如何按照最左原则和B+树设计的联合索引

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;
    }

    @Override
    public 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：

1. TableRow 类：表示表中的一行数据，包括三列 colA, colB, colC 和数据字段。

2. BPlusTreeNode 类：用于模拟 B+ 树的节点，索引是由三列组成的联合索引。

3. 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。

4. Table 类：模拟一个简单的数据库表，包含表数据和 B+ 树索引。

5. 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 3

Search (2, 20, null):
A: 2, B: 20, C: 200, Data: Row 2
A: 2, B: 20, C: 400, Data: Row 4

Search (1, 30, 300):
A: 1, B: 30, C: 300, Data: Row 3

Search (null, 20, 200): (Should return nothing due to the left-most rule)

最左原则分析：

• 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。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_41520636/article/details/143037101

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