由于爬虫抓取的数据不断增多，这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化，其中一个表结构如下：
CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL DEFAULT NULL COMMENT '发表时间', `content` longtext COMMENT '正文', `status` tinyint(4) DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_status_date` (`status`,`date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章表';
根据业务需要，添加了 idx_status_date 索引，在执行下面这个 SQL 时特别耗时：
SELECT id, title, status, date FROM article WHERE status > -2 AND date = '2016-01-07';
根据观察，每天新增的数据大概在2500条以内，本以为这里指定了具体某天的日期 '2016-01-07' ，实际需要扫描的数据量应该在2500条以内才对，但实际并非如此：
实际共扫描了185589条数据，远远高于预估的2500条，且实际执行时间都将近3秒钟：
这是为什么呢？
解决方案
将 idx_status_date (status, date) 改为 idx_status (status) 后，查看 MySQL 执行计划：
可以看到将多列索引改为单列索引后，执行计划要扫描的数据总量没有任何变化。结合多列索引遵循最左前缀原则，推测上面的查询语句只使用了 idx_status_date 最左边的 status 的索引。
翻了下《高性能MySQL》找到了下面这段话，证实了我的想法：
如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询
WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23'，这个查询只能使用索引的前两列，因为这里LIKE是一个范围条件（但是服务器可以把其余列用于其他目的）。如果范围查询列值的数量有限，那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。
因此，这里解决思路有两种：
可以通过使用多个等于条件来代替范围条件
修改
idx_status_date (status, date)为索引idx_date_status (date, status)，并新建一个idx_status索引，即可达到同样的效果。
优化后的执行计划：
实际执行结果：
总结
当人们谈论索引的时候，如果没有特别指明类型，那么多半说的是 B-Tree 索引，它使用 B-Tree 数据结构来存储数据。我们使用术语“B-Tree”，是因为 MySQL 在 CREATE TABLE 和其他语句中也使用该关键字。不过，底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构。InnoDB使用的是B+Tree。
假如有如下数据表：
CREATE TABLE People (
last_name varchar(50) not null,
first_name varchar(50) not null,
dob date not null,
gender enum('m', 'f') not null,
key(last_name, first_name, dob)
);B-Tree 索引对如下类型的查询有效
全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配，例如上表的索引可用于查找姓名为 Cuba Allen 、出生于 1960-01-01 的人。匹配最左前缀
上表中的索引可用于查找所有姓为 Allen 的人，即只使用索引的第一列。匹配列前缀
只匹配某一列的值的开头部分。例如上表的索引可用于查找所有以 J 开头的姓的人。这里也只使用了索引的第一列。匹配范围值
例如上表中的索引可用于查找姓在 Allen 和 Barrymore 之间的人。这里也只使用了索引的第一列。精确匹配某一列并范围匹配另外一列
上表的索引也可用于查找所有姓为 Allen ，并且名字是字母 K 开头（比如 Kim 、 Karl 等）的人。即第一列 last_name 全匹配，第二列 first_name 范围匹配。只访问索引的查询
B-Tree 通常可以支持“只访问索引的查询”，即查询只需要访问索引，而无须访问数据行。
B-Tree 索引的一些限制
如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。例如上表的索引无法用于查找名字为 Bill 的人，也无法查找某个特定生日的人，因为这两列都不是最左数据列。类似地，也无法查找姓氏以某个字母结尾的人。
不能跳过索引中列。也就是说，上表的索引无法用于查找姓氏为 Smith 并且在某个特定日期出生的人。如果不指定名（first_name），则 MySQL 只能使用索引的第一列。
如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。例如有查询
WHERE last_name = 'Smith' AND first_name LIKE 'J%' AND dob = '1976-12-23'，这个查询只能使用索引的前两列，因为这里LIKE是一个范围条件（但是服务器可以把其余列用于其他目的）。如果范围查询列值的数量有限，那么可以通过使用多个等于条件来代替范围条件。
以上就是分享一个MySQL 多列索引优化实例代码的详细内容，更多请关注微课江湖其它相关文章！