在一起，定位到了主键，也就定位到了所要找的记录，当前行的所有字段都在这（这也是为什么我们说，在创建表的时候，最好是创建一个主键，查询时也尽量用主键来查询）。

对于普通索引，如例子中的 name，则需要根据 name 的索引树（非聚集索引）找到叶子节点对应的主键，然后再通过主键去主键索引树查询一遍，才可以得到要找的记录。这就叫 回表查询。

以如下 sql 为例。

select * from student where name='zs';

它需要查询两遍索引树。

它的查询过程图如下，

回表查询

什么是索引覆盖？

对于上边的回表查询来说，无疑会降低查询效率。那么，有的童鞋就会问了，有没有什么办法，让它不回表呢？

答案当然是有了，就是索引覆盖。

何为索引覆盖，就是在用这个索引查询时，使它的索引树，查询到的叶子节点上的数据可以覆盖到你查询的所有字段，这样就可以避免回表。

还是以上边的表为例，现在 zs 对应的索引树上边，只有它本身和主键的数据，并不能覆盖到 age 字段。那么，我们就可以创建联合索引，如 KEY(name,age)。并且，查询的时候，显式的写出联合索引对应的字段（name和age）。

创建联合索引如下，

KEY `idx_stu` (`name`,`age`)

查询语句修改如下，

-- 覆盖联合索引中的字段
select id,name,age from student where name='zs' and age=12;

这样，当查询索引树的时候，就不用回表，可以一次性查出所有的字段。对应的索引树结构如下：

联合索引

PS：图中，联合索引中的字段（name，age）都应该出现在索引树上的，这里为了画图方便，且因数据量太小，没有画出来。只表现出了：叶子节点存储了所有的联合索引字段。

最左前缀原则

最左前缀原则，顾名思义，就是最左边的优先。指的是联合索引中，优先走最左边列的索引。如上表中，name和age的联合索引，相当于创建了 name 单列索引和 (name,age)联合索引。在查询时，where 条件中若有 name 字段，则会走这个联合索引。

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。

为了验证最左前缀原则，我们需要对原来的表结构进行改造。再添加两个字段(address,sex)，然后创建三列的联合索引(name,age,address)。

drop table student;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_stu` (`name`,`age`,`address`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

insert into student(id,name,age,address,sex) values(1,'zs',12,'beijing',1);
insert into student(id,name,age,address,sex) values(5,'ls',14,'tianjin',0);
insert into student(id,name,age,address,sex) values(9,'ww',12,'shanghai',1);
insert into student(id,name,age,address,sex) values(11,'sq',13,'hebei',1);

查看表数据如下，

表数据

分别用三种方式，使之符合最左前缀原则。

explain select * from student where name='zs';
explain select * from student where name='zs' and age=12;
explain select * from student where name='zs' and age=12 and address='beijing';

然后查看它们的执行计划如下，

可以看到，最终都走了索引。现在，修改 sql 如下，如何？

explain select * from student where address='beijing';

如我们所料，这不符合最左前缀原则，因此索引失效，走了全表扫描。

PS：拓展思考，若 sql 改为如下，会导致全表扫描吗？（自己动手尝试哦)

explain select * from student where name='zs' and address='beijing';

问题解惑

到现在为止，我们发现最左前缀原则一切正常。然后回到最开始抛出的问题，为什么这个原则就不生效了呢？（创建的联合索引，还有 sql 语句都是一样的啊！）

别着急，还记得前面我们说的索引覆盖吗？ 这次，我们利用索引覆盖原理，只查询特定的字段（只有主键和联合索引字段）。

explain select id,name,age,address from student where address='beijing';

再查看执行计划，

问题来了，此时违反了最左前缀原则，但是符合覆盖索引，为什么就走索引了呢？

我们对比一下，若用最左列，和不用最左列，它们的执行计划有何不同。

会发现，若不符合最左前缀原则，则 type为 index，若符合，则 type 为 ref。

index 代表的是会对整个索引树进行扫描，如例子中的，最右列 address，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，我们可以把它理解为类似于 order by name,age,address 这样的排序规则。会先根据 name 排序，若name 相同，再根据 age 排序，依次类推。

所以，这也解释了，为什么我们要遵守最左前缀原则。当最左列有序时，才可以保证右边的索引列有序。

退而求其次，若不符合最左前缀原则，但是符合覆盖索引，就可以扫描整个索引树，从而找到覆盖索引对应的列（避免了回表）。

若不符合最左前缀原则，且也不符合覆盖索引（形同 select *），则需要扫描整个索引树。完成之后，还需要再回表，查询对应的行记录。

此时，查询优化器，就会认为，这样的两次查询索引树，还不如全表扫描来的快(因为联合索引此时不符合最左前缀原则，要比普通单列索引查询慢的多)。因此，此时就会走全表扫描。

有童鞋就要问了，你在这废话了一大堆，还是没有解答最初的疑惑啊 ！！！

不然，其实上边的分析就已经解答了。我们仔细观察最开始的 user 表，和此时的 student 表有什么不同。

user 表中，和 student 表相比，少了 sex 字段。但是，它们所建立的联合索引却是一样的 KEY(name,age,address)。

所以，在 user 中，我们最初的 sql 语句就等同于 ,

-- 最初的sql
EXPLAIN select * from user where address='beijing';
-- 等同于
EXPLAIN select id,name,age,address from user where address='beijing';

这个结构就是我们上边讨论的情况：不符合最左前缀原则，但是符合索引覆盖。这种情况，是会走索引的。

结论

那么，结论也就出来了。并不是最左前缀原则失效了，也不是 Mysql 变的更智能了，而是此时创建的表结构，以及查询的 sql 语句恰好符合了索引覆盖而已。真的是虚惊一场 ！！

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