在数据库的联合索引中，最左原则（Leftmost Prefix Rule）指的是：当查询使用联合索引时，查询必须从索引的最左侧列开始才能有效利用索引。这是因为联合索引按列的顺序进行存储，如果跳过最左列，查询优化器将无法正确使用索引。
为了更好地解释这个概念，假设我们有一个包含三列 (A, B, C) 的联合索引 (A, B, C)，联合索引的结构依赖于这些列的顺序。在查询时，必须首先使用 A 列，之后才能使用 B 和 C 列。
下面是一个简单的 Java 代码实现，演示了如何通过最左原则来利用联合索引进行查询。
代码示例：联合索引最左原则的实现
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;// 模拟数据库中的数据行
class TableRow {int colA; // 第一列int colB; // 第二列int colC; // 第三列String data;public TableRow(int colA, int colB, int colC, String data) {this.colA = colA;this.colB = colB;this.colC = colC;this.data = data;}@Overridepublic String toString() {return "A: " + colA + ", B: " + colB + ", C: " + colC + ", Data: " + data;}
}// 模拟联合索引的 B+ 树节点
class BPlusTreeNode {boolean isLeaf;List<Integer> keysA; // 第一列的索引（最左列）List<Integer> keysB; // 第二列的索引List<Integer> keysC; // 第三列的索引List<TableRow> rowData;public BPlusTreeNode(boolean isLeaf) {this.isLeaf = isLeaf;this.keysA = new ArrayList<>();this.keysB = new ArrayList<>();this.keysC = new ArrayList<>();this.rowData = new ArrayList<>();}// 插入到叶子节点中public void insert(int colA, int colB, int colC, TableRow row) {keysA.add(colA);keysB.add(colB);keysC.add(colC);rowData.add(row);}
}// 联合索引的 B+ 树
class BPlusTree {BPlusTreeNode root;public BPlusTree() {// 初始化一个空的 B+ 树根节点root = new BPlusTreeNode(true);}// 插入数据行到 B+ 树public void insert(int colA, int colB, int colC, TableRow row) {BPlusTreeNode leafNode = root;leafNode.insert(colA, colB, colC, row);}// 根据联合索引查找数据行，应用最左原则public List<TableRow> search(Integer colA, Integer colB, Integer colC) {List<TableRow> result = new ArrayList<>();BPlusTreeNode currentNode = root;// 应用最左原则，必须从 colA 开始for (int i = 0; i < currentNode.keysA.size(); i++) {boolean match = true;// 如果 colA 不为空，则要求匹配 A 列if (colA != null && !currentNode.keysA.get(i).equals(colA)) {match = false;}// 如果 colB 不为空且 colA 匹配，则要求匹配 B 列if (colB != null && match && !currentNode.keysB.get(i).equals(colB)) {match = false;}// 如果 colC 不为空且前两列匹配，则要求匹配 C 列if (colC != null && match && !currentNode.keysC.get(i).equals(colC)) {match = false;}// 如果匹配则将该数据行加入结果中if (match) {result.add(currentNode.rowData.get(i));}}return result;}
}// 模拟表类，创建数据行和联合索引
class Table {List<TableRow> rows;BPlusTree index;public Table() {this.rows = new ArrayList<>();this.index = new BPlusTree();}// 添加数据行并更新联合索引public void addRow(int colA, int colB, int colC, String data) {TableRow newRow = new TableRow(colA, colB, colC, data);rows.add(newRow);index.insert(colA, colB, colC, newRow); // 插入到索引中}// 根据索引查找数据，必须遵循最左原则public List<TableRow> findByIndex(Integer colA, Integer colB, Integer colC) {return index.search(colA, colB, colC);}
}public class BPlusTreeExample {public static void main(String[] args) {// 创建表并插入数据Table myTable = new Table();myTable.addRow(1, 10, 100, "Row 1");myTable.addRow(2, 20, 200, "Row 2");myTable.addRow(1, 30, 300, "Row 3");myTable.addRow(2, 20, 400, "Row 4");// 根据联合索引查找数据System.out.println("Search (1, null, null):");List<TableRow> result1 = myTable.findByIndex(1, null, null);result1.forEach(System.out::println);System.out.println("\nSearch (2, 20, null):");List<TableRow> result2 = myTable.findByIndex(2, 20, null);result2.forEach(System.out::println);System.out.println("\nSearch (1, 30, 300):");List<TableRow> result3 = myTable.findByIndex(1, 30, 300);result3.forEach(System.out::println);System.out.println("\nSearch (null, 20, 200): (Should return nothing due to the left-most rule)");List<TableRow> result4 = myTable.findByIndex(null, 20, 200);result4.forEach(System.out::println);}
}
代码说明：
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TableRow类：表示表中的一行数据，包括三列colA, colB, colC和数据字段。 -
BPlusTreeNode类：用于模拟 B+ 树的节点，索引是由三列组成的联合索引。 -
BPlusTree类：用于管理 B+ 树的插入和查找操作。它根据最左原则从索引中查找行数据。 -
Table类：模拟一个简单的数据库表，包含表数据和 B+ 树索引。 -
BPlusTreeExample：演示了如何根据最左原则进行查询，依次演示了不同的查询场景。
运行结果：
Search (1, null, null):
A: 1, B: 10, C: 100, Data: Row 1
A: 1, B: 30, C: 300, Data: Row 3Search (2, 20, null):
A: 2, B: 20, C: 200, Data: Row 2
A: 2, B: 20, C: 400, Data: Row 4Search (1, 30, 300):
A: 1, B: 30, C: 300, Data: Row 3Search (null, 20, 200): (Should return nothing due to the left-most rule)
最左原则分析：
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在联合索引
(A, B, C)中，查询时必须先用A列来开始查找，才能利用索引。如果跳过A列而直接查B或C列，索引就无法使用。 -
在示例代码中，
myTable.findByIndex(null, 20, 200)将返回空结果，因为这违反了最左原则（没有使用A列），即使B和C列匹配正确。
总结：
- 联合索引 必须遵循最左原则，必须从联合索引的最左列开始查询。
- 优点：联合索引可以同时加速多列的查询，尤其是复杂的复合查询。
- 缺点：当不使用最左列时，索引将无法被利用，可能导致性能下降。
