最左前缀匹配原则
b+树的数据项是复合的数据结构，比如索引为(name, age, sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三, 20, F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的搜索方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20, F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三, F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左前缀匹配原则。
索引建议
- 根据最左前缀匹配原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询（
>、<、between、like）就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，如果建立(a, b, c, d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a, b, d, c)的索引则都可以用到，a、b、d的顺序可以任意调整。 =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3建立(a, b, c)索引可以任意顺序，MySQL的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。- 尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是
count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0。 - 索引列不能参与计算，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，比如
select id from t where num/2=100;应优化成select id from t where num=100*2; - 尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有
a的索引，现在要加(a, b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。