MySQL索引失效问题

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL索引失效问题

MySQL索引

本文所说的索引都是针对Innodb而言的,对MyIsam引擎而言是不适用或者不完全适用的

1. 索引都会提到的BTree和B+Tree

但凡提到索引,都会提到这两种树,因为本文的重点是索引的一些使用上的问题,所以对其数据结构并不做深入讨论,只需要知道BTree和B+Tree最大的差别在于B+Tree只有叶子节点会存在Data域。

2. 为什么使用主键索引会更快

想要解释这个问题,就必须要先了解聚集索引和非聚集索引其存储内容的差别,聚集索引一般情况下又可以称之为主键索引,其索引树的叶子节点中的Data域会引用具体数据而非聚集索引其叶子节点的Data域中存的只是主键值,所以通过主键查询数据时我们只需要查找一遍聚集索引树就能得到相应数据,但不通过主键查询数据时,我们会在非聚集索引树中找到相应主键后再从主键索引树中查找相应数据。所以通过主键查询数据会比使用其他索引更快。

3. 索引使用的一些注意事项

# 以这个索引为例 create index test_index on person(name, age, sex);

3.1 最左前缀原则

最左前缀原则指查询索引从索引的最左列开始,并且不会跳过中间的列。例如:

# 该sql是可以命中该索引的,能命中索引列的前两列 select * from person where name='lisi' and age=13 ; # sql1 # 该sql是无法命中索引的,因为不符合最左前缀原则 select * from person where age=13; # sal2 # 该sql是能命中索引的,但只能命中第一列, 因为索引列sex前面还有一个age select * from person where name='lisi' and sex=1; # sql3 # 下面这条看起来貌似不符合最左匹配原则,但是也能命中的 select * from person where age=13 and name='lisi'; # sql4 # 原因是因为MySQL是有执行优化器的,它会调整sql的顺序以最大程度的命中索引,所以其和sql1是没有差别的

所以,索引建立的时候第一列应该选择最容易被命中的,使得查询语句能够命中索引

3.2 不要在索引列上做操作

# 该条sql用不到索引 select * from person where substring(name, 1)='lisi';

3.3 范围条件会导致其右边的列失效

# 该条sql只能命中索引的前两列 select * from person where name='lisi' and age>13 and sex=1;

这里说的右边的列并不是sql语句中的右边的列,因为sql语句会被优化器优化重排,这里说的右边的列是指索引列的右边。

3.4 尽量使用覆盖索引

覆盖索引的意思是查询的列都在一个索引上,这样子他们无需再去查询聚集索引树去拿具体的信息,只需要遍历非聚集索引树的相关节点就可以拿到需要的信息。

# 该条sql使用覆盖索引 select age from person; # 该条sql也能使用索引,只是where条件的内容需要mysql的server层过滤, 前提是where条件和查询列在一个索引中 select age from person where sex=1;

3.5 null判断会导致索引列失效

# 该条sql只能用到name索引列 select * from person where name='a' and age is not null

3.6 like字段以通配符开头会导致索引列失效

# 该条sql只能用到name索引列 select * from person where name='a' and age like '%1';

3.7 or不同字段会导致索引失效

# 该条sql会使用全表扫描 select * from person where name='a' or age=21; # 该条sql会使用索引,因为等同于in select * from person where name='a' or name='b';

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
160 66
|
5天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
44 9
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
184 0
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
10天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
50 18
|
2天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
索引在手,查询无忧:MySQL索引简介
MySQL 是一款广泛使用的关系型数据库管理系统,在2024年5月的DB-Engines排名中得分1084,仅次于Oracle。本文介绍MySQL索引的工作原理和类型,包括B+Tree、Hash、Full-text索引,以及主键、唯一、普通索引等,帮助开发者优化查询性能。索引类似于图书馆的分类系统,能快速定位数据行,极大提高检索效率。
24 8
|
9天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
17 7
|
8天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
27 5
|
12天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql索引:深入理解InnoDb聚集索引与MyisAm非聚集索引
通过本文的介绍,希望您能深入理解InnoDB聚集索引与MyISAM非聚集索引的概念、结构和应用场景,从而在实际工作中灵活运用这些知识,优化数据库性能。
65 7
|
27天前
|
关系型数据库 MySQL Java
MySQL索引优化与Java应用实践
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
26 2