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一、前言
在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对 MySQL 能否利用索引有一些迷惑。
譬如:
MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了，那么到底是哪些范围条件？
MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢？
MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序？
今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对MySQL索引的使用不再畏惧
二、知识补充
key_len
EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中，所选择的索引长度有多少字节，通常我们可借此判断联合索引有多少列被选择了。
在这里 key_len 大小的计算规则是：
一般地，key_len 等于索引列类型字节长度，例如int类型为4 bytes，bigint为8 bytes；
如果是字符串类型，还需要同时考虑字符集因素，例如：CHAR(30) UTF8则key_len至少是90 bytes；
若该列类型定义时允许NULL，其key_len还需要再加 1 bytes；
若该列类型为变长类型，例如 VARCHAR（TEXTBLOB不允许整列创建索引，如果创建部分索引也被视为动态列类型），其key_len还需要再加 2 bytes;
三、哪些条件能用到索引
首先非常感谢登博，给了我一个很好的启发，我通过他的文章，然后结合自己的理解，制作出了这幅图
乍一看，是不是很晕，不急，我们慢慢来看
图中一共分了三个部分：
Index Key ：MySQL是用来确定扫描的数据范围，实际就是可以利用到的MySQL索引部分，体现在Key Length。
Index Filter：MySQL用来确定哪些数据是可以用索引去过滤，在启用ICP后，可以用上索引的部分。
Table Filter：MySQL无法用索引过滤，回表取回行数据后，到server层进行数据过滤。
我们细细展开。
Index Key
Index Key是用来确定MySQL的一个扫描范围，分为上边界和下边界。
MySQL利用=、>=、> 来确定下边界（first key），利用最左原则，首先判断第一个索引键值在where条件中是否存在，如果存在，则判断比较符号，如果为(=,>=)中的一种，加入下边界的界定，然后继续判断下一个索引键，如果存在且是(>)，则将该键值加入到下边界的界定，停止匹配下一个索引键；如果不存在，直接停止下边界匹配。
exp: idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3) where c1>=1 and c2>2 and c3=1 --> first key (c1,c2) --> c1为 '>=' ，加入下边界界定，继续匹配下一个 -->c2 为 '>'，加入下边界界定，停止匹配
上边界（last key）和下边界（first key）类似，首先判断是否是否是(=,<=)中的一种，如果是，加入界定，继续下一个索引键值匹配，如果是(<)，加入界定，停止匹配
exp: idx_c1_c2_c3(c1,c2,c3) where c1<=1 and c2=2 and c3<3 --="">first key (c1,c2,c3) --> c1为 '<='，加入上边界界定，继续匹配下一个 --=""> c2为 '='加入上边界界定，继续匹配下一个 --> c3 为 '<'，加入上边界界定，停止匹配
注：这里简单的记忆是，如果比较符号中包含’=’号，’>=’也是包含’=’，那么该索引键是可以被利用的，可以继续匹配后面的索引键值；如果不存在’=’，也就是’>’,’<’，这两个，后面的索引键值就无法匹配了。同时，上下边界是不可以混用的，哪个边界能利用索引的的键值多，就是最终能够利用索引键值的个数。
Index Filter
字面理解就是可以用索引去过滤。也就是字段在索引键值中，但是无法用去确定Index Key的部分。
exp: idex_c1_c2_c3 where c1>=1 and c2<=2 and="" c3="1" index="" key="" --=""> c1 index filter--> c2 c3
注：这里简单的记忆是，如果比较符号中包含’=’号，’>=’也是包含’=’，那么该索引键是可以被利用的，可以继续匹配后面的索引键值；如果不存在’=’，也就是’>’,’<’，这两个，后面的索引键值就无法匹配了。同时，上下边界是不可以混用的，哪个边界能利用索引的的键值多，就是最终能够利用索引键值的个数。
Index Filter
字面理解就是可以用索引去过滤。也就是字段在索引键值中，但是无法用去确定Index Key的部分。
exp: idex_c1_c2_c3 where c1>=1 and c2<=2 and="" c3="1" index="" key="" --=""> c1 index filter--> c2 c3
这里为什么index key 只是c1呢？因为c2 是用来确定上边界的，但是上边界的c1没有出现(<=,=)，而下边界中，c1是>=,c2没有出现，因此index key 只有c1字段。c2,c3 都出现在索引中，被当做index filter.
Table Filter
无法利用索引完成过滤，就只能用table filter。此时引擎层会将行数据返回到server层，然后server层进行table filter。
四、Between 和 Like 的处理
那么如果查询中存在between 和like，MySQL是如何进行处理的呢？
Between
where c1 between 'a' and 'b'等价于 where c1>='a' and c1 <='b'，所以进行相应的替换，然后带入上层模型，确定上下边界即可。
Like
首先需要确认的是%不能是最在最左侧，where c1 like '%a' 这样的查询是无法利用索引的，因为索引的匹配需要符合最左前缀原则
where c1 like 'a%' 其实等价于 where c1>='a' and c1<'b' 大家可以仔细思考下。
五、索引的排序
在数据库中，如果无法利用索引完成排序，随着过滤数据的数据量的上升，排序的成本会越来越大，即使是采用了limit，但是数据库是会选择将结果集进行全部排序，再取排序后的limit 记录，而且 MySQL 针对可以用索引完成排序的limit 有优化，更能减少成本。
原文发布时间：2020-01-17
本文作者：SQL数据库开发
