前言
前两天和实习生聊天，他问我为啥MySQL的索引要讲究最左前缀。
我当时没直接回答，想着找个日常的例子才好说，不然光讲概念应该比较难理解。继而转念想到------这不就跟咱们小时候查新华字典一个道理嘛！
正文
先说查字典的例子
小学的时候老师教我们查新华字典，你想查一个字，得先找偏旁部首，再数笔画。
假如你想查"赵钱孙李"的赵字，你会怎么查？
肯定是先找走字旁，然后在走字旁里面数笔画。你不可能说，我就看这个字右边那部分，然后跳过偏旁直接去找，那肯定是行不通的，不合常理。
MySQL的索引就是这个意思。
再拿身份证号码举例
咱们国内的身份证号码，前六位是地区编码。比如110101开头的，一看就知道是北京东城区的。
假设现在有个用户表，建了个联合索引：
sql
INDEX idx_area_birth (province, city, birthday)这个索引有三个字段：省份、城市、生日。就像身份证号码的结构一样，从大到小排列。
能用上索引的查询
你要查北京朝阳区1990年出生的人：
sql
WHERE province = '北京'
AND city = '朝阳'
AND birthday = '1990-01-01'这个必然没问题，就像你翻通讯录，先找北京，再找朝阳区，最后找1990年的。一路定位下来，肯定是顺利的。
或者你只查北京的：
sql
WHERE province = '北京'这样也行，就找第一层，找到就算，后面不管了。
用不上索引的查询
但要是这么查：
sql
WHERE city = '朝阳'跳过省份直接查城市？就不好弄了。
就好比你拿着通讯录，不看省份，直接找朝阳区。全国好几个地方都有朝阳区呢，北京有朝阳区，长春也有朝阳区，非得把整本通讯录都翻一遍才行。
这就是为什么要最左前缀。
索引是按顺序建的，你得从最左边开始匹配。
看这个树状结构，也比较清晰。
要找数据，必须从根往下走，一旦跳过北京这一层，就不知道该往哪个分支走了。
B+树的结构
MySQL的索引其实用的是B+树，这玩意儿可以简单理解成一个多叉排序树。
就像咱们前面说的通讯录，整个通讯录的目录就是根节点，先按省份分成几大类（北京、上海、广东这些）。每个省份下面又按城市分小类（北京下面有朝阳、海淀、东城），每个城市下面再按生日排列具体的人。
B+树就是这样的结构，如果跳过第一层（省份）直接查第二层（城市），数据库就不知道该往哪个分支走。它只能把所有分支都走一遍，那还要索引干嘛呢？
为什么要这样设计？
其实仔细想一下，挺简单的。
你在超市买东西，商品分类摆放。日用品在左边，食品在右边，生鲜在最里面。你要买个牙膏，直接去左边日用品区找就行，不会说让你在整个超市乱转悠。
数据库索引也是为了快速定位数据。
如果每次查询都要扫描全表，那数据库性能得有多差啊。
建立索引的时候，数据库会把数据按照索引字段的顺序排好。就像图书管理员会把书按分类、按作者、按书名整理好，这样查的时候才能快。
但这个排序也是有顺序的，你不能指望一堆书既按作者排序，又同时按书名排序。它必须先按一个维度排，再按另一个维度排。
实际工作中怎么用？
比方说现在有个订单表，建了个索引(user_id, order_time, status)，用户ID、下单时间、订单状态。
运营那边提了个需求，说要查某个时间段内所有已完成的订单。然后写了个SQL：
sql
SELECT * FROM orders
WHERE order_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
AND status = '已完成'结果这个查询慢得要死。为啥？因为它跳过了user_id这个字段，直接用order_time查，索引其实完全没有用上。
于是再加个索引(order_time, status)，问题得以解决。
所以建索引的时候，务必得想清楚业务上的查询场景，最忌讳闭门造车。
那问题就来了，建索引的时候，怎么决定字段的顺序呢？
这个要看你的业务场景。一般来说，把最常用的查询条件放最左边。如果某个字段几乎每次查询都会用到，那就把它放第一位。
还有就是区分度。假如某个字段只有几个固定值，比如性别只有男女，这种字段的区分度就很低，放在索引前面意义不大。
像用户ID、订单号这种，每条记录都不一样，区分度很高，适合放前面。
写在最后
说到底，还是得看具体的业务场景，理论归理论，实践起来还真说不好。
最好的办法就是建完索引后，先用 EXPLAIN 看看执行计划。 如果没用上你想要的索引，那就再改、再测。
我想这是一个程序员面对现实的必修课------在不断地试错中，接受自己的平庸，并为那一点点性能提升而努力。
