全網(wǎng)都在說一個錯誤的結(jié)論（文末送書）
大家在背 MySQL 八股文的時候，是不是經(jīng)常看到這句話。
聯(lián)合索引的最左匹配原則會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like) 就會停止匹配。
我隨手在網(wǎng)上搜了下， 基本全部都是這個結(jié)論，似乎這個結(jié)論大家都耳濡目染了，應(yīng)該大多數(shù)人都覺得這個結(jié)論是正確的吧。
我在昨晚折騰了幾個實驗，發(fā)現(xiàn)這個結(jié)論并不全對！去掉 「between 和 like 」這個結(jié)論就沒問題了。
經(jīng)過實驗的證明，我得出的結(jié)論是這樣的：
接下來，我會用幾個實驗例子來說明這個結(jié)論。
B+Tree 索引
首先，先來認識下 B+Tree 索引。
MySQL 的 InnoDB 存儲引擎會為每一張數(shù)據(jù)庫表創(chuàng)建一個「聚簇索引」來保存表的數(shù)據(jù)，聚簇索引默認使用的是 B+Tree 索引。
為了讓大家理解 B+Tree 索引的存儲和查詢的過程，接下來我通過一個簡單例子，說明一下 B+Tree 索引在存儲數(shù)據(jù)中的具體實現(xiàn)。
假設(shè)有一張商品表，表里有這些數(shù)據(jù)：
這些數(shù)據(jù)，存儲在 B+Tree 索引時是長什么樣子的？
B+Tree 是一種多叉樹，葉子節(jié)點才存放數(shù)據(jù)，非葉子節(jié)點只存放索引，而且每個節(jié)點里的數(shù)據(jù)是按主鍵值（id）順序存放的，每一層父節(jié)點的索引值都會出現(xiàn)在下層子節(jié)點的索引值中，因此在葉子節(jié)點中，包括了所有的索引值信息，并且每一個葉子節(jié)點都指向下一個葉子節(jié)點，形成一個鏈表，便于范圍查詢。
聚簇索引的 B+Tree 如圖所示：
假設(shè)，執(zhí)行了 select * from t_product where id = 5 查詢語句，該查詢語句的條件是找到 id（主鍵）為 5 的這條記錄。因為 B+Tree 是一個有序的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所以可以通過二分查找算法快速定位到這條記錄，這也就是我們常說的索引查詢，具體過程如下：
從根節(jié)點開始，將 5 與根節(jié)點的索引數(shù)據(jù) (1，10，20) 比較，5 在 1 和 10 之間，根據(jù)二分查找算法，找到第二層的索引數(shù)據(jù) (1，4，7)； 在第二層的索引數(shù)據(jù) (1，4，7)中進行查找，因為 5 在 4 和 7 之間，根據(jù)二分查找算法，找到第三層的索引數(shù)據(jù)（4，5，6）； 在葉子節(jié)點的索引數(shù)據(jù)（4，5，6）中進行查找，然后我們找到了索引值為 5 的這條記錄。
聚簇索引只能用于主鍵字段的快速查詢，如果想實現(xiàn)「非主鍵字段」的快速查詢，我們就要針對「非主鍵字段」創(chuàng)建索引，這種索引稱作為「二級索引」。二級索引同樣基于 B+Tree 實現(xiàn)的，不過二級索引的葉子節(jié)點存放的是主鍵值，不是實際數(shù)據(jù)。
我這里將前面的商品表中的 product_no （商品編碼）字段設(shè)置為二級索引，那么二級索引的 B+Tree 如下圖，其中非葉子的索引值是 product_no（圖中橙色部分），葉子節(jié)點存儲的數(shù)據(jù)是主鍵值（圖中綠色部分）。
如果我用 product_no 二級索引查詢商品，如下查詢語句：
select * from product where product_no = '0002';
會先在二級索引的 B+Tree 中快速查找到 product_no 為 0002 的二級索引記錄，然后獲取主鍵值，然后利用主鍵值在主鍵索引的 B+Tree 中快速查詢到對應(yīng)的葉子節(jié)點，然后獲取完整的記錄。這個過程叫「回表」，也就是說要查兩個 B+Tree 才能查到數(shù)據(jù)。如下圖：
不過，當查詢的數(shù)據(jù)是能在二級索引的 B+Tree 的葉子節(jié)點里查詢到，這時就不用再查主鍵索引查，比如下面這條查詢語句：
select id from product where product_no = '0002';
這種在二級索引的 B+Tree 就能查詢到結(jié)果的過程就叫作「覆蓋索引」，也就是只需要查一個 B+Tree 就能找到數(shù)據(jù)。
什么是聯(lián)合索引？
前文我將 product_no 字段設(shè)置為了索引，這種二級索引只有一個字段。如果將多個字段組合成一個索引，那么這種二級索引就被稱為聯(lián)合索引。
比如，將商品表中的 product_no 和 name 字段組合成聯(lián)合索引`(product_no, name)``，創(chuàng)建聯(lián)合索引的方式如下：
CREATE INDEX index_product_no_name ON product(product_no, name);
聯(lián)合索引 ``(product_no, name)` 的 B+Tree 示意圖如下：
可以看到，聯(lián)合索引的非葉子節(jié)點用兩個字段的值作為 B+Tree 的索引值。
聯(lián)合索引的 B+Tree 是先按 product_no 進行排序，然后再 product_no 相同的情況再按 name 字段排序。記住這句話，很重要！
最左匹配原則
使用聯(lián)合索引時，存在最左匹配原則，也就是按照最左優(yōu)先的方式進行索引的匹配。
在使用聯(lián)合索引進行查詢的時候，如果不遵循「最左匹配原則」，聯(lián)合索引會失效，這樣就無法利用到索引快速查詢的特性了。
比如，如果創(chuàng)建了一個 (a, b, c) 聯(lián)合索引，如果查詢條件是以下這幾種，就可以利用聯(lián)合索引：
where a=1； where a=1 and b=2 and c=3； where a=1 and b=2；
需要注意的是，因為有查詢優(yōu)化器，所以 a 字段在 where 子句的順序并不重要。但是，如果查詢條件是以下這幾種，因為不符合最左匹配原則，所以就無法匹配上聯(lián)合索引，聯(lián)合索引就會失效:
where b=2； where c=3； where b=2 and c=3；
上面這些查詢條件之所以會失效，是因為(a, b, c) 聯(lián)合索引，是先按 a 排序，在 a 相同的情況再按 b 排序，在 b 相同的情況再按 c 排序。所以，b 和 c 是全局無序，局部相對有序的，這樣在沒有遵循最左匹配原則的情況下，是無法利用到索引的。
我這里舉聯(lián)合索引（a，b）的例子，該聯(lián)合索引的 B+ Tree 如下：
可以看到，a 是全局有序的（1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ,8），而 b 是全局是無序的（12，7，8，2，3，8，10，5，2）。因此，直接執(zhí)行 where b = 2 這種查詢條件沒有辦法利用聯(lián)合索引的，利用索引的前提是索引里的 key 是有序的。
只有在 a 相同的情況才，b 才是有序的，比如 a 等于 2 的時候，b 的值為（7，8），這時就是有序的，這個有序狀態(tài)是局部的，因此，執(zhí)行 where a = 2 and b = 7 這種查詢條件時， a 和 b 字段能用到聯(lián)合索引的，也就是聯(lián)合索引生效了。
聯(lián)合索引范圍查詢
聯(lián)合索引有一些特殊情況，并不是查詢過程使用了聯(lián)合索引查詢，就代表聯(lián)合索引中的所有字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢，也就是可能存在部分字段用到聯(lián)合索引的 B+Tree，部分字段沒有用到聯(lián)合索引的 B+Tree 的情況。
這種特殊情況就發(fā)生在范圍查詢。也就是文章開頭的那句話：聯(lián)合索引的最左匹配原則會一直向右匹配直到遇到「范圍查詢」就會停止匹配。也就是范圍查詢的字段可以用到聯(lián)合索引，但是范圍查詢字段的后面的字段無法用到聯(lián)合索引。
范圍查詢有很多種，那到底是哪些范圍查詢會導(dǎo)致聯(lián)合索引的最左匹配原則會停止匹配呢？
接下來，舉例幾個范圍查詢的例子，下面的實驗案例是基于 MySQL 8.0 做的。
例子一
Q1: select * from t_table where a > 1 and b = 2，聯(lián)合索引（a, b）哪一個字段用到了聯(lián)合索引的 B+Tree？
由于聯(lián)合索引（二級索引）是先按照 a 字段的值排序的，所以符合 a > 1 條件的二級索引記錄肯定是相鄰的，于是在進行索引掃描的時候，可以定位到符合 a > 1 條件的第一條記錄，然后沿著記錄所在的鏈表向后掃描，直到某條記錄不符合 a > 1 條件位置。所以 a 字段可以在聯(lián)合索引的 B+Tree 中進行索引查詢。
但是在符合 a > 1 條件的二級索引記錄的范圍里，b 字段的值是無序的。
比如，下圖的聯(lián)合索引的 B+ Tree 里：
下面這三條記錄的 a 字段的值都符合 a > 1 查詢條件，而 b 字段的值是無序的：
a 字段值為 5 的記錄，該記錄的 b 字段值為 8； a 字段值為 6 的記錄，該記錄的 b 字段值為 10； a 字段值為 7 的記錄，該記錄的 b 字段值為 5；
因此，我們不能根據(jù)查詢條件 b = 2 來進一步減少需要掃描的記錄數(shù)量（b 字段無法利用聯(lián)合索引進行索引查詢的意思）。
所以在執(zhí)行 Q1 這條查詢語句的時候，對應(yīng)的掃描區(qū)間是 (2, + ∞)，形成該掃描區(qū)間的邊界條件是 a > 1，與 b = 2 無關(guān)。
因此，Q1 這條查詢語句只有 a 字段用到了聯(lián)合索引進行索引查詢，而 b 字段并沒有使用到聯(lián)合索引。
我們也可以在執(zhí)行計劃中的 key_len 知道這一點，在使用聯(lián)合索引進行查詢的時候，通過 key_len 我們可以知道優(yōu)化器具體使用了多少個字段的查詢條件來形成掃描區(qū)間的邊界條件。
舉例個例子 ，a 和 b 都是 int 類型且不為 NULL 的字段，那么 Q1 這條查詢語句執(zhí)行計劃如下：
可以看到 key_len 為 4 字節(jié)（如果字段允許為 NULL，就在字段類型占用的字節(jié)數(shù)上加 1，也就是 5 字節(jié)），說明只有 a 字段用到了聯(lián)合索引進行索引查詢，而且可以看到，即使 b 字段沒用到聯(lián)合索引，key 為 idx_a_b，說明 Q1 查詢語句使用了 idx_a_b 聯(lián)合索引。
通過 Q1 查詢語句我們可以知道，a 字段使用了 > 進行范圍查詢，聯(lián)合索引的最左匹配原則在遇到 a 字段的范圍查詢（ >）后就停止匹配了，因此 b 字段并沒有使用到聯(lián)合索引。
例子二
Q2: select * from t_table where a >= 1 and b = 2，聯(lián)合索引（a, b）哪一個字段用到了聯(lián)合索引的 B+Tree？
Q2 和 Q1 的查詢語句很像，唯一的區(qū)別就是 a 字段的查詢條件「大于等于」。
由于聯(lián)合索引（二級索引）是先按照 a 字段的值排序的，所以符合 >= 1 條件的二級索引記錄肯定是相鄰，于是在進行索引掃描的時候，可以定位到符合 >= 1 條件的第一條記錄，然后沿著記錄所在的鏈表向后掃描，直到某條記錄不符合 a>= 1 條件位置。所以 a 字段可以在聯(lián)合索引的 B+Tree 中進行索引查詢。
雖然在符合 a>= 1 條件的二級索引記錄的范圍里，b 字段的值是「無序」的，但是對于符合 a = 1 的二級索引記錄的范圍里，b 字段的值是「有序」的（因為對于聯(lián)合索引，是先按照 a 字段的值排序，然后在 a 字段的值相同的情況下，再按照 b 字段的值進行排序）。
于是，在確定需要掃描的二級索引的范圍時，當二級索引記錄的 a 字段值為 1 時，可以通過 b = 2 條件減少需要掃描的二級索引記錄范圍（b 字段可以利用聯(lián)合索引進行索引查詢的意思）。也就是說，從符合 a = 1 and b = 2 條件的第一條記錄開始掃描，而不需要從第一個 a 字段值為 1 的記錄開始掃描。
所以，Q2 這條查詢語句 a 和 b 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
我們也可以在執(zhí)行計劃中的 key_len 知道這一點。執(zhí)行計劃如下：
可以看到 key_len 為 8 字節(jié)，說明優(yōu)化器使用了 2 個字段的查詢條件來形成掃描區(qū)間的邊界條件，也就是 a 和 b 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
通過 Q2 查詢語句我們可以知道，雖然 a 字段使用了 >= 進行范圍查詢，但是聯(lián)合索引的最左匹配原則并沒有在遇到 a 字段的范圍查詢（ >=）后就停止匹配了，b 字段還是可以用到了聯(lián)合索引的。
例子三
Q3: SELECT * FROM t_table WHERE a BETWEEN 2 AND 8 AND b = 2，聯(lián)合索引（a, b）哪一個字段用到了聯(lián)合索引的 B+Tree？
Q3 查詢條件中 a BETWEEN 2 AND 8 的意思是查詢 a 字段的值在 2 和 8 之間的記錄。
不同的數(shù)據(jù)庫對 BETWEEN ... AND 處理方式是有差異的。在 MySQL 中，BETWEEN 包含了 value1 和 value2 邊界值，類似于 >= and =<。而有的數(shù)據(jù)庫則不包含 value1 和 value2 邊界值（類似于 > and <）。
這里我們只討論 MySQL。由于 MySQL 的 BETWEEN 包含 value1 和 value2 邊界值，所以類似于 Q2 查詢語句，因此 Q3 這條查詢語句 a 和 b 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
我們也可以在執(zhí)行計劃中的 key_len 知道這一點。執(zhí)行計劃如下：
可以看到 key_len 為 8 字節(jié)，說明優(yōu)化器使用了 2 個字段的查詢條件來形成掃描區(qū)間的邊界條件，也就是 a 和 b 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
通過 Q3 查詢語句我們可以知道，雖然 a 字段使用了 BETWEEN 進行范圍查詢，但是聯(lián)合索引的最左匹配原則并沒有在遇到 a 字段的范圍查詢（ BETWEEN）后就停止匹配了，b 字段還是可以用到了聯(lián)合索引的。
例子四
Q4: SELECT * FROM t_user WHERE name like 'j%' and age = 22，聯(lián)合索引（name, age）哪一個字段用到了聯(lián)合索引的 B+Tree？
由于聯(lián)合索引（二級索引）是先按照 name 字段的值排序的，所以前綴為 ‘j’ 的 name 字段的二級索引記錄都是相鄰的， 于是在進行索引掃描的時候，可以定位到符合前綴為 ‘j’ 的 name 字段的第一條記錄，然后沿著記錄所在的鏈表向后掃描，直到某條記錄的 name 前綴不為 ‘j’ 為止。
所以 a 字段可以在聯(lián)合索引的 B+Tree 中進行索引查詢，形成的掃描區(qū)間是['j','k')。注意， j 是閉區(qū)間。如下圖：
雖然在符合前綴為 ‘j’ 的 name 字段的二級索引記錄的范圍里，age 字段的值是「無序」的，但是對于符合 name = j 的二級索引記錄的范圍里，age字段的值是「有序」的（因為對于聯(lián)合索引，是先按照 name 字段的值排序，然后在 name 字段的值相同的情況下，再按照 age 字段的值進行排序）。
于是，在確定需要掃描的二級索引的范圍時，當二級索引記錄的 name 字段值為 ‘j’ 時，可以通過 age = 22 條件減少需要掃描的二級索引記錄范圍（age 字段可以利用聯(lián)合索引進行索引查詢的意思）。也就是說，從符合 name = 'j' and age = 22 條件的第一條記錄時開始掃描，而不需要從第一個 name 為 j 的記錄開始掃描 。如下圖的右邊：
所以，Q4 這條查詢語句 a 和 b 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
我們也可以在執(zhí)行計劃中的 key_len 知道這一點。本次例子中：
name 字段的類型是 varchar(30) 且不為 NULL，數(shù)據(jù)庫表使用了 utf8mb4 字符集，一個字符集為 utf8mb4 的字符是 4 個字節(jié)，因此 name 字段的實際數(shù)據(jù)最多占用的存儲空間長度是 120 字節(jié)（30 x 4），然后因為 name 是變長類型的字段，需要再加 2，也就是 name 的 key_len 為 122。 age 字段的類型是 int 且不為 NULL，key_len 為 4。
Q4 查詢語句的執(zhí)行計劃如下：
可以看到 key_len 為 126 字節(jié)，name 的 key_len 為 122，age 的 key_len 為 4，說明優(yōu)化器使用了 2 個字段的查詢條件來形成掃描區(qū)間的邊界條件，也就是 name 和 age 字段都用到了聯(lián)合索引進行索引查詢。
通過 Q4 查詢語句我們可以知道，雖然 name 字段使用了 like 前綴匹配進行范圍查詢，但是聯(lián)合索引的最左匹配原則并沒有在遇到 name 字段的范圍查詢（ like 'j%'）后就停止匹配了，age 字段還是可以用到了聯(lián)合索引的。
小結(jié)
網(wǎng)上傳來穿去這句話：「聯(lián)合索引的最左匹配原則會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、<、between、like) 就會停止匹配」并不是對的。
經(jīng)過實驗的證明，我得出的結(jié)論是這樣的：
聯(lián)合索引的最左匹配原則，在遇到范圍查詢（如 >、<）的時候，就會停止匹配，也就是范圍查詢的字段可以用到聯(lián)合索引，但是在范圍查詢字段后面的字段無法用到聯(lián)合索引。注意，對于 >=、<=、BETWEEN、like 前綴匹配的范圍查詢，并不會停止匹配。
好了，講完了，怎么樣，是不是又被我裝到了
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