详解mysql什么时候不走索引

男娘i 2023-10-01 12:22 55阅读 0赞

**全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；**  
**带头大哥不能死，中间兄弟不能断；**  
**索引列上不计算，范围之后全失效；**  
**LIKE百分写最右，覆盖索引不写 \*；**  
**不等空值还有or，索引失效要少用；**  
**字符单引不可丢，SQL高级也不难 ；**

**索引的种类**

众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。

索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引

从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引

**索引优化策略**

![面试必备，MySQL索引优化实战总结，涵盖了几乎所有索引注意事项][MySQL]

**不要在索引列上进行运算或使用函数**

在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time，id列上分别加上索引，publish\_time为datetime类型，id为int类型

-- 全表扫描
    select * from article where year(publish_time) < 2019
    -- 走索引
    select * from article where publish_time < '2019-01-01'
    -- 全表扫描
    select * from article where id + 1 = 5
    -- 走索引
    select * from article where id = 4

**小心隐式类型转换**

假设id为varchar类型

-- 全表扫描
    select * from article where id = 100
    -- 走索引
    select * from article where id = '100'

为什么呢？

select * from article where id = 100
    -- 等价于
    select * from article where CAST(id AS signed int) = 100

上一条规则说过，不要在索引列上使用函数，隐式类型转换在索引字段上做了函数操作，因此会全表扫描

那么如果id是int，执行下面这个语句是否会导致全表扫描呢？

select * from article where id = '100'

答案是会用到索引

**前导模糊查询不会使用索引**

-- 全表扫描
    select * from article where author like '%李'

%李,%李%都会导致全表扫描，非前导模糊查询可以使用索引

-- 走索引
    select * from article where author like '李%'

![面试必备，MySQL索引优化实战总结，涵盖了几乎所有索引注意事项][MySQL 1]

**联合索引最左前缀原则**

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整

1.将区分度最高的字段放在最左边

当不需要考虑排序和分组时，将区分度最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找

如果在a b列上建立联合索引，该如何建立，才能使查询效率最高

select count(distinct a) / count(*), count(distinct b) / count(*), count(*) from table

执行如下语句，假设3个输出依次为0.001,0.373,16049，可以看到b列的选择性最高，因此将其作为联合索引的第一列，即建立(b, a)的联合索引

2.查询时=可以乱序

如果建立了联合索引（a, b）。例如下面的2个写法是等价的，因为MySQL会将查询的顺序优化成和联合索引的顺序一致

select * from table where a = '1' and b = '1'
     
    select * from table where b = '1' and a = '1'

3.优化查询，避免出现filesort

select * from table where a = ? and b = ? order by c

最左前缀原则不仅用在查询中，还能用在排序中。MySQL中，有两种方式生成有序结果集：

1.  通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据
2.  Filesort排序，对返回的数据进行排序

因为索引的结构是B+树，索引中的数据是按照一定顺序进行排列的，所以在排序查询中如果能利用索引，就能避免额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using index。

所有不是通过索引直接返回排序结果的操作都是Filesort排序，也就是说进行了额外的排序操作。EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using filesort，当出现Using filesort时对性能损耗较大，所以要尽量避免Using filesort

对于如下sql

select * from table where a = ? and b = ? order by c

可以建立联合索引（a, b, c）

如果索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如

select * from table where a > 10 order by b

索引(a，b)无法排序。

放几个例子

-- 使用了a列
    where a = 3
     
    -- 使用了a b列
    where a = 3 and b = 5
     
    -- 使用了a b c列
    where a = 3 and c = 4 and b = 5
     
    -- 没有使用索引
    where b = 3
     
    -- 使用了a列 
    where a = 3 and c = 4
     
    -- 使用了a b列 
    where a = 3 and b > 10 and c = 7
     
    -- 使用了a b 列
    where a = 3 and b like 'xx%' and c = 7
     
     
    union，or，in都能命中索引，建议使用in

新版MySQL的or可以命中索引

select * from article where id = 1 or id = 2

效率从高到低为union，in，or。in和union的效率差别可以忽略不计，建议使用in

**负向条件索引不会使用索引，建议用in**

负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等

-- 全表扫描
    select * from article where id != 1 and id != 2

知道id的所有取值范围，可以改为类似如下形式

-- 走索引
    select * from article where id in (0, 3, 4)

**建立覆盖索引**  
众所周知，表数据是放在一个聚集索引上的，而建立的索引为非聚集索引，非聚集索引的叶子节点存放索引键值，以及该索引键指向的主键。一般查找的过程是从非聚集索引上找到数据的主键，然后根据该主键到聚集索引上查找记录，这个过程称为回表，不清楚的看推荐阅读。

如有下面这个sql

select uid, login_time from user where username = ? and passwd = ?

可以建立(username, passwd, login\_time)的联合索引，由于 login\_time的值可以直接从索引中拿到，不用再回表查询，提高了查询效率

**经常更改，区分度不高的列上不宜加索引**

更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。

“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。

一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用 count(distinct(列名))/count(\*) 来计算

**明确知道只会返回一条记录，可以加limit1**

当查询确定只有一条记录时，可以加liimit1，让MySQL停止游标移动，提高查询效率

select uid from user where username = ? and passwd = ?

可改为

select uid from user where username = ? and passwd = ? limit 1

**对文本建立前缀索引**

用邮箱登录是一个常见的问题，如果对email整个字段建立索引，会让索引变得大且慢

select username from user where email='xxx';

这时我们可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的区分度。索引的区分度是指，不重复的索引值和数据表的记录总数的比值。索引的区分度越高则查询效率越高，因为区分度高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。

因此我们选择足够长的前缀保证较高的区分度，同时又不能太长（以便节约空间）

可以进行如下实验

select count(distinct left(email, 5)) / count(*) as col5,count(distinct left(email, 6)) / count(*) as col6,count(distinct left(email, 7)) / count(*) as col7from user

假设输出依次为0.0305，0.0309，0.0310

查询显示当前缀长度达到7的时候，再增加前缀长度，区分度提升的幅度已经很小了，因此创建email(7)的前缀索引即可

需要注意的一点是，前缀索引不能使用覆盖索引，因为从索引中获取不到完整的数据，还得回表查询

**建立索引的列不为NULL**

只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。

因此，在数据库设计时，除非有一个很特别的原因使用 NULL 值，不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。

**分页查询优化**

MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写，单开一文来讲

[MySQL]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL3d3dy5zdGFydHBocC5jbi91cGxvYWRzL2FsbGltZy8xOTEyMDQvMTEzNjFRTzktMC5qcGc?x-oss-process=image/format,png
[MySQL 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL3d3dy5zdGFydHBocC5jbi91cGxvYWRzL2FsbGltZy8xOTEyMDQvMTEzNjFUWTUtMS5qcGc?x-oss-process=image/format,png