通过前面几篇文章的介绍，大家应该都对MySQL中索引的创建和基本技巧有了大概的了解。在实际在实际业务中，我们会遇到很多复杂的场景，比如对多个列进行查询。这时，可能会要求用户创建多个列组成的索引，如列 a 和 b 创建的组合索引，但究竟是创建（a，b）的索引，还是（b，a）的索引，结果却是完全不同的。那本篇，我们就来看一下更贴近业务实战的组合索引的创建和使用。

一、什么是组合索引

组合索引（Compound Index）是指由多个列所组合而成的 B+树索引，这和我们之前的B+ 树索引的原理完全一样，只是之前是对一个列排序，现在是对多个列排序。组合索引既可以是主键索引，也可以是二级索引，下图显示的是一个二级组合索引：

二、设计实战

1、避免额外排序

在业务中，我们经常会遇到根据某个列进行查询，并根据时间排序倒序展示的需求。例如某宝的订单页面，都是通过个人信息倒序展示个人的订单数据；又比如微博展示用户订阅的微博用户，并通过订阅时间倒序展示博文。比如如下表结构：

CREATE TABLE `orders` (

  `O_ORDERKEY` int NOT NULL,

  `O_CUSTKEY` int NOT NULL,

  `O_ORDERSTATUS` char(1) NOT NULL,

  `O_TOTALPRICE` decimal(15,2) NOT NULL,

  `O_ORDERDATE` date NOT NULL,

  `O_ORDERPRIORITY` char(15) NOT NULL,

  `O_CLERK` char(15) NOT NULL,

  `O_SHIPPRIORITY` int NOT NULL,

  `O_COMMENT` varchar(79) NOT NULL,

  PRIMARY KEY (`O_ORDERKEY`),

  KEY `ORDERS_FK1` (`O_CUSTKEY`),

  CONSTRAINT `orders_ibfk_1` FOREIGN KEY (`O_CUSTKEY`) REFERENCES `customer` (`C_CUSTKEY`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT

• 字段 o_orderkey 是 INT 类型的主键；
• 字段 o_custkey 是一个关联字段，关联表 customer；
• 字段 o_orderdate、o_orderstatus、o_totalprice、o_orderpriority 用于描述订单的基本详情，分别表示下单的时间、当前订单的状态、订单的总价、订单的优先级。

在有了上述订单表后，当用户查看自己的订单信息，并且需要根据订单时间排序查询时，可通过下面的 SQL：

SELECT * FROM orders 

WHERE o_custkey = 147601 ORDER BY o_orderdate DESC

但由于上述表结构的索引设计时，索引 ORDERS_FK1 仅对列 O_CUSTKEY 排序，因此在取出用户 147601 的数据后，还需要一次额外的排序才能得到结果，可通过命令EXPLAIN验证：

EXPLAIN SELECT * FROM orders

WHERE o_custkey = 147601 ORDER BY o_orderdate DESC 

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ref

possible_keys: ORDERS_FK1

          key: ORDERS_FK1

      key_len: 4

          ref: const

         rows: 19

     filtered: 100.00

        Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在上面的命令 EXPLAIN 输出结果中可以看到，SQL 语句的确可以使用索引 ORDERS_FK1，但在 Extra 列中显示的 Using filesort，表示还需要一次额外的排序才能得到最终的结果。

在 MySQL 8.0 版本中，通过命令 EXPLAIN 的额外选项，FORMAT=tree，观察得更为明确：

EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT * FROM orders

WHERE o_custkey = 147601 ORDER BY o_orderdate DESC 

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Sort: orders.O_ORDERDATE DESC  (cost=18.98 rows=19)

    -> Index lookup on orders using ORDERS_FK1 (O_CUSTKEY=147601)

可以看到，上述 SQL 的执行计划显示进行 Index lookup 索引查询，然后进行 Sort 排序，最终得到结果。

由于已对列 o_custky 创建索引，因此上述 SQL 语句并不会执行得特别慢，但是在海量的并发业务访问下，每次 SQL 执行都需要排序就会对业务的性能产生非常明显的影响，比如 CPU 负载变高，QPS 降低。

要解决这个问题，最好的方法是：在取出结果时已经根据字段 o_orderdate 排序，这样就不用额外的排序了。

为此，我们在表 orders 上创建新的组合索引 idx_custkey_orderdate，对字段（o_custkey，o_orderdate）进行索引：

ALTER TABLE orders ADD INDEX 

idx_custkey_orderdate(o_custkey,o_orderdate);

这时再进行之前的 SQL，根据时间展示用户的订单信息，其执行计划为：

EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT * FROM orders

WHERE o_custkey = 147601 ORDER BY o_orderdate 

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Index lookup on orders using idx_custkey_orderdate (O_CUSTKEY=147601)  (cost=6.65 rows=19)

可以看到，这时优化器使用了我们新建的索引 idx_custkey_orderdate，而且没有了 Sort 排序第二个过程。

2、避免回表

回表的概念：即 SQL 需要通过二级索引查询得到主键值，然后再根据主键值搜索主键索引，最后定位到完整的数据。

但是由于二级组合索引的叶子节点，包含索引键值和主键值，若查询的字段在二级索引的叶子节点中，则可直接返回结果，无需回表。这种通过组合索引避免回表的优化技术也称为索引覆盖（Covering Index） 。

如下SQL：

EXPLAIN 

SELECT o_custkey,o_orderdate,o_totalprice 

FROM orders WHERE o_custkey = 147601\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ref

possible_keys:

idx_custkey_orderdate,ORDERS_FK1

          key: idx_custkey_orderdate

      key_len: 4

          ref: const

         rows: 19

     filtered: 100.00

        Extra: NULL

执行计划显示上述SQL会使用到之前新创建的组合索引 idx_custkey_orderdate，但是，由于组合索引的叶子节点只包含（o_custkey，o_orderdate，_orderid），没有字段 o_totalprice 的值，所以需要通过 o_orderkey 回表找到对应的 o_totalprice。

再通过 EXPLAIN 的额外选项 FORMAT=tree，查看上述 SQL 的执行成本：

EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT o_custkey,o_orderdate,o_totalprice 

FROM orders WHERE o_custkey = 147601\G

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Index lookup on orders using idx_custkey_orderdate (O_CUSTKEY=147601)  (cost=6.65 rows=19)

cost=6.65 表示的就是这条 SQL 当前的执行成本。不用关心 cost 的具体单位，cost 越小，开销越小，执行速度越快。

如果想要避免回表，可以通过索引覆盖技术，创建(o_custkey，o_orderdate，o_totalprice）的组合索引：

ALTER TABLE `orders` ADD INDEX

idx_custkey_orderdate_totalprice(o_custkey,o_orderdate,o_totalprice);

然后再次通过命令 EXPLAIN 观察执行计划：

EXPLAIN 

SELECT o_custkey,o_orderdate,o_totalprice 

FROM orders WHERE o_custkey = 147601\G

*************************** 1. row ***************************

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: orders

   partitions: NULL

         type: ref

possible_keys:

idx_custkey_orderdate,ORDERS_FK1,idx_custkey_orderdate_totalprice

          key: idx_custkey_orderdate_totalprice

      key_len: 4

          ref: const

         rows: 19

     filtered: 100.00

        Extra: Using index

可以看到，这时优化器选择了新创建的组合索引 idx_custkey_orderdate_totalprice，同时这时Extra 列不为 NULL，而是显示 Using index，这就表示优化器使用了索引覆盖技术。

再次观察 SQL 的执行成本，可以看到 cost 有明显的下降，从 6.65 下降为了 2.94：

EXPLAIN FORMAT=tree 

SELECT o_custkey,o_orderdate,o_totalprice 

FROM orders WHERE o_custkey = 147601\G

*************************** 1. row ***************************

EXPLAIN: -> Index lookup on orders using idx_custkey_orderdate_totalprice (O_CUSTKEY=147601)  (cost=2.94 rows=19)

三、组合索引的三大优势

组合索引也是一颗 B+ 树，只是索引的列由多个组成，组合索引既可以是主键索引，也可以是二级索引。通过上述的案例，我们可以得出组合索引的三大优势：

• 1、覆盖多个查询条件，如（a，b）索引可以覆盖查询 a = ? 或者 a = ? and b = ?；
• 2、避免 SQL 的额外排序，提升 SQL 性能，如 WHERE a = ? ORDER BY b 这样的查询条件；
• 3、利用组合索引包含多个列的特性，可以实现索引覆盖技术，提升 SQL 的查询性能。

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