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。