一、前言
在日常开发中，我们往往会给表加各种索引，来提高 MySQL 的检索效率。
但我们有时会遇到明明给字段加了索引，并没有走索引的Case。 进而导致 MySQL 产生慢查询。
严重场景下，甚至出现主从延迟、数据库拖垮的极端事故。
本文梳理出索引失效的几种常见场景给大家参考。
二、技术基础
Explain 命令使用
只要我们在 SQL 前加上 explain，就可以分析出，当前环境下 MySQL 的“查询方式”以及“索引选择”。
首先大致看下每个字段的含义：
| 列名 | 含义 |
|---|---|
| id | 每个select操作的唯一标识 |
| select_type | 查询的类型，我们可以根据该字段判断查询的性质，包括查询是简单/复杂查询类型 |
| table | 查询访问表的别名 |
| type | 关联的类型，mysql把查询过程都视为关联，不管是单表/多表。这个字段也是衡量查询性能的关键字段之一 |
| possible_keys | 查询可能会使用哪些索引，这列是基于查询访问的列来判断的 |
| key | mysql最终决定使用哪个索引（这个索引不一定出现在possible_keys中） |
| key_len | mysql在索引里使用的字节数，我们可以根据它推断具体使用了索引中的哪些字段 |
| ref | 查找所用的列/常量 |
| rows | mysql估算的预计扫描行数，这个数字和实际扫描的行数可能相差甚远，包括limit语句对于这个估算值也是不起作用的 |
| filtered | 表里符合条件的记录数的百分比的估计，我们可以用这个字段大致估计表关联时关联的记录数 |
| extra | 包含一些额外信息，也是我们优化时需要重点关注的字段 |
Type（重点看）
type 列表示了 MySQL 关联的类型，它代表了mysql是如何在表里找数据的。
下面按性能从高到低的顺序介绍type类型：
以下四种类型，说明 “性能很好，一般无需优化” ：
-
system：表里就一条数据 -
const：一般是针对主键/唯一键的等值查询，mysql可以把这类查询优化为一个常量表达式 -
eq_ref：一般出现在多表join时，针对主键/唯一键的等值查询，mysql知道只需要返回一条记录 -
ref：多表 join 时，针对索引字段的查询
以下几种类型，需要 “看具体情况，决定是否要优化” ：
-
fulltext：关联使用了全文索引 -
ref_or_null：查询走了索引，但是除此之外还要判断字段是不是null，如果出现这种类型，可以考虑这个字段是否有为空的必要 -
index_merge：使用了索引合并优化，如果高频出现，可以考虑是不是索引设计有问题。 -
unique_subquery：in 子句中的子查询，如果只访问主键/唯一键可能会出现这种 type，并不常见 -
index_subquery：同样是 in 里的子查询，访问了索引列，并不常见 -
range：对索引字段的范围扫描，一般出现在带有比较的查询语句中，一些in和or的查询也会导致这种类型的扫描
以下两种类型，需要 “优化 & 避免出现” ：
-
index：按索引进行全表扫描，如果查询不是覆盖索引的，可能会产生很大量的随机IO -
all：全表扫描
三、准备工作
- 建一张
user表
CREATE TABLE `user` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户uuid',
`user_name` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '用户昵称',
`email` varchar(64) DEFAULT '' COMMENT '邮箱',
`age` tinyint(4) DEFAULT '1' COMMENT '年龄',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建日期',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新日期',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_userid` (`user_id`),
KEY `idx_username_email_age` (`user_name`,`email`,`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';
- 初始化一些数据
-- 创建存储过程
delimiter $
CREATE PROCEDURE insert_user(IN limit_num int)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 10;
DECLARE user_id bigint(20) ;
DECLARE username varchar(64) ;
DECLARE email varchar(64) ;
DECLARE age TINYINT(4) DEFAULT 1;
WHILE i < limit_num DO
SET user_id = FLOOR(RAND() * 100000000);
SET username = CONCAT("647-",i);
SET email = CONCAT(username,"@163.com");
SET age = FLOOR(RAND() * 100);
INSERT INTO `user` VALUES (NULL, user_id, username, email, age, NOW(), NOW());
SET i = i + 1;
END WHILE;
END $
-- 调用存储过程
call insert_user(100);
四、几种常见的索引失效场景
1. 联合索引不满足最左匹配原则
- 错误示例：
explain select * from user where age = 20 and email = "647@163.com";
- 分析结果：
image
- 优化思路：
根据业务场景，合理的建立相应的联合索引。
2. 范围查询，数量级过大，默认走全表扫描
一般来说，MySQL 判断数量级返回超过全数的 10% ~ 30%（或者达到某个阈值），默认会走全表扫描。
- 错误示例：
explain select * from user where user_id > 10;
- 分析结果：
image
-
产生原因：MySQL 优化器判断走索引&回表带来的消耗，比走全表还要多。因此，会走全表扫描。
-
优化思路：
根据业务场景，预估返回数量级。如果数量级过大，可以分批拉取。
反之，可以加limit或者force index走索引。
3. 索引列参与运算
- 错误示例：
explain select * from user where id + 1 = 2;
- 分析结果：
image
- 优化思路：
不要用数据库做运算，不浪费宝贵的数据库资源。
4. 索引列使用了函数
- 错误示例：
explain select * from user where SUBSTR(user_id,1,3) = '100';
- 分析结果：
image
- 优化思路：
不要用数据库做函数运算，不浪费宝贵的数据库资源。
5. 错误的 like 使用
- 错误示例：
explain select * from user where user_name like '%00%';
- 分析结果：
image
- 优化思路：
严禁使用左%匹配，要用只能用右%匹配。
如果实在有业务场景，可以使用ES做。
6. 隐式类型转换
- 错误示例：
explain select * from user where user_name = 647;
- 分析结果：
image
user_name 是 varchar 类型，传入 INT 比较，会产生 INT -> varchar 的隐式类型转换导致索引失效。
- 特殊 Case：
explain select * from user where user_id = "647";
- 分析结果：
image
user_id 是 bigint 类型，如果传入字符串比较。虽然产生隐式转换，但不会导致索引失效。
- 优化思路：
注意字段类型，避免隐式转换。
7. OR 使用不当
- 错误示例：
explain select * from user where user_name = "647" or email = "647@163.com";
- 分析结果：
image
- 优化思路：
确保
or的两边都要有索引。
8. 两个索引列做比较
- 错误示例：
explain select * from user where user_id > id;
- 分析结果：
image
- 优化思路：
不要对两个列做比较。
9. 非主键列，加上 not，索引失效
in 会走索引，not in 不会走索引
exists 会走索引，not exists 不会走索引
is null 会走索引，is not null 不会走索引
- 错误示例：
explain select * from user where user_id not in (647)
- 分析结果：
image
- 优化思路：
不要用 not。
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