数据库索引最左原则到底是啥，咋用才最有效，原理又怎么讲清楚

关于数据库索引最左原则,咱们可以把它想象成一本非常厚的、按照“省份 + 城市 + 区”顺序编排的电话号码本，这本电话簿的编排方式，就是索引最左原则最生动的体现。

最左原则到底是啥？

最左原则指的是：当一个数据库索引包含多个列时（比如一个联合索引包含了 A、B、C 三个列），这个索引的生效方式是从最左边的列开始，像爬楼梯一样，一阶一阶地向右匹配，如果最左边的列没有被用到，或者中间某个阶梯“断掉”了，那么索引后面部分的列就无法被用来快速查找。

回到电话簿的例子：

• 索引就像这本电话簿的编排规则：先按省份排，同一个省份内按城市排，同一个城市内再按区排。
• 最左原则就是：你想利用这本电话簿快速找人，必须先从“省份”这个最左边的条件开始查。

我们来对比几种查询方式,你就立刻明白了：

1. 完美使用索引（从左到右连续）：

   

   你的查询是：“找广东省深圳市南山区”的电话，这完全符合电话簿的编排顺序（省->市->区），你可以飞速地定位到目标页，数据库也是这样，索引被完美利用。

2. 部分使用索引（用了左，断了右）：

   你的查询是：“找广东省”的所有电话，这时，你利用“省份”这个最左边的条件，快速翻到广东省那部分，但因为你没有指定城市和区，所以你只能手动扫描广东省的所有记录，数据库也是类似，它用了索引的“省份”列，但后面的“城市”和“区”列就没用上。

3. 索引失效（跳过最左）：

   • 你的查询是：“找所有城市是深圳市”的电话。这就违反了最左原则！因为你的查询条件跳过了最左边的“省份”，这时你会怎么办？你不可能从电话簿第一页开始，一页一页地翻看每个城市是不是“深圳市”，这个效率极低，我们称之为“全表扫描”，数据库遇到这种情况，它很可能就会放弃使用这个联合索引，转而进行全表扫描，因为那样可能比用一个不匹配的索引更快。

4. 索引部分失效（中间断了）：

   

   你的查询是：“找广东省南山区”的电话，你看，你跳过了中间的“城市”条件，这时，你利用“省份”快速找到了广东省的部分，但因为没指定“城市”，你无法利用“区”的排序，你仍然需要在广东省的所有记录里，去逐个查看“区”是不是“南山区”，这个查询只用了索引的“省份”这一列，“区”这个索引条件实际上没起到加速作用。

咋用才最有效？

根据上面的原理,要让联合索引最有效，核心就两点：

1. 查询条件必须包含联合索引的最左列，这是前提，没有它，索引基本就废了。
2. 尽量让查询条件连续，不要跳过中间的列，虽然跳过中间列不会导致索引完全失效（最左列还在用），但会使得索引后半部分的能力丧失。

在实际写SQL时,要这样思考：

• 正确用法：WHERE 省份='广东' AND 城市='深圳' 、 WHERE 省份='广东' AND 城市='深圳' AND 区='南山'、 WHERE 省份='广东'，这些都遵循了最左原则。
• 低效或失效用法：WHERE 城市='深圳' （跳过了最左的“省份”）、WHERE 省份='广东' AND 区='南山' （跳过了中间的“城市”），对于后一种情况，如果想高效查询，你应该为 (省份, 区) 再单独建立一个联合索引。

范围查询（>、<、BETWEEN）也会“打断”索引。WHERE 省份='广东' AND 城市 > '广州' AND 区='南山'，这个查询能用上“省份”和“城市”的索引，但“区”的索引就用不上了，因为“城市”是个范围查询，在这个范围内的“区”是无序的。

原理怎么讲清楚？

其背后的原理和数据库索引的数据结构（主要是B+树）紧密相关，你可以这样理解：

想象一下一棵巨大的多层字典树或者公司组织架构图。

• 索引就是一棵排序的树：这棵大树的第一层节点（根节点），是按照索引的第一个列的值进行排序的，第一层就是按“A，B，C，D...”这样的字母顺序排的（对应我们的“省份”）。
• 每一层内部再排序：当你进入第一个字母（G”）的分支后，这个分支下的第二层节点，是按照索引的第二个列的值排序的（对应“城市”）。
• 以此类推：再往下，第三层按第三个列排序（对应“区”）。

这棵树的排序是有严格的先后顺序的：先保证第一列有序，在第一列相同的情况下，保证第二列有序，以此类推。

现在你就能明白最左原则的原理了：

• 为什么必须从最左开始？ 因为这棵树的全局有序性是由最左列保证的，如果你不指定最左列的值，比如直接查第二列“城市=深圳”，数据库就无法快速定位到“深圳”在树的哪个分支，因为“深圳”可能分布在各个“省份”分支下（广东有深圳，广西也有深圳镇），它没有全局有序性，所以只能遍历整棵树的所有叶子节点，也就是全表扫描。
• 为什么中间不能断？ 因为排序是递进的，当你只指定了“省份=广东”和“区=南山”时，数据库利用“广东”快速定位到了分支，但在这个分支里，“区”的值并不是直接有序的，它是在“城市”有序的基础上才有序的，由于你没指定“城市”，数据库不知道“南山”在哪个“城市”下面，所以它只能扫描“广东省”分支下的所有记录，去匹配“区=南山”。

引用自《高性能MySQL》等资料的核心思想）：索引的最左原则是由B+树索引的“有序性”本质决定的，索引键的排序方式像是图书馆里给书编号，先是楼层号，再是书架号，最后是层编号，如果你不知道楼层号，直接找书架号，无疑是大海捞针，设计索引和编写查询时，时刻想着这个“电话簿”或“图书编号”的比喻，就能清晰地理解并有效运用最左原则了。