MySQL从入门到精通高级篇（二十六）建了索引就能用么？我看未必。来看看几种索引失效的情况吧

Posted 2022-10-23

文章目录

• ​​1. 简介​​
• ​​1. 简介​​
• ​​2. 数据准备​​

• ​​2.1. 建表​​
• ​​2.2. 设置参数​​
• ​​2.3. 创建函数​​
• ​​2.4. 创建存储过程​​
• ​​2.5. 调用存储过程​​

• ​​3. 索引失效的情况​​

• ​​3.1. 索引使用的简单说明​​
• ​​3.2. 计算、函数、类型转换（自动或手动）导致索引失效​​

• ​​3.2.1. 在字段上使用计算​​
• ​​3.2.2. 使用函数​​
• ​​3.2.3. 类型转换导致索引失效​​

• ​​3.3. 范围条件右边的列索引失效​​
• ​​3.4. 不等于索引失效​​
• ​​3.5. is not null 不能使用索引（is null可以使用索引）​​
• ​​3.6. like （左匹配能使用索引，右匹配或者全模糊查询不能使用索引）​​
• ​​3.7. OR 前后存在非索引的列​​

• ​​总结​​

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1. 简介

1. 简介

上一篇文章我们介绍了
​​​【MySQL从入门到精通】【高级篇】（二十五）EXPLAIN中ref、rows、filtered、Extra字段的剖析​​ 通过前面几篇文章的学习，相信小伙伴们对EXPLAIN命令有了一个更加深入理解。这篇文章我们将来学习索引失效的11种情况。有时候并不是说加了索引，就一定能用上索引，还是要具体情况具体分析。

都有哪些维度可以进行数据库调优？简而言之：

1. 索引失效，没有充分利用到索引—索引建立
2. 关联查询太多JOIN （设计缺陷或不得已的需求） — SQL优化
3. 服务器调优及各个参数设置（缓冲，线程数等）---- 调整my.cnf
4. 数据过多 ----分库分表

关于数据库调优的知识点非常分散，不同的DBMS，不同的公司，不同的职位，不同的项目遇到的问题都不尽相同。
虽然SQL查询优化的技术有很多，但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化 两大块。

1. 物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化，这里重点需要掌握索引的使用。
2. 逻辑查询优化就是通过等价变换提升查询效率，直白一点就是说，换一种查询写法执行效率可能更高。

2. 数据准备

学生表（student）插入50万条数据，班级表（class）插入1万条数据。

2.1. 建表

-- 班级表
CREATE TABLE class(
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  classname VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
  address VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
  monitor INT NULL,
 PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

-- 学生表
CREATE TABLE student(
 id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 stuno INT NOT NULL,
 name VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
 age INT(3) DEFAULT NULL,
 classId INT(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY(id)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

2.2. 设置参数

命令开启，允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators=1;  #不加global只是当前窗口有效

2.3. 创建函数

保证每条数据都不同

CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci
BEGIN
  DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ;
  DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT ;
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  WHILE i<n DO 
    SET return_str=CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
    SET i=i+1;
  END WHILE;
  RETURN return_str;
END

随机生成班级编号

CREATE FUNCTION `rand_num`(from_num INT,to_num INT) RETURNS int(11)
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SET i=FLOOR(from_num+RAND()*(to_num-from_num+1));
  RETURN i;
END

2.4. 创建存储过程

创建往student表中插入数据的存储过程

-- 创建往student表中插入数据的存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu(START INT,max_num INT)
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SET autocommit=0; #设置手动提交事务
  REPEAT #循环
  SET i=i+1; #赋值
  INSERT INTO student(stuno,name,age,classId) VALUES
  ((START+i),rand_string(6),rand_num(1,50),rand_num(1,1000));
  UNTIL i=max_num
  END REPEAT;
  COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER;

创建往class表中插入数据的存储过程

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_class(max_num INT) 
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 0;
  SET autocommit=0; #设置手动提交事务
  REPEAT #循环
  SET i=i+1; #赋值
  INSERT INTO class(classname,address,monitor) VALUES
  (rand_string(8),rand_string(10),rand_num(1,100000));
  UNTIL i=max_num
  END REPEAT;
COMMIT;
END //
DELIMITER;

2.5. 调用存储过程

class

-- 执行存储过程,往class表添加1万条数据
CALL insert_class(10000);

student

CALL insert_stu(100000, 500000);

3. 索引失效的情况

mysql中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效访问数据的方法，并且加快了查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

1. 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
2. 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的全部记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。

大多数情况下都默认采用B+树来构建索引，只是空间列类型的索引使用R树，并且MEMORY表还支持hash索引。

其实用不用索引最终都是优化器说了算，优化器是基于什么的优化器？基于cost开销（CostBaseOptimizer）, 它不是基于规则（Rule-BaseOptimizer），也不是基于语义。怎么样开销小就怎么样来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本，

3.1. 索引使用的简单说明

1. 全值匹配的话，如果在字段上添加索引，那么可以使用到索引
2. 最佳左前缀法则：即在MySQL建立联合索引的时会遵循最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。
   举例：
   在student表中建立一个联合索引

CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);

直接使用 name 字段进行查询的话则不能使用索引，不明白原理的话可以看下​​【MySQL从入门到精通】【高级篇】（七）设计一个索引&InnoDB中的索引方案​​，简单的说，就是在构建索引是是从最左边的字段开始构建的。

-- 不能使用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM  student WHERE `name`=张三;

能使用索引的情况：

-- 能使用到索引(其中一个字段)
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=19 AND `name`=张三;
-- 能使用到索引(其中两个字段)
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age=19 AND `classId`=111;

从key_len 字段的值就能够验证我们的结论。

结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包含16个字段，对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。 如果查询条件中没有使用这些字段中第一个个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

Aibaba《Java开发手册》中指出：索引文件具有B+树的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

4. 主键插入顺序
   对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显式的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。 而记录又是存储在数据页中的，数据页和记录又是按照主键值从小到大的顺序进行排序，所以我们插入的记录的主键值依次增大的。那我们每插入满一个数据页就换到下一个数据页继续插入，如果我们插入的主键值忽大忽小的话，就比较麻烦了，假设某个数据页存储的记录已经满了，它存储的主键值在1~100之间：



5. 可这个数据页已经满了，在插进来咋办呢？我们需要把当前页面分裂成两个页面，把本页中的一些记录移动到新创建的这个页中。页面分裂和记录移位意味着什么？意味着：性能损耗！所以如果我们想尽量避免这样无谓的性能损耗，最好让插入的记录的主键值一次递增，这样就不会发生这样的性能损耗了，所以我们建议：让主键具有AUTO_INCREMENT。

3.2. 计算、函数、类型转换（自动或手动）导致索引失效

在MySQL中对查询字段使用函数，或者对字段进行统计，又或者发生隐式转换的情况下会导致索引失效。

3.2.1. 在字段上使用计算

在查询字段上使用计算时，即使该字段上创建了索引，MySQL也不能使用该索引。举例如下：

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_stuno ON student(stuno);
-- 不使用计算，能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno=100007;
-- 使用计算，不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno+1=100007;

3.2.2. 使用函数

在student表的name字段上创建索引idx_name，查询name字段的前缀是abc开头的字段，第一个查询没有使用函数，第二个查询在查询字段上使用了字段。举例如下：

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
-- 不使用函数，能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE student.`name` LIKE abc%;
-- 使用函数，不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE LEFT(student.`name`,3)=abc;

3.2.3. 类型转换导致索引失效

student 表的name字段的数据类型是varchar类型，正常的话需要传入一个字符串，如果我们传入一个数字给该字段会发生什么呢？

-- 没有类型转换，索引有效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=VcByPC;
-- 有类型转换的情况，索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE name=111111;

3.3. 范围条件右边的列索引失效

让我们先来看一个例子：

-- 删除其他索引
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_name;
ALTER TABLE student DROP INDEX idx_stuno;
-- 创建一个联合索引
CREATE INDEX idx_classid_age_name ON student(classId,age,name);
-- 正常使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE classId=1211 AND age=10 and NAME=VcByPC;
-- 范围条件右边的列索引失效
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE classId=1211 AND age>10 and NAME=VcByPC;

首先，创建一个名为idx_classid_age_name的联合索引，列的顺序是classId,age,name。

接着两个查询都是用到了这三个列作为查询条件，两者唯一的区别第一个查询是全值匹配， 而第二个查询中 age的查询条件是age>10 是一个范围条件，让我们来看看最终的效果：

从效果图可以看出，两个查询都使用到了联合索引idx_classid_age_name，两者的区别在于key_len字段差别很大，第一个查询的key_len有73=​​20*3​​​+1+2+5+5，因为 name字段的类型varchar(20)，长度为20， 在utf-8中一个字符占用3个字节，那么就是​​20*3​​，并且name有可能为空就需要加1，而且name字段是变长的，那么需要1个字节存储长度，存储索引1个字节。而classId字段和age字段都是int类型，utf8中int类型占用4个字节，存储索引信息1个字节，而第二个查询的key_len则只有10。

应用开发中范围查询，例如：金额查询，日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。

3.4. 不等于索引失效

字段的条件是不等于的情况下，在字段上建立的索引会失效。

-- 创建索引
CREATE INDEX idx_stuno ON student(stuno);
-- 等于，能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno=100007;
-- 不等于，不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE stuno!=100007;

等于查询是精确的等值查询，能直接用上在该字段上建的索引，而不等于查询在是范围查询，需要全表遍历。

3.5. is not null 不能使用索引（is null可以使用索引）

如下在name字段上建立索引之后，一个查询的条件是：​​name IS NULL​​​，另一个查询的条件是：​​ NAME IS NOT NULL​​ 。

CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
-- IS NULL可以触发索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` IS NULL;
-- IS NOT NULL不能触发索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE NAME IS NOT NULL;

结果如上图所示：IS NULL可以触发索引，而IS NOT NULL 则无法触发索引。由此我们可以得出如下结论：最好在设计数据表就将字段设置为 NOT NULL 约束，比如你可以将INT类型的字段，默认值设置为0，将字符串类型的默认值设置为空字符串（’ ）。

同理，在查询中使用 not like 也无法使用索引，导致全表查询。

3.6. like （左匹配能使用索引，右匹配或者全模糊查询不能使用索引）

在使用 LIKE 关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为**‘%’,索引就不会起作用，只有’%** 不在第一个位置，索引才会起作用。

-- 左匹配，能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` LIKE abc%;

-- 右匹配，不能使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name` LIKE %abc;

在用like进行模糊查询时，建议使用左匹配，禁用全模糊查询，遇到全模糊查询时应该考虑走索引。

3.7. OR 前后存在非索引的列

在WHERE子句中，如果在OR前的条件进行索引，而在OR后的条件列没有进行索引，那么索引会失效，也就是说，OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。

因为OR的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件里进行了索引是没有意义的。只要有条件列没有进行索引，就会进行全表扫描。因此索引也会失效。

-- 未使用索引
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE `name`=VcByPC OR age=10;

总结

本文详细介绍了索引失效的六种情况，其实大家也不用去背诵这几种情况，只需要深入的理解索引的结构就能够想明白。MySQL的InnoDB的索引本质上是一个平衡多叉树，按照索引字段的大小从小到大构建。尤其适合唯一性高的字段的全值匹配查询。