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假设我有一个包含字段A和的表B。我在A+上进行常规查询B，所以我在 上创建了一个复合索引(A,B)。A复合索引是否也会对查询进行全面优化？

此外，我在 上创建了一个索引A，但 Postgres 仍然只使用复合索引来查询A。如果前面的答案是肯定的，我想这并不重要，但是为什么它默认选择复合索引，如果单个A索引可用？

我有一个带有多列索引的表，我怀疑索引的正确排序以获得最大查询性能。

场景：

• PostgreSQL 8.4，大约有一百万行的表

• c1列中的值可以有大约100 个不同的值。我们可以假设这些值是均匀分布的，因此每个可能的值大约有 10000 行。

• 列c2可以有1000 个不同的值。对于每个可能的值，我们有 1000 行。

搜索数据时，条件始终包含这两列的值，因此该表具有组合 c1 和 c2 的多列索引。如果您的查询仅使用一列进行过滤，我已经阅读了正确排序多列索引中的列的重要性。在我们的场景中，情况并非如此。

我的问题是这个：

鉴于其中一个过滤器选择的数据集要小得多，如果第一个索引是最具选择性的索引（允许更小的数据集），我是否可以提高性能？在我看到参考文章中的图形之前，我从未考虑过这个问题：

图片取自有关多列索引的参考文章。

查询使用两列中的值进行过滤。我没有仅使用一列进行过滤的查询。他们都是：WHERE c1=@ParameterA AND c2=@ParameterB。还有这样的条件：WHERE c1 = "abc" AND c2 LIKE "ab%"

我们有一个包含约 50 亿行的 PostgreSQL 表，它养成了一个讨厌的习惯，即缺少正确的索引并对某些LIMIT操作进行主键扫描。

问题通常出现在一个ORDER BY .. LIMIT ..子句（Django 分页中的常见模式）上，其中LIMIT是索引匹配的结果的一些相对较小的子集。一个极端的例子是这样的：

SELECT * FROM mcqueen_base_imagemeta2 
  WHERE image_id IN ( 123, ... )
  ORDER BY id DESC
  LIMIT 1;

其中该IN子句中的项目约为 20，索引匹配的总行数image_id为 16。

在EXPLAIN表明，它错过了image_id指数，而是确实5B行的PK扫描：

限制（成本=0.58..4632.03 行=1 宽度=28）
   -> 在 mcqueen_base_imagemeta2 上使用 mcqueen_base_imagemeta2_pkey 向后扫描索引（成本=0.58..364597074.75 行=78722 宽度=28）
         过滤器：(image_id = ANY ('{123, ...}'::bigint[]))

如果LIMIT增加到2，它会按预期工作：

限制（成本=7585.92..7585.93 行=2 宽度=28）
   -> 排序（成本=7585.92..7782.73 行=78722 宽度=28）
         排序键：id DESC
         -> 在 mcqueen_base_imagemeta2 上使用 …