前言
索引可以用来提高查询性能,这个大家都知道。但是很多时候,明明有索引了,但查询还是很慢,用执行计划一看发现没有走索引,这时候你可能懵逼了。 其实关键,你对使用索引的细节不够了解,本文将带你深入分析索引失效的底层原理,然后通过几个索引失效的场景进行加强,相信再也不用担心为什么你的SQL慢了。
索引失效原理
可能大家多多少少都听过,查询没遵循最左前缀法则、范围查询的右边会导致索引失效等等,但是有想过为什么吗?
基于索引查询流程
谈到索引失效的原理前,我们需要先弄明白MySQL是怎么利用索引去查询数据的。
索引的底层数据结构是B+树,如果对于这块内容不了解的,强烈建议大家先阅读:一步步带你设计MySQL索引数据结构
数据准备:
一张用户表user, 数据如下:
id | name | age | sex |
1 | a | 18 | 男 |
2 | b | 8 | 男 |
3 | a | 16 | 女 |
4 | b | 8 | 男 |
5 | c | 5 | 女 |
6 | e | 6 | 男 |
- id是主键,建立聚簇索引
- 在name和age上建立了联合索引,idx_name_age
最终得到的索引如下图所示:
- 聚簇索引中的叶子节点存放整行数据,同时数据根据id是从小到大排序。
- 联合索引中的叶子节点存放了name, age,id的数据,其中数据是按照name和age组合生成的结果从小到大排序。
- 注意我这里的B+树只有两层,实际情况一般会有3~4层。
现在如果要执行select * from user where name='a' and age = 8
语句,它的整个查询执行流程是怎么样的?
- MySQL会把根目录节点所在页加载到内存中,因为是排好序了,根据
'(a,8)'
通过二分法快速找到它的下一层目录节点所在的页。 - MySQL再次把下一层目录节点所在的页加载到内存中,通过二分法找到对应的页。
- 最终找到叶子节点,得到的它的主键id。
- 然后根据主键id回到聚簇索引的B+树种,按照上面类似的流程再次定位到具体的行数据。这个过程也叫做回表。
失效原因分析
前面分析了一个基于索引进行查询的执行流程,简单来说,它是拿着你索引字段的查询值去B+树中匹配,快速的定位它所在的数据行。
那如果我们的查询值,不是按照B+树中存储的顺序去查,那MySQL显然就无法通过索引去快速查找了,直接上例子。
例子: 查找select * from user where age = 8
因为联合索引B+树中的顺序是根据先对name排序,其次在name确定的情况下,在name下对age排序,所以age=8
可能出现在任何一个目录节点中。现在name都没有,MySQL就无法快速通过二分法查找了,难不成让它对B+树中的每个节点,那我还不如直接全表查询呢。
同理,like 'aaaa%'
支持索引, like '%aaaa'
不支持,因为like 'aaaa%'
前面部分是确定的,可以利用B+树去搜索。
这也就是我们通常说的 “最左前缀法则” 。
其他注意点
是不是用上索引,最终都是优化器说了箅。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_BasedOptimizer)
,也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
索引失效情况
准备数据:
CREATE TABLE `student` ( `id` INT(11) 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`) #CONSTRAINT `fk_class_id` FOREIGN KEY (`classId`) REFERENCES `t_class` (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
1. 不遵守最左前缀法则索引失效
存在联合索引:
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);
例子:没有走索引
- 联合索引的顺序是
age, classId, name
, where条件中没有calssId
, 不满足最左前缀法则,不走索引。 - 注意一点,这里的最左前缀匹配是只要在where中有对应的索引查询,和顺序无关,因为MySQL优化器会优化顺序。
2. 范围条件右边的列索引失效
存在联合索引:
CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);
例子:
正常情况下:
范围查询> :
- 范围查询右边的列不能使用索引,比如上图的name。针对的范围索引有>,<等, 主要是因为
classId
无法确定,所以name字段在B+树中的查找无法确定导致无法走索引。 - 实践发现,使用>=, <=, between等范围查找不会导致索引失效,如果谁知道,可以在评论区留言下。
3. 函数、计算导致索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- 原因也很简单,因为对字段用了函数以后得到的值无法确定,就无法和B+树种的索引结构比较,同理对索引字段进行计算。
4. 类型转换导致索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- name是varchar类型,和数值类型123比较,实际上MySQL会通过函数进行隐式处理,相当于转换成
where CAST(name AS signed int) = 123
。
5. 不等于可能导致索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- B+树中判断不等于的情况,时间复杂度是O(n),如果查找的列不在索引树上,也就是不满足覆盖索引的情况,MySQL会不走索引,直接全表扫描。
6. is not null可能导致索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- 原理类似前面的不等于情况,所以在平时的开发过程中,我们尽量设置字段为
Not Null
,比如可以用0
等特殊值表示null
的情况。 - 当然,
is null
的情况是走索引的。
7. like以通配符%开头导致索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- 因为查询值的前面部分无法确定,无法在B+树中匹配
8. OR 前后存在非索引的列,索引失效
存在索引:
CREATE INDEX idx_name ON student(NAME);
例子:
- 因为age没有建立索引,有因为用or连接,需要全表扫描,所有name字段走索引没有任何意义了。
9. 数据分布导致索引失效
表中的字段很集中,比如性别,这时候MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。有一种说法是当查询的数据量超过全表的30%,就不再走索引,而直接全表扫描。
10. 隐式字符编码转换导致索引失效
统一使用utf8mb4兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。
总结
本文讲解了索引失效的深层次原因,以及常见的一些索引失效的情况,大家可以反查下项目中的SQL, 是否有踩雷的。如果本文对你有帮助的话,请留下一个赞吧。