联合索引必须遵循最左前缀原则，跳过最左列会导致整个索引失效；正确顺序应为高频等值列优先、高区分度列靠左、范围列置后，并通过explain验证执行计划。
联合索引顺序错位直接导致索引失效
mysql 的 B+ 树索引是严格按定义顺序逐列比较的，一旦 WHERE 条件跳过最左列（即“断层”），后续所有列都无法参与索引查找。比如建了 INDEX idx_user (city, age, status)，但查询写成 WHERE age = 25 AND status = 'active'，EXPLAIN 中 key 字段会显示 NULL，type 是 ALL，rows 接近全表行数——本质就是退化为全表扫描。
- 不是“部分生效”，而是整个联合索引基本不被使用
- 即使只漏掉第一个字段，优化器也无法定位起始叶子节点，B+ 树失去有序遍历基础
- ORDER BY 或 GROUP BY 的列顺序/方向若与索引不一致，也会触发
using filesort，哪怕 WHERE 已命中索引
哪些查询能真正用上联合索引
只有满足“最左前缀 + 连续等值 + 范围靠后”三要素，索引才能高效工作。以 INDEX idx_log (app_id, event_type, created_at) 为例：
-
WHERE app_id = 100→ 用第 1 列 -
WHERE app_id = 100 AND event_type IN ('click', 'submit')→ 用前 2 列（IN 视为等值集合） -
WHERE app_id = 100 AND event_type = 'click' AND created_at > '2024-01-01'→ 全部 3 列参与，但注意：created_at是范围条件，它右侧不能再有用于查找的列（不过仍可做 ICP 过滤） -
WHERE app_id > 100 AND event_type = 'click'→event_type只能做索引条件下推（ICP），不能用于快速定位
索引列顺序怎么排才合理
顺序不是按字段名字母排，也不是按建表顺序堆砌，核心逻辑是：高频等值过滤列优先，高区分度列靠左，范围列放最后。
- 错误示范：
INDEX (status, region, created_at)——status只有 ‘active’/’inactive’，基数太低，作为首列筛选后仍剩大量数据，索引效率差 - 正确思路：先看 WHERE 中哪些条件几乎每次都出现（如
user_id、tenant_id），再看哪个字段值越分散越好（如created_at比status更适合前置） - 如果某列常用于 ORDER BY，且方向固定（如
score DESC），它应紧接在等值列之后，并与索引定义方向一致，否则排序无法复用索引
如何验证和修复索引顺序问题
别猜，用 EXPLAIN 看真实执行路径；别忍，该重建就重建——联合索引顺序改了必须 DROP 再 CREATE，ALTER 不支持重排。
- 检查命令：
EXPLAIN select * FROM orders WHERE user_id = 123 AND status = 'paid';，重点盯key是否非空、rows是否明显小于总行数 - 发现失效后，先确认查询模式是否稳定：如果
WHERE status = ?是高频独立查询，那原联合索引设计本身就有缺陷，得补单列索引或重构联合索引 - 重建索引前，用
ANALYZE table orders;更新统计信息，避免优化器因旧数据误判
索引顺序一旦定错，不是性能打七折八折，而是从“毫秒级响应”滑向“秒级甚至超时”。最容易被忽略的是：开发阶段数据量小，问题不暴露；上线后数据增长十倍，原来能跑的 SQL 突然变慢——这时候再查，往往第一反应是加机器，而不是翻出那条早该重写的 CREATE INDEX 语句。