通常我们在建立联合索引的时候，也就是对多个字段建立索引，相信建立过索引的同学们会发现，无论是oralce还是mysql都会让我们选择索引的顺序，比如我们想在a,b,c三个字段上建立一个联合索引，我们可以选择自己想要的优先级，a、b、c,或者是b、a、c 或者是c、a、b等顺序。为什么数据库会让我们选择字段的顺序呢？不都是三个字段的联合索引么？这里就引出了数据库索引的最左前缀原理。
比如：索引index1:(a,b,c)有三个字段，我们在使用sql语句来查询的时候，会发现很多情况下不按照我们想象的来走索引。
select * from table where c = ‘1’ 这个sql语句是不会走index1索引的，select * from table where b =‘1’ and c =’2′ 这个语句也不会走index1索引。
什么语句会走index1索引呢？
答案是：
select * from table where a = ‘1’
select * from table where a = ‘1’ and b = ‘2’
select * from table where a = ‘1’ and b = ‘2’ and c=’3′
mysql里创建‘联合索引’的意义？
“一个顶三个”。建了一个(a,b,c)的复合索引，那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引，因为每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，这可是不小的开销！
覆盖索引。同样的有复合索引（a,b,c），如果有如下的sql: select a,b,c from table where a=1 and b = 1。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一
索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W*10%=100w 条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是复合索引，通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w，然后再排序、分页，哪个更高效，一眼便知
为什么要使用联合索引
减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！
