花1分鐘時間，了解聚集索引，非聚集索引，聯(lián)合索引，索引覆蓋。

舉例，業(yè)務(wù)場景，用戶表，表結(jié)構(gòu)為：

t_user( 
uid primary key, 
login_name unique, 
passwd, 
login_time, 
age, 
… 
); 

聚集索引(clustered index)：聚集索引決定數(shù)據(jù)在磁盤上的物理排序，一個表只能有一個聚集索引，一般用primary key來約束。

舉例：t_user場景中，uid上的索引。

非聚集索引(non-clustered index)：它并不決定數(shù)據(jù)在磁盤上的物理排序，索引上只包含被建立索引的數(shù)據(jù)，以及一個行定位符row-locator，這個行定位符，可以理解為一個聚集索引物理排序的指針，通過這個指針，可以找到行數(shù)據(jù)。

舉例，查找年輕MM的業(yè)務(wù)需求：

select uid from t_user where age > 18 and age < 26 

age上建立的索引，就是非聚集索引。

聯(lián)合索引：多個字段上建立的索引，能夠加速復(fù)核查詢條件的檢索

舉例，登錄業(yè)務(wù)需求：

select uid, login_time from t_user where  
login_name=? and passwd=? 

可以建立(login_name, passwd)的聯(lián)合索引。

聯(lián)合索引能夠滿足最左側(cè)查詢需求，例如(a, b, c)三列的聯(lián)合索引，能夠加速a | (a, b) | (a, b, c) 三組查詢需求。

這也就是為何不建立(passwd, login_name)這樣聯(lián)合索引的原因，業(yè)務(wù)上幾乎沒有passwd的單條件查詢需求，而有很多l(xiāng)ogin_name的單條件查詢需求。

提問：

select uid, login_time from t_user where 
passwd=? and login_name=? 

能否***(login_name, passwd)這個聯(lián)合索引?

回答：可以，最左側(cè)查詢需求，并不是指SQL語句的寫法必須滿足索引的順序(這是很多朋友的誤解)

索引覆蓋：被查詢的列，數(shù)據(jù)能從索引中取得，而不用通過行定位符row-locator再到row上獲取，即“被查詢列要被所建的索引覆蓋”，這能夠加速查詢速度。

舉例，登錄業(yè)務(wù)需求：

select uid, login_time from t_user where 
login_name=? and passwd=? 

可以建立(login_name, passwd, login_time)的聯(lián)合索引，由于login_time已經(jīng)建立在索引中了，被查詢的uid和login_time就不用去row上獲取數(shù)據(jù)了，從而加速查詢。

末了多說一句，登錄這個業(yè)務(wù)場景，login_name具備***性，建這個單列索引就好。

作業(yè)：

假設(shè)訂單有三種狀態(tài)：0已下單，1已支付，2已完成

業(yè)務(wù)需求，查詢未完成的訂單，哪個SQL更快呢?

select * from order where status!=2 
select * from order where status=0 or status=1 
select * from order where status IN (0,1) 
select * from order where status=0 
union 
select * from order where stauts=1 

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者】

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