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MySQL导致索引失效的情况有哪些

    一、准备工作

    首先准备两张表用于演示：

    CREATE TABLE `student_info` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `student_id` int NOT NULL,
  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `course_id` int NOT NULL,
  `class_id` int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1000001 DEFAULT CHARSET=utf8;
    CREATE TABLE `course` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `course_id` int NOT NULL,
  `course_name` varchar(40) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=101 DEFAULT CHARSET=utf8;
    #准备数据
select count(*) from student_info;#1000000
select count(*) from course;      #100

    二、索引失效规则

    1.优先使用联合索引

    如下一条sql语句是没有索引的情况：

    #平均耗时291毫秒
select * from student_info where name='123' and course_id=1 and class_id=1;

    我们通过建立索引来优化它的查询效率，有如下几种方案：

    ①建立普通索引：

    #建立普通索引
create index idx_name on student_info(name);
#平均耗时25毫秒，查看explain执行计划，使用到的是idx_name索引查询
select * from student_info where name='MOKiKb' and course_id=1 and class_id=1;

    ②在普通索引的基础上，再增加联合索引：

    #name，course_id组成的联合索引
create index idx_name_courseId on student_info(name,course_id);
#该查询语句一般使用的是联合索引，而不是普通索引，具体看优化器决策
#平均耗时20ms
select * from student_info where name='zhangsan' and course_id=1 and class_id=1;

    可以看到，在多个索引都可以使用时，系统一般优先使用更长的联合索引，因为联合索引相比来说更快，这点应该也很好理解，前提是要遵守联合索引的最左匹配原则。

    如果再创建一个name,course_id,class_id组成的联合索引，那么上述sql语句不出意外会使用这个key_len更长的联合索引(意外是优化器可能会选择其他更优的方案，如果它更快的话)。

    联合索引速度不一定优于普通索引，比如第一个条件就过滤了所有记录，那么就没必要用后序的索引了。

    2.最左匹配原则

    #删除前例创建的索引，新创建三个字段的联合索引，name-course_id-cass_id
create index idx_name_cou_cls on student_info(name,course_id,class_id);

    ①联合索引全部匹配的情况：

    #关联字段的索引比较完整
explain select * from student_info where name='11111' and course_id=10068 and class_id=10154;

    每个字段条件都与联合索引匹配，因此该SQL语句遵循最左前缀规则。一个联合索引的使用可以快速查找，避免了额外的查询，因此这是最优的情况。

    ②联合索引最右边缺失的情况：

    explain select * from student_info where name='11111' and course_id=10068;

    该sql语句条件中，并不含有联合索引的全部条件，而是抹去了右半部分，该语句使用的索引依旧是该关联查询，只不过只用到了一部分，通过查看key_len可以知道少了5字节，这5字节对应的是class_id，证明class_id并未生效而已(where中没有，当然用不到啦)。

    同理，抹掉where中的course_id字段，联合索引依旧会生效，只是key_len会减小。

    ③联合索引中间缺失的情况：

    #联合索引中间的字段未使用，而左边和右边的都存在
explain select * from student_info where name='11111' and class_id=10154;;

    如上sql语句依旧使用的是联合索引，但是它的key_len变小了，只有name字段使用到了索引，而class_id字段虽然在联合索引中，但是因为不符合最左匹配原则而GG了。

    整个sql语句的执行流程为：先在联合索引的B树中找到所有name为11111的记录，然后全文过滤掉这些记录中class_id不是10154的记录。多了一个全文搜索的步骤，相比于①和②情况性能会更差。

    ④联合索引最左边缺失的情况：

    explain select * from student_info where class_id=10154 and course_id=10068;

    该情况是上一个情况的特例，联合索引中最左边的字段未找到，所以虽然有其他部分，但是统统都失效了，走的是全文查找。

    结论：最左匹配原则指的是查询从索引的最左列开始，并且不能跳过索引中的列，如果跳过了某一列，索引将部分失效(后面的字段索引全部失效)。

    注意：创建联合索引时，字段的顺序就定格了，最左匹配就是根据该顺序比较的；但是在查询语句中，where条件中字段的顺序是可变的，意味着不需要按照关联索引字段的顺序，只要where条件中有就行了。

    3.范围条件右边的列索引失效

    承接上面的联合索引，使用如下sql查询：

    #key_len=> name:63,course_id:5,class_id:5
explain select * from student_info where name='11111' and course_id>1 and class_id=1;

    key_len只有68，代表关联索引中class_id未使用到，虽然符合最左匹配原则，但因为>符号让关联索引中该条件字段右边的索引失效了。

    但如果使用>=号的话：

    #不是>、<,而是>=、<=
explain select * from student_info where name='11111' and course_id>=20 and course_id<=40 and class_id=1;

    右边的索引并未失效，key_len为73，所有字段的索引都使用到了。

    结论：为了充分利用索引，我们有时候可以将>、<等价转为>=、<=的形式，或者将可能会有<、>的条件的字段尽量放在关联索引靠后的位置。

    4.计算、函数导致索引失效

    #删除前面的索引，新创建name字段的索引，方便演示
create index idx_name on student_info(name);

    现有一个需求，找出name为li开头的学生信息：

    #使用到了索引
explain select * from student_info where name like 'li%';
#未使用索引，花费时间更久
explain select * from student_info where LEFT(name,2)='li';

    上面的两条sql语句都可以满足需求，然而第一条语句用了索引，第二条没有，一点点的改变真是天差地别。

    结论：字段使用函数会让优化器无从下手，B树中的值和函数的结果可能不搭边，所以不会使用索引，即索引失效。字段能不用就不用函数。

    类似：

    #也不会使用索引
explain select * from student_info where name+''='lisi';

    类似的对字段的运算也会导致索引失效。

    5.类型转换导致索引失效

    #不会使用name的索引
explain select * from student_info where name=123;
#使用到索引
explain select * from student_info where name='123';

    如上，name字段是VARCAHR类型的，但是比较的值是INT类型的，name的值会被隐式的转换为INT类型再比较，中间相当于有一个将字符串转为INT类型的函数。

    6.不等于(!= 或者<>)索引失效

    #创建索引
create index idx_name on student_info(name);
#索引失效
explain select * from student_info where name<>'zhangsan';
explain select * from student_info where name!='zhangsan';

    不等于的情况是不会使用索引的。因为!=代表着要进行全文的查找，用不上索引。

    7.is null可以使用索引，is not null无法使用索引

    #可以使用索引
explain select * from student_info where name is null;
#索引失效
explain select * from student_info where name is not null;

    和前一个规则类似的，!=null。同理not like也无法使用索引。

    最好在设计表时设置NOT NULL约束，比如将INT类型的默认值设为0，将字符串默认值设为''。

    8.like以%开头，索引失效

    #使用到了索引
explain select * from student_info where name like 'li%';
#索引失效
explain select * from student_info where name like '%li';

    只要以%开头就无法使用索引，因为如果以%开头，在B树排序的数据中并不好找。

    9.OR前后存在非索引的列，索引失效

    #创建好索引
create index idx_name on student_info(name);
create index idx_courseId on student_info(course_id);

    如果or前后都是索引：

    #使用索引
explain select * from student_info where name like 'li%' or course_id=200;

    如果其中一个没有索引：

    explain select * from student_info where name like 'li%' or class_id=1;

    那么索引就失效了，假设还是使用索引，那就变成了先通过索引查，然后再根据没有的索引的字段进行全表查询，这种方式还不如直接全表查询来的快。

    10.字符集不统一

    字符集如果不同，会存在隐式的转换，索引也会失效，所有应该使用相同的字符集，防止这种情况发生。

    三、建议

    • 对于单列索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引

    • 在选择组合索引时，query过滤性最好的字段应该越靠前越好

    • 在选择组合索引时，尽量选择能包含当前query中where子句中更多字段的索引

    • 在选择组合索引时，如果某个字段可能出现范围查询，尽量将它往后放

    以上就是MySQL导致索引失效的情况有哪些的详细内容，更多请关注其它相关文章！