多字段索引就是索引中的字段不是一个,其创建的方式与单字段索引的语法一致。
如:create index idx_name on tanle_name(column_name1,column_name2);
多字段索引只适合B-tree, GiST 和 GIN三种索引方式,并且字段是有限制的,字段个数为32个。这边只讨论B_tree类型。
一个多字段索引创建后,只要在在子查询中用到了索引字段的任意子集,原则上都是会走索引的(原则上的意思是走全表扫描的成本小于
走索引等情况下)。
创建表mytest9:
Create table mytest9( id int, name_1 varchar(30), name_2 varchar(30), name_3 varchar(30) );
插入数据:
Insert into mytest9 Select generate_series(1,10000), 'name_1'||generate_series(1,10000),'name_2'||generate_series(1,10000), 'name_3'||generate_series(1,10000);
在表中插入数据时系统会更新索引,所以当需要大量插入数据时可以先将索引删除掉,再插入数据,再重新创建索引,这是一个小技巧。
创建索引:
Create index idx_mytest9_id_name1 on mytest9 on(id,name_1,name_2);
最好就是执行vacuum analyze mytest9;这样会使mytest9的统计信息最新。
执行SQL1:
Explain analyze Select * from mytest9;
执行计划:
"QUERY PLAN" " Seq Scan onmytest9 (cost=10000000000.00..10000000184.00 rows=10000 width=34)"
因为没有查询条件,所以走的是全表扫描(Seq Scan就是按照顺序扫描,即全表扫描)。
执行SQL2:
explain select * from mytest9 where id = 10 andname_1 = 'name_11' and name_2 = 'name_21';
执行计划:
"QUERY PLAN" "Index Scan using idx_mytest9_id_name onmytest9 (cost=0.29..8.31 rows=1width=34)" " Index Cond: ((id = 10) AND ((name_1)::text = 'name_11'::text) AND ((name_2)::text= 'name_21'::text))"
从执行计划可以看出确实走了索引,并且是刚刚创建的idx_mytest9_id_name1索引,从SQl语句就很明显看出查询条件完全符合走索引
的条件,不仅仅是字段匹配而且是全部都是等值条件。B-tree索引支持的操作符在:=,<=,>=,<,>范围内。