select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'

其中column1，column2 ，column3分別單獨建立了3個單索引。

與其說是“數據庫查詢只能用到一個索引”，倒不是說是 和全表掃描/只使用一個索引的速度比起來，去分析兩個索引二叉樹更加耗費時間，所以絕大多數情況下數據庫都是是用一個索引。

如這條語句：

select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'

我們來想象一下當數據庫有N個索引并且查詢中分別都要用上他們的情況：

查詢優化器(用大白話說就是生成執行計劃的那個東西)需要進行N次主二叉樹查找[這里主二叉樹的意思是最外層的索引節點]，此處的查找流程大概如下：

查出第一條column1主二叉樹等于1的值，然后去第二條column2主二叉樹查出foo的值并且當前行的coumn1必須等于1，最后去column主二叉樹查找bar的值并且column1必須等于1和column2必須等于foo。

如果這樣的流程被查詢優化器執行一遍，就算不死也半條命了，查詢優化器可等不及把以上計劃都執行一遍，貪婪算法(最近鄰居算法)可不允許這種情況的發生，所以當遇到以下語句的時候，數據庫只要用到第一個篩選列的索引(column1)，就會直接去進行表掃描了。

select count(1) from table1 where column1 = 1 and column2 = 'foo' and column3 = 'bar'

所以與其說是數據庫只支持一條查詢語句只使用一個索引，倒不如說N條獨立索引同時在一條語句使用的消耗比只使用一個索引還要慢。

所以如上條的情況，最佳推薦是使用index(column1,column2,column3) 這種聯合索引，此聯合索引可以把b+tree結構的優勢發揮得淋漓盡致：

一條主二叉樹(column=1)，查詢到column=1節點后基于當前節點進行二級二叉樹column2=foo的查詢，在二級二叉樹查詢到column2=foo后，去三級二叉樹column3=bar查找。

總結

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