数据库查询优化中的索引跳跃扫描（Index Skip Scan）优化技术 索引跳跃扫描是一种数据库查询优化技术，用于在复合索引（多列索引）上高效执行查询，即使查询条件并未包含索引的前导列（第一列）。这项技术允许数据库系统"跳过"索引中不满足条件的前导列部分，直接访问可能包含目标数据的索引区间，从而避免全索引扫描或全表扫描。 技术背景与问题描述 复合索引通常按照列定义的顺序组织数据。例如，在索引 (A, B, C) 上，数据首先按A排序，A相同再按B排序，B相同再按C排序。 传统索引查找要求查询条件必须包含前导列（A）才能有效利用索引。例如，条件 WHERE A = 1 AND B = 2 能高效使用索引，但条件 WHERE B = 2 无法直接利用索引进行查找，因为B值在索引中并非连续存储（不同A值对应的B值可能都是2，但分散在索引的不同位置）。 在没有跳跃扫描的情况下，此类查询可能被迫进行全索引扫描（按顺序读取所有索引条目并过滤）或全表扫描，效率低下。 跳跃扫描的工作原理 识别索引键值分布 ： 优化器首先分析复合索引的前导列（A）的唯一值列表。例如，如果表中有A列的值为1、2、3，则系统会识别出这三个不同的前导键值。 这一步骤通常依赖于索引的统计信息（如不同值的数量NDV）或直接扫描索引的少量元数据（如根节点或分支节点）来快速获取前导列的唯一值列表。 为每个前导键值执行子查询 ： 对于识别出的每个前导列唯一值（如A=1、A=2、A=3），优化器将其视为一个独立的查询片段。 例如，对于查询 WHERE B = 2 ，系统会将其转换为等效的查询集合： WHERE A = 1 AND B = 2 、 WHERE A = 2 AND B = 2 、 WHERE A = 3 AND B = 2 。 每个子查询都能有效利用复合索引，因为前导列A的条件是等值条件，索引可以快速定位到满足 (A, B) 组合的条目。 合并子查询结果 ： 数据库执行引擎按顺序或并行地为每个前导键值执行索引查找，获取满足 B = 2 的索引条目。 所有子查询的结果会被合并（UNION）为最终结果集。如果索引本身包含查询所需的所有列（覆盖索引），则直接返回索引中的数据；否则，根据索引中的行指针（如ROWID）回表获取完整数据。 示例说明 假设有复合索引 (department, salary) ，查询需求为查找薪资为5000的员工（ WHERE salary = 5000 ），但未指定部门。 跳跃扫描过程： 步骤1：识别 department 列的不同值（如'HR'、'Engineering'、'Sales'）。 步骤2：对每个部门值，执行子查找：在索引中定位 (department='HR', salary=5000) 、 (department='Engineering', salary=5000) 、 (department='Sales', salary=5000) 。由于索引按部门排序，每个子查找都能快速定位到对应区间。 步骤3：合并所有子查找的结果，返回满足条件的行。 适用条件与限制 前导列基数较低时更有效 ：前导列的唯一值数量（基数）越小，跳跃扫描需要执行的子查询次数越少，性能越好。如果前导列基数很高（如接近表行数），跳跃扫描可能退化为类似全索引扫描，反而不如直接全表扫描。 索引必须为复合索引 ：仅对多列索引有效，单列索引无需跳跃扫描。 数据库优化器支持 ：不是所有数据库系统都支持该技术（如Oracle和MySQL 8.0+支持，但PostgreSQL通过其他方式如条件索引替代）。需检查数据库版本和优化器设置。 成本权衡 ：优化器会比较跳跃扫描的成本与全表扫描/全索引扫描的成本，仅当预期收益更高时选择此方案。 总结 索引跳跃扫描通过将缺失前导列的查询分解为多个基于前导列唯一值的子查询，利用复合索引的有序性逐个高效执行，最终合并结果。它打破了"查询必须包含前导列"的限制，在特定场景下显著提升查询性能，是复合索引优化的重要技术之一。