MySQL-索引详解（四）

水深无声 2023-10-12 14:33 98阅读 0赞

> ♥️**作者：小刘在C站**
> 
> ♥️**个人主页：[小刘主页][Link 1]**
> 
> ♥️**每天分享云计算网络运维课堂笔记，努力不一定有回报，但一定会有收获加油！一起努力，共赴美好人生！**
> 
> ♥️**树高千尺，落叶归根人生不易，人间真情**

**前言**

本次MySQL—索引章节比较多，分为多篇进行发布，本章继续,链接—[上一章][Link 2]

**目录**

6 索引使用

6.1 验证索引效率

创建索引：

6.2 最左前缀法则

6.3 范围查询

6.4 索引失效情况

6.4.1 索引列运算

6.4.2 字符串不加引号

6.4.3 模糊查询

6.4.4 or连接条件

6.4.5 数据分布影响

--------------------

### **6** **索引使用**  ###

### **6.1** **验证索引效率** ###

在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表  tb\_sku ,  在这张表中准备了 1000w的记录。

![5ad3370892e7492091830e51a17000b8.png][]

这张表中 id 为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下 SQL ：

select * from tb_sku where id = 1\G;

![c3a6fc83f8fa4e7c98e8472e9410de65.png][]

可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

![34813cce330d4073b31e5711200121c2.png][]

我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索引，而造成查询效率很低。

那么我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一下查询耗时情况。

#### 创建索引：  ####

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;

![d69f0b9506d144cb856e92de6a8b15f7.png][]

然后再次执行相同的 SQL 语句，再次查看 SQL 的耗时。

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

![092cb5adee88423abf51184c18f828dc.png][]

我们明显会看到，sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数量级的。

### **6.2** **最左前缀法则** ###

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效 ( 后面的字段索引失效 ) 。

以  tb\_user  表为例，我们先来查看一下之前  tb\_user  表所创建的索引。

![cab8d14e3d37493db9ddc950fa17beec.png][]

在  tb\_user  表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为： profession ，

age ， status 。

对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是 profession 必须存在，否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
    = '0';

![0b4197da6e294e988896ce8b50425c11.png][]

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

![7a422bf3f52f44e0bcd630da8ea8f259.png][]

explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

![86437253e56a416f8a5f6016310d498c.png][]

以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段  profession 存在，索引就会生效，只不

过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出 profession 字段索引长度为 47 、 age

字段索引长度为 2 、 status 字段索引长度为 5 。

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';

![f0601a5d65f64373857d689bac87018a.png][]

explain select * from tb_user where status = '0';

![f4597cab9bd24c2ba71153be0c9b7c38.png][]

而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引左边的列 profession 不存在。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';

![2439b18fa0c54bfc8f0e621664dfd899.png][]

上述的 SQL 查询时，存在 profession 字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条

件。但是查询时，跳过了 age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索 引的长度就是47 。

### **6.3** **范围查询** ###

联合索引中，出现范围查询 (>,<) ，范围查询右侧的列索引失效。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status
    = '0';

![d644954f94114771818bc92ffd6b2084.png][]

当范围查询使用 >  或  <  时，走联合索引了，但是索引的长度为 49 ，就说明范围查询右边的 status 字

段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and
    status = '0';

![11cb020861c64d438b5e883ba9ffdc41.png][]

当范围查询使用 >=  或  <=  时，走联合索引了，但是索引的长度为 54 ，就说明所有的字段都是走索引的。

所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于  >=  或  <=  这类的范围查询，而避免使用  >  或  <

。

## **6.4** **索引失效情况**  ##

### **6.4.1** **索引列运算**  ###

不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在 tb\_user 表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是 phone 字段的单列索引。

![80290f5d410c439ab2526c0045146526.png][]

A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

![b0a95c32036c4603a622a0c129f5276b.png][]

B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。

explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

![286ecca3a05f4ad290f9761d0cd18c9f.png][]

### **6.4.2** **字符串不加引号** ###

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
    = '0';
    explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status
    = 0;

![ccd2b225abe34ecc8a5463ac3be9cafb.png][]

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
    explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

![ffc969ed3be84a18b9af12ed252e7349.png][]

经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。 \\

### **6.4.3** **模糊查询** ###

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

接下来，我们来看一下这三条 SQL 语句的执行效果，查看一下其执行计划：

由于下面查询语句中，都是根据 profession 字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的，我们主要看一下，模糊查询时， % 加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
    explain select * from tb_user where profession like '%工程';
    explain select * from tb_user where profession like '%工%';

![efc35f886d624637a55ba3b7d678a449.png][]

经过上述的测试，我们发现，在 like 模糊查询中，在关键字后面加 % ，索引可以生效。而如果在关键字前面加了 % ，索引将会失效。

### **6.4.4 or****连接条件**  ###

用 or 分割开的条件， 如果 or 前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
    explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

![6b470d6a582249aaa03c5354ff376044.png][]

由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。

然后，我们可以对 age 字段建立索引。

create index idx_user_age on tb_user(age);

![313ff4ee45304ab28357c9f174be3ada.png][]

建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。

![abe4f7379a3a4fb0955f642873a35786.png][]

最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

### **6.4.5** **数据分布影响** ###

如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

select * from tb_user where phone >= '17799990005';
    select * from tb_user where phone >= '17799990015';

![b0839625d6ba4981ba2917a867d8543d.png][]

经过测试我们发现，相同的 SQL 语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为  什么呢？

就是因为 MySQL 在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。

执行如下两条语句 ：

explain select * from tb_user where profession is null;
    explain select * from tb_user where profession is not null;

![efb959212e2a437599ea0149e9e1fd71.png][]

接下来，我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。

![f8501e8936fa401e9b0089fe4617ec02.png][]

然后，再次执行上述的两条 SQL ，查看 SQL 语句的执行计划。

![2dc60088b6df46a4b04ee2ad3eda81c0.png][]

最终我们看到，一模一样的 SQL 语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种现象，这是和数据库的数据分布有关系。查询时 MySQL 会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描。 因此， is null  、 is not null 是否走索引，得具体情况具体  分析，并不是固定的。

> ♥️关注，就是我创作的动力
> 
> ♥️点赞，就是对我最大的认可
> 
> ♥️这里是小刘，励志用心做好每一篇文章，谢谢大家

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lzl10211345?type=blog
[Link 2]: http://t.csdn.cn/ue3uI
[5ad3370892e7492091830e51a17000b8.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/5ad3370892e7492091830e51a17000b8.png
[c3a6fc83f8fa4e7c98e8472e9410de65.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c3a6fc83f8fa4e7c98e8472e9410de65.png
[34813cce330d4073b31e5711200121c2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/34813cce330d4073b31e5711200121c2.png
[d69f0b9506d144cb856e92de6a8b15f7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d69f0b9506d144cb856e92de6a8b15f7.png
[092cb5adee88423abf51184c18f828dc.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/092cb5adee88423abf51184c18f828dc.png
[cab8d14e3d37493db9ddc950fa17beec.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/cab8d14e3d37493db9ddc950fa17beec.png
[0b4197da6e294e988896ce8b50425c11.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/0b4197da6e294e988896ce8b50425c11.png
[7a422bf3f52f44e0bcd630da8ea8f259.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7a422bf3f52f44e0bcd630da8ea8f259.png
[86437253e56a416f8a5f6016310d498c.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/86437253e56a416f8a5f6016310d498c.png
[f0601a5d65f64373857d689bac87018a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f0601a5d65f64373857d689bac87018a.png
[f4597cab9bd24c2ba71153be0c9b7c38.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f4597cab9bd24c2ba71153be0c9b7c38.png
[2439b18fa0c54bfc8f0e621664dfd899.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2439b18fa0c54bfc8f0e621664dfd899.png
[d644954f94114771818bc92ffd6b2084.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d644954f94114771818bc92ffd6b2084.png
[11cb020861c64d438b5e883ba9ffdc41.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/11cb020861c64d438b5e883ba9ffdc41.png
[80290f5d410c439ab2526c0045146526.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/80290f5d410c439ab2526c0045146526.png
[b0a95c32036c4603a622a0c129f5276b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b0a95c32036c4603a622a0c129f5276b.png
[286ecca3a05f4ad290f9761d0cd18c9f.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/286ecca3a05f4ad290f9761d0cd18c9f.png
[ccd2b225abe34ecc8a5463ac3be9cafb.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ccd2b225abe34ecc8a5463ac3be9cafb.png
[ffc969ed3be84a18b9af12ed252e7349.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/ffc969ed3be84a18b9af12ed252e7349.png
[efc35f886d624637a55ba3b7d678a449.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/efc35f886d624637a55ba3b7d678a449.png
[6b470d6a582249aaa03c5354ff376044.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/6b470d6a582249aaa03c5354ff376044.png
[313ff4ee45304ab28357c9f174be3ada.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/313ff4ee45304ab28357c9f174be3ada.png
[abe4f7379a3a4fb0955f642873a35786.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/abe4f7379a3a4fb0955f642873a35786.png
[b0839625d6ba4981ba2917a867d8543d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b0839625d6ba4981ba2917a867d8543d.png
[efb959212e2a437599ea0149e9e1fd71.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/efb959212e2a437599ea0149e9e1fd71.png
[f8501e8936fa401e9b0089fe4617ec02.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f8501e8936fa401e9b0089fe4617ec02.png
[2dc60088b6df46a4b04ee2ad3eda81c0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2dc60088b6df46a4b04ee2ad3eda81c0.png