あなたは共同インデックスのカラム選択の原則を作成するとき
- コラム-頻繁に使用される（左端の費用収益対応の原則）
- 列の個別優先度の高い（離散高い原則）
- 列-小さな幅（最小空間的原則）
最も優先度の左のMysql原則左端の接頭辞、マルチ列インデックス（関節インデックス）を確立します。
我々は共同インデックス（COL1、COL2）2を確立することであれば、実際には、2つのジョイントインデックス（COL1）、（COL1、COL2を確立しています 。）
3指数（COL1、COL2、COL3）がある場合、実際、既に確立された3つの関節指数（COL1）、（COL1、COL2 ）、（COL1、COL2、COL3）。
説明
1、B +ツリーデータ項目は、（チャン、20、F）のように、探索木を確立するために、左から右に（名前、年齢、性別）と、B +ツリーなどの複合データ構造でありますそのようなデータを取得するときに順番に同じ名前と年齢性別比較は、最終的に得られたデータを取得すれば、B +ツリー名優先度比較は、次の探索方向を決定していない;しかし、（20、F）は、そのような名前データが来た探索木の名を確立するための時間は、第1の比較要因であるため、調査の最初のステップを知らない、B +ツリーのノードには、最初に次に行くために知っておくために、検索クエリに応じて名前を付ける必要があります。
図2に示すように、このデータを取得するために、そのような（チャン、F）として、B +ツリー名は、検索方向を指定するために使用することができるが、年齢次のフィールドの欠如は、これだけ名前は、その後、検出されたデータの座席に等しいです。セックスは、これは非常に重要な特性、すなわち、最も左のインデックスのマッチング特性である、データのFの試合です。（この状況は、関節のインデックスを使用することはできません）
MySQLで意義の共同インデックスを作成します
トップ3の一つ
構築された（A、B、C）複合インデックスの、（A）、（B）、（A、B、C）の実際の構築3つのインデックスに等しく、それぞれ複数のインデックスは、書き込み動作を増加するためオーバーヘッドオーバーヘッドとディスクスペース。データテーブルの大量のために、これは小さなオーバーヘッドではありません！
インデックスをカバー
同じ複合インデックス（a、b、c）は、以下のSQLであれば：= 1、B = 1のテーブルから、B、Cを選択します。次いで、MySQLはランダムIO操作の数を減らすテーブルに戻る必要なしに、インデックスデータをトラバースすることによって直接得ることができます。オペレーティングIOを削減し、特定のランダムな事実をioをメイン最適化戦略のdbaです。だから、本当の実用的なアプリケーションで、インデックスをカバーすることは最適化されたパフォーマンス改善の主な手段の一つであります
インデックス列、少ないインデックスデータによりスクリーニングし、より
データの存在1000Wテーブル、次のSQL：テーブルから選択* 、= 1およびb = 2およびc = 3の各条件は、によって選択されたデータの10％、もし単一の値インデックス、と仮定することができると仮定するとインデックスは1000Wスクリーニングすることができるが、複合インデックスである場合、インデックスは千ワットで選択された、データの100ワットから、B = 2、C = 3が見つかり、その後ソート、ページングデータの10 = 100ワットの％を、そしてデータテーブルを返します 10％ 、10％ 、10％= 1W、より効率的であり、ソート、ページング、一目
カウント（異なるCOL）/数：離散列コンピューティング （COL）の
例：
ID列が9 9/9 = 1の合計繰り返さない
性別カラム9（男性または女性）の唯一の合計が2 2/9 0.2にほぼ等しいです。
より大きな、より高い選択性ディスクリート