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

其中column1，column2 ，column3分別單獨(dú)建立了3個(gè)單索引。

與其說是“數(shù)據(jù)庫(kù)查詢只能用到一個(gè)索引”，倒不是說是 和全表掃描/只使用一個(gè)索引的速度比起來，去分析兩個(gè)索引二叉樹更加耗費(fèi)時(shí)間，所以絕大多數(shù)情況下數(shù)據(jù)庫(kù)都是是用一個(gè)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(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)有N個(gè)索引并且查詢中分別都要用上他們的情況：

查詢優(yōu)化器(用大白話說就是生成執(zhí)行計(jì)劃的那個(gè)東西)需要進(jìn)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(jié)點(diǎn)]，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(dāng)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(yōu)化器執(zhí)行一遍，就算不死也半條命了，查詢優(yōu)化器可等不及把以上計(jì)劃都執(zhí)行一遍，貪婪算法(最近鄰居算法)可不允許這種情況的發(fā)生，所以當(dāng)遇到以下語句的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)只要用到第一個(gè)篩選列的索引(column1)，就會(huì)直接去進(jìn)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(shù)據(jù)庫(kù)只支持一條查詢語句只使用一個(gè)索引，倒不如說N條獨(dú)立索引同時(shí)在一條語句使用的消耗比只使用一個(gè)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(lián)合索引，此聯(lián)合索引可以把b+tree結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮得淋漓盡致：

一條主二叉樹(column=1)，查詢到column=1節(jié)點(diǎn)后基于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二級(jí)二叉樹column2=foo的查詢，在二級(jí)二叉樹查詢到column2=foo后，去三級(jí)二叉樹column3=bar查找。

總結(jié)

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